PyEMMA

开源分子动力学模拟分析软件包

PyEMMA 分子动力学模拟马尔可夫模型数据分析开源软件 Github 开源项目

PyEMMA是一个开源的Python/C软件包,用于分析大规模分子动力学模拟数据。它提供聚类、特征化、马尔可夫状态模型等算法,支持分子动力学数据的估计、验证和分析。该工具可通过Jupyter notebook或Python脚本使用,适合分子动力学研究人员进行数据分析和建模。PyEMMA具备高性能和易用性,在分子模拟领域广受欢迎。

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介绍相关项目

PaCMAP - 高效保留数据局部和全局结构的降维可视化工具

GithubPaCMAP全局结构可视化局部结构开源项目降维

PaCMAP是一种创新的降维算法，专注于高维数据的可视化。通过优化邻居对、中距离对和远距离对三种点对关系，PaCMAP能同时保留数据的局部和全局结构，突破了传统方法仅关注单一结构的局限。该算法已在机器学习权威期刊JMLR发表，并提供Python和R语言接口，适用于多领域的高维数据可视化分析。PaCMAP在MNIST等多个数据集上展现出优秀的性能，为数据科学家提供了强大的可视化工具。

mmaction2 - 开源视频理解工具箱MMAction2基于PyTorch实现

GithubMMAction2OpenMMLab开源项目模型库行动识别视频理解

MMAction2为基于PyTorch的开源视频理解工具箱，涵盖动作识别、动作定位、时空动作检测等多种任务。项目特点包括模块化设计、丰富的模型库以及详尽文档，支持灵活的自定义配置。

gemma.cpp - 轻量级C++推理引擎实现Google Gemma模型

C++Gemma模型Githubgemma.cpp开源项目推理引擎机器学习

gemma.cpp是一个轻量级C++推理引擎,为Google Gemma基础模型提供2B和7B版本的简洁实现。项目专注于简单直接而非通用性,适合实验和研究用途。它易于嵌入其他项目并支持修改,利用Google Highway库实现可移植SIMD优化,为大语言模型研究提供灵活平台。

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。

py-spy - 轻量级Python程序性能分析工具

GithubPythonpy-spy开源项目性能分析跨平台采样分析器

py-spy是一个开源的Python程序采样分析器，无需修改代码即可可视化程序运行时间分布。使用Rust开发，具有低开销特性，可安全地分析生产环境代码。支持主流操作系统和多个CPython版本，提供性能记录、实时监控和堆栈转储功能。py-spy能生成多种格式的分析报告，包括火焰图，有助于开发者深入了解和优化Python程序性能。

pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库

GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型

pydlm是一个Python时间序列建模库，基于贝叶斯动态线性模型。它提供了快速的模型拟合和推断，包含趋势、季节性和动态回归等灵活组件。支持前向过滤、后向平滑和长期预测，并具有简洁的API。pydlm适用于构建复杂时间序列模型，进行数据分析和预测。

kshape-python - 高效精准的时间序列聚类算法

Githubk-Shape开源项目数据挖掘无监督学习时间序列聚类机器学习

kshape-python是一种用于单变量和多变量时间序列聚类的高效无监督算法。该方法在ACM SIGMOD 2015会议上获得最佳论文奖，已在多个科学领域和知名企业中广泛应用。kshape-python在准确性和效率方面表现出色，在包含100多个数据集的基准测试中名列前茅。该项目提供CPU和GPU版本实现，可处理大规模时间序列数据。项目提供详细的安装说明、使用示例和基准测试结果，支持单变量和多变量时间序列数据，可在CPU或GPU上运行。该方法在UCR和UAE两个established benchmarks上进行了评估，展示了其在不同数据集上的性能。

ByProt - 先进的蛋白质序列设计工具包

AI建模ByProtGithub反向折叠开源项目机器学习蛋白质设计

ByProt是一个专注于蛋白质研究中生成学习的多功能工具包。它主要用于基于结构的序列设计，提供高效的非自回归ProteinMPNN变体和LM-Design的官方实现。LM-Design作为ICML 2023口头报告的成果，是当前最先进的蛋白质序列设计模型。该工具包支持CATH和多链数据集的训练与评估，为研究人员提供灵活的蛋白质设计方案。

emsdk - Emscripten工具链管理器简化WebAssembly开发环境搭建

Emscripten SDKGithubWebAssembly开发环境开源项目编译工具跨平台开发

emsdk是Emscripten工具链的管理器，提供Clang、Python和Node.js等必要工具。它支持预编译包安装和源码构建，适用于主流操作系统。emsdk实现了版本切换、最新开发分支支持和GitHub分支集成，简化了WebAssembly开发环境的搭建和维护过程。通过emsdk，开发者可以轻松获取、更新和管理Emscripten相关工具，提高WebAssembly项目的开发效率。

相关项目

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