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TopoNetX

用于关系型数据分析的开源拓扑计算库

TopoNetX拓扑数据复杂系统关系数据计算工具Github开源项目

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。

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介绍相关项目
OpenGraph - 图神经网络零样本学习的突破性研究
GithubOpenGraph图生成图神经网络大语言模型开源项目零样本学习
OpenGraph是一个创新的图基础模型,通过从大语言模型中提取零样本图泛化能力,解决了图神经网络领域的关键技术挑战。该模型引入了统一图标记器、可扩展图transformer和基于大语言模型的数据增强机制,在多种场景下展现出优异的零样本图学习性能。这项研究为图神经网络的泛化能力提升和应用场景拓展开辟了新方向。
synmetrix - 专为集中管理和优化大规模指标数据而设计的数据工程平台
CubeGithubSynmetrix度量管理开源项目数据工程平台语义层
Synmetrix 是一个开源数据工程平台，专为集中管理和优化大规模指标数据而设计。功能涵盖数据建模、整合、转换、聚合与分发，支持灵活的SQL建模和Cube数据模型，提供统一的语义层、排程报告及警报。支持版本控制、基于角色的访问控制、数据探索与缓存优化，并能实现团队协作与BI工具的高效整合，助力数据驱动决策。
TensorLayerX - 兼容多后端的AI框架，支持深度学习开发
AI框架GithubTensorLayerX多后端开源项目模型部署深度学习
TensorLayerX是一款支持多种后端（如TensorFlow、PyTorch、MindSpore、PaddlePaddle）的AI框架，允许用户在不同硬件上运行代码。该项目由北京大学、鹏城实验室、香港科技大学、帝国理工学院、普林斯顿大学、牛津大学、斯坦福大学、清华大学和爱丁堡大学的研究员维护，具备高度兼容性、丰富的模型库和便捷的部署能力，为深度学习开发者提供支持。
graphstorm - 训练和部署大规模图机器学习模型的企业级框架
GithubGraphStorm分布式训练图机器学习开源项目节点分类链接预测
GraphStorm是一个面向企业的图机器学习框架，能处理数十亿节点和边的超大规模图。它提供可扩展的训练和推理管道，内置多种GML模型，支持一键训练。框架还提供丰富配置选项用于自定义模型和训练流程，并支持分布式训练自定义GML模型，只需提供模型实现即可实现扩展。
plynx - 开源实验管理与数据工作流平台 助力数据科学研究
GithubPLynx可视化编辑器实验复现工作流管理开源项目数据处理平台
PLynx是一个开源的实验管理和数据工作流平台，适用于多个领域。该平台提供交互式工作流编辑器、自定义操作、进度监控和结果预览功能。PLynx采用可扩展架构，支持多种数据存储方案，适合管理各类数据科学实验和工作流。这个平台可以帮助研究人员和数据科学团队轻松管理、复制和追踪实验，提高工作效率和实验可重复性。
egnn-pytorch - PyTorch实现的E(n)等变图神经网络
EGNNGithub分子预测图神经网络坐标更新开源项目特征更新
这个开源项目使用PyTorch实现了E(n)等变图神经网络(EGNN)。项目提供了EGNN的简洁接口,支持边特征和稀疏邻居等功能。EGNN在动力系统建模和分子活性预测等任务中表现领先。项目还包含详细示例和稳定性优化方法,适用于处理复杂的图结构数据。
Hypernets - 自动机器学习通用框架 支持多种算法与优化技术
AutoMLGithubHypernets开源项目机器学习神经架构搜索超参数优化
Hypernets作为一个通用AutoML框架，能够为多种机器学习框架和库提供自动优化工具。它不仅支持TensorFlow、Keras、PyTorch等深度学习框架，还兼容scikit-learn、LightGBM、XGBoost等机器学习库。该框架集成了多种先进的单目标和多目标优化算法，并引入抽象搜索空间表示，满足超参数优化和神经架构搜索的需求，从而适应各类自动机器学习场景。
btop - 跨平台系统资源监控工具btop
Githubbtop++命令行工具开源软件开源项目性能监控系统资源监控
btop是一款支持Linux、macOS和BSD系统的开源系统资源监控工具。它提供直观的用户界面,实时显示CPU、内存、磁盘、网络和进程使用情况。btop支持全面的鼠标操作,提供进程树视图和自定义主题,还能监控GPU。采用C++开发,性能优异,适合系统管理员和普通用户使用。
nx - Elixir的多维数组和数值计算库集合
EXLAGithubNxTorchx多维数组开源项目数值计算
该项目集合包括Nx，一个用于Elixir的多维数组和数值计算库；EXLA，基于Google XLA的编译器/后端；以及Torchx，基于LibTorch的后端。每个项目都有独立的README文件。未来，这些项目将独立存储。EXLA项目还包含了示例和基准测试。更多关于Elixir中机器学习的介绍，请访问组织页面。
mathnet-numerics - 开源数值计算库支持多种科学工程运算
.NETGithubMath.NET Numerics开源开源项目数值计算库线性代数
Math.NET Numerics是一个面向.NET和Mono的开源数值计算库。它提供广泛的数学和统计方法,涵盖特殊函数、线性代数、概率模型等领域。该库支持C#和F#,可与Intel MKL等原生实现集成以提升性能。采用MIT许可证,适用于开源和专有项目。Math.NET Numerics为科学计算、工程应用和日常使用提供灵活的数值计算基础。
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