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pynndescent

Python实现的高效近似最近邻搜索库

PyNNDescent近邻搜索机器学习数据分析性能优化Github开源项目

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。

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介绍相关项目
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client-vector-search - 高性能的客户端向量搜索库，支持浏览器和服务器端
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client-vector-search是一个高效的客户端向量搜索库，支持嵌入、搜索和缓存操作，适用于浏览器和服务器端。该库默认使用transformers进行文档嵌入，计算嵌入间的余弦相似度，支持客户端索引创建和搜索，并具有浏览器缓存功能。相比OpenAI和Pinecone等VectorDB，它具有更快的性能和更高的效率，特别适用于快速处理数百到数千个向量的应用场景。该项目将持续维护和改进，并计划引入HNSW索引等新功能。
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DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
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PyNLPl是一个Python自然语言处理库，提供多种模块用于NLP任务，包括n-gram提取、语言模型构建和多种数据格式解析如FoLiA和Giza。支持Python 2.7和3.x版本，用户可以通过PyPI或源码安装。
pykale - 改进多模态机器学习的高效绿色解决方案
GithubPyKale多模态学习开源项目机器学习深度学习迁移学习
PyKale通过简化数据、软件和用户之间的连接，使跨学科研究的机器学习更容易访问。它专注于多模态学习和迁移学习，支持图像、视频和图形的数据类型，涵盖深度学习和降维模型。PyKale遵循绿色机器学习理念，通过减少重复、再利用资源和回收学习模型，实现高效和可持续的研究。适用于生物信息学、图像和视频识别及医学成像，利用多源知识做出准确且可解释的预测。
pytextclassifier - PyTextClassifier：支持多种文本分类和聚类算法的高性能工具库
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PyTextClassifier是一款高性能的Python工具库，提供多种文本分类和聚类算法，支持二分类、多分类、多标签分类和Kmeans聚类。适用于情感分析和文本风险分类，设计简明易用，算法高效清晰。支持句子和文档级的文本任务，兼容英文和中文文本。包含FastText、TextCNN、TextRNN和BERT等深度学习模型，适合各类生产环境。
similarities - 文本和图像相似度计算与语义搜索的高效工具
CLIPGithubsimilarities图像相似度开源项目文本相似度语义搜索
该工具包提供多种文本和图像相似度计算及语义匹配算法，支持高效处理亿级数据。主要功能包含文本相似度计算、文本搜索、图文匹配、图像搜索等多种算法。项目采用Python3开发，支持命令行操作，基于PyTorch和FastAPI等技术，可实现多语言环境下的高效向量表示及检索，开箱即用。
deepxde - 科学计算与物理学习的深度学习库
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DeepXDE 是一个为科学计算和物理引导学习设计的深度学习库。它支持解决多种复杂问题，如常微分方程、偏微分方程、分数阶微分方程和随机微分方程等。DeepXDE 支持多个后端，包括 TensorFlow、PyTorch、JAX 和 PaddlePaddle，提供丰富的几何域、边界条件、自动微分和采样方法。其模块化设计允许用户自定义和扩展模块，适用于科研和工业应用。
MLAlgorithms - 机器学习算法从零实现的简洁教程
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该项目提供简洁清晰的机器学习算法实现代码，适合希望学习算法内部机制或从头实现算法的用户。所有算法均用Python编写，依赖于numpy、scipy和autograd库。包括深度学习、线性回归、逻辑回归、随机森林、支持向量机、K-Means、GMM、KNN、朴素贝叶斯、PCA、因子分解机、受限玻尔兹曼机、t-SNE、梯度提升树和深度Q学习等算法。
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