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pynndescent

Python实现的高效近似最近邻搜索库

PyNNDescent是一个基于Python的近似最近邻搜索库。该库采用最近邻下降算法构建k近邻图,结合随机投影树初始化,支持多种距离度量方式。PyNNDescent提供简洁的API接口,可与scikit-learn良好集成,适用于高精度(80%-100%)的近似最近邻搜索需求。在性能基准测试中,PyNNDescent展现出优异表现,是一个兼具速度和灵活性的ANN解决方案。

languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库
GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索
该Python库简化了大语言模型的使用,最低内存需求仅为512MB,确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置,功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等,适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装,在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。
fast_rnnt - 快速高效的RNN-T损失计算方法
GithubPyTorchRNN-T剪枝开源项目快速实现损失计算
fast_rnnt项目实现了一种快速高效的RNN-T损失计算方法。通过pruned rnnt算法,该方法使用简单joiner网络获取修剪边界,再评估完整非线性joiner网络。项目提供简单、平滑和修剪三种RNN-T损失计算功能,支持pip安装。与其他实现相比,fast_rnnt在计算速度和内存使用方面表现优异。
dd-trace-py - Python应用性能监控和分布式跟踪库
GithubPython库ddtrace分布式追踪开源项目性能监控错误跟踪
dd-trace-py是一个Python库,提供分布式跟踪、性能分析和错误跟踪功能。它支持持续集成可视化、部署跟踪、代码热点分析和动态插桩。该库可帮助开发者了解应用性能,适用于各种监控需求。dd-trace-py集成了多种工具,为Python应用提供全面的性能管理解决方案。
mealpy - 元启发式算法优化库实现多种优化算法
GithubMEALPYPython库优化算法元启发式算法开源软件开源项目
MEALPY实现了215种元启发式算法,是当前最全面的Python优化库之一。它可解决连续和离散优化等多种问题,支持参数分析、性能评估和收敛分析。该库设计简洁,提供结果导出和模型导入导出功能,适用于各类优化任务。MEALPY兼容Python 3.7+,依赖numpy等科学计算库。
SynapseML - 简化大规模机器学习管道的开源工具
Apache SparkGithubSynapseML开源项目异常检测文本分析机器学习
SynapseML是一个开源库,旨在简化大规模机器学习管道的创建。它提供简单、可组合和分布式的API,支持文本分析、视觉处理、异常检测等多种任务。基于Apache Spark,SynapseML与SparkML/MLLib共享相同的API,能够无缝集成到现有的Spark工作流中。该库支持Python、R、Scala、Java和.NET,适用于各种数据库和云数据存储,助力构建智能系统。
ivis - 基于神经网络的高维数据降维和可视化算法
Githubivis算法开源项目数据可视化机器学习神经网络降维
ivis是一种基于暹罗神经网络的数据降维算法,专门用于处理高维数据集。该算法支持无监督和有监督学习,能够有效保持数据的局部和全局结构。ivis适用于大规模数据集,支持多种数据格式,包括numpy数组、稀疏矩阵和hdf5文件。它在聚类、异常检测等任务中表现出色,为数据分析提供了强大的可视化工具。ivis算法采用基于三元组的神经网络结构,能够高效处理百万级数据点和上千维特征,在保持数据结构方面常常优于t-SNE等传统方法。支持新数据点的转换,可以轻松集成到sklearn管道中,在高维数据可视化、聚类分析和异常检测等领域具有广泛应用前景。
FlashRank - 为优化搜索和检索流程设计的超轻量的Python库
FlashRankGithub开源项目模型神经网络跨编码器重排序
FlashRank是一款极速、超轻量的Python库,专为优化搜索和检索流程设计。基于最新的SoTA大规模语言模型和交叉编码器,支持多种再排序模式并能在常规CPU上运行。模型轻至4MB,适合AWS Lambda等无服务器环境,有效减低运行成本,提升处理效率。适合多样化的部署场景和搜索策略,是提升搜索效率的优选工具。
sparseml - 神经网络优化工具,简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包,使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX,并与DeepSparse结合,在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化,兼容主流NLP和CV模型,如BERT、YOLOv5和ResNet-50,实现推理速度和模型大小的显著优化。
autograd - 支持Python和NumPy的高效自动微分库
AutogradGithubNumPyPython开源项目梯度优化自动微分
Autograd是一个自动微分库,可对原生Python和NumPy代码进行微分。它支持反向模式和前向模式微分,能高效计算标量函数对数组参数的梯度。Autograd兼容Python的多数特性,如循环、条件语句、递归和闭包,并支持高阶导数。这个库主要应用于基于梯度的优化,在机器学习、神经网络和科学计算等领域有广泛应用。
qdrant-client - Qdrant向量搜索引擎的Python客户端库
FastEmbedGithubPython APIQdrantQdrant Client向量搜索引擎开源项目
为Qdrant向量搜索引擎提供同步和异步API,支持本地模式、REST和gRPC协议,以及FastEmbed简化接口。依赖少,适用于开发、测试和生产环境。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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