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TopoNetX

用于关系型数据分析的开源拓扑计算库

TopoNetX是一个开源的拓扑计算库,专门用于处理和分析复杂的关系型数据。该库支持构建细胞复形、单纯复形和组合复形等拓扑结构,提供边界算子、霍奇拉普拉斯算子和高阶邻接算子的计算功能。TopoNetX与NetworkX和Gudhi兼容,能够帮助研究人员和数据科学家探索数据的拓扑特性,适用于社交网络、生物系统等复杂系统的建模与分析。

graph_nets - DeepMind的图神经网络库,支持TensorFlow和Sonnet
GithubGraph NetsSonnetTensorFlow安装开源项目演示
Graph Nets是由DeepMind开发的图神经网络库,兼容TensorFlow和Sonnet。支持Linux和Mac OS X,以及Python 2.7和3.4+。该库适用于CPU和GPU版本的TensorFlow,但需要单独安装TensorFlow。Graph Nets提供了详细的安装指南、使用示例和多个演示,包括最短路径、排序和物理预测任务。用户可以通过Colaboratory在浏览器中运行这些演示,体验图神经网络的灵活性和强大功能。
mininet - 软件定义网络和快速原型设计的模拟工具
GithubMininetOpenFlow开源项目网络模拟虚拟网络软件定义网络
Mininet是一款强大的网络模拟器,可在单台计算机上模拟完整的网络拓扑,包括主机、链路和交换机。它主要用于OpenFlow和SDN技术的开发、测试和演示。Mininet利用进程级虚拟化和网络命名空间技术创建虚拟网络环境,提供命令行界面、Python API和参数化拓扑功能,便于快速构建和测试各种网络场景。最新版本2.3.1b4支持Python 3和2,并优化了对Ubuntu 22.04 LTS的兼容性。
gflownet - 基于图神经网络的离散对象生成框架
GFlowNetGithub图生成开源项目机器学习神经网络组合优化
gflownet是一个实现Generative Flow Network的开源框架,专注于离散和组合对象的生成,尤其适用于图结构。该项目基于图神经网络,支持多种GFN算法,提供离线和在线训练功能。gflownet包含完整的训练环境、算法实现和示例代码,可用于分子设计等任务,是研究GFN在图生成领域应用的有力工具。
texera - 基于工作流的协作数据分析系统 支持大规模计算及AI/ML技术
GithubTexera协作可视化工作流开源项目数据分析
Texera是基于云的协作数据分析系统,通过图形化工作流界面支持大规模计算和先进AI/ML技术。系统专注协作功能,为各背景用户提供类Google Docs的分析体验。Texera能处理海量数据,使非IT人员也可进行分析,并支持与长时运行作业交互。目前已应用于社交媒体分析、气候变化研究等多个领域。
imodelsX - 多功能文本模型分析与优化库
GithubimodelsX可解释性开源项目文本模型机器学习自然语言处理
imodelsX是一个与Scikit-learn兼容的Python库,专注于文本模型和数据的解释、预测和优化。该库集成了多种可解释的建模技术,包括Tree-Prompt、iPrompt和Aug-Linear等。imodelsX还提供LLM封装器和数据集封装器等实用工具,简化文本数据处理流程。通过支持多种解释方法,imodelsX能够生成自然语言解释,并为用户提供易于实现的基线模型。
pyHGT - 大规模异构和动态图的图神经网络解决方案
Deep Graph LibraryGithubHeterogeneous Graph TransformerOAG DataSetWWW 2020pytorch_geometric开源项目
Heterogeneous Graph Transformer (HGT) 是一种基于 Pytorch Geometric 的图神经网络架构,设计用于处理大规模异构和动态图。项目主要包含核心模型代码、数据接口、训练和验证脚本。用户可以使用预处理好的 OAG 数据集或其他异构图进行训练。关键功能包括异构图卷积层、并行采样和深度图模型训练。安装简单,只需通过 pip 安装相关依赖即可运行。
opennms - 全面网络监控解决方案 实现故障、性能和流量一体化管理
GithubOpenNMS开源平台开源项目性能监控故障管理网络监控
OpenNMS是一款功能强大的开源网络监控平台,专为IT基础设施管理而设计。它提供全面的故障诊断、性能分析和流量监控功能,支持多种数据收集协议,包括SNMP、JSON、WinRM等。OpenNMS具有高度可扩展性,可轻松适应大型分布式网络环境。通过集成的警报系统、灵活的配置选项和直观的可视化界面,OpenNMS能够帮助管理员全面掌控网络状况,提高IT运维效率。
ComplexHeatmap - R语言复杂热图包 实现多维数据可视化与灵活注释
ComplexHeatmapGithubR语言包开源项目数据分析热图可视化生物信息学
ComplexHeatmap是一个用于创建复杂热图的R软件包,提供灵活的多热图排列和多样化注释功能。该工具可视化不同数据集间的关联并揭示潜在模式,支持单热图、带注释热图、热图列表和行注释等功能。ComplexHeatmap适用于展示基因组数据、甲基化谱和单细胞RNA测序等复杂数据,并能创建增强型OncoPrint、UpSet图和3D热图。其高度定制性使其成为生物信息学和数据科学领域的强大可视化工具。
awesome-neural-geometry - 神经表征几何学全面资源汇编
Github几何机器学习开源项目微分几何拓扑学神经几何群论
这个开源项目汇集了神经表征几何学领域的全面资源,涵盖大脑、深度网络等多个研究方向。内容包括抽象代数、微分几何等基础知识,以及几何机器学习、计算神经科学的前沿进展。项目还提供开源数据集和软件库链接,为研究人员提供便利。作为一个持续更新的协作平台,该项目致力于为神经表征中的对称性和几何学研究提供全面参考。
ITK - N维科学图像处理与分析的开源跨平台工具包
GithubITKNumFOCUS医学影像图像处理开源软件开源项目
ITK是专门用于N维科学图像处理、分割和配准的开源跨平台工具包。它为医学图像处理、计算机视觉等领域提供了强大的分析功能。ITK同时支持C++和Python编程,拥有丰富的文档和示例资源,适用于教学、科研及商业应用。该项目获得NumFOCUS赞助,采用Apache 2.0开源许可证发布。
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