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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。

spektral - 基于Keras API和TensorFlow 2的Python库,专为图神经网络(GNN)提供简单灵活的框架
GithubKerasPython库Spektral图深度学习图神经网络开源项目
Spektral是一个基于Keras API和TensorFlow 2的Python库,专为图神经网络(GNN)提供简单灵活的框架。该库适用于社交网络用户分类、分子性质预测、图生成、节点聚类和链接预测等任务。Spektral包含多种流行的图深度学习层,如GCN、Chebyshev、GraphSAGE、GAT等,并提供丰富的图操作工具。最新版1.0引入了新数据集、新容器、Loader类和transforms模块,简化了数据处理和模型训练。更多信息请参阅官方文档和示例。
OpenMDAO - 开源Python系统分析与多学科优化计算平台
GithubOpenMDAOPython多学科优化开源项目系统分析高性能计算
OpenMDAO是一个用Python开发的开源高性能计算平台,专门用于系统分析和多学科优化。它支持模型分解,便于构建和维护,同时通过高效并行算法实现紧密耦合求解。平台主要支持基于梯度的优化和解析导数,可处理大规模设计空间。此外,OpenMDAO还提供并行计算功能,适用于无梯度优化、混合整数非线性规划和设计空间探索。
dynet - 动态结构神经网络库 适用于自然语言处理
DyNetGithub动态神经网络开源项目深度学习神经网络库自然语言处理
DyNet是一个专为动态结构神经网络设计的开源库,由卡内基梅隆大学主导开发。该库采用C++编写并提供Python接口,可在CPU和GPU上高效运行。DyNet特别适用于自然语言处理任务,在语法分析和机器翻译等领域表现突出。其独特的自动批处理功能进一步提升了处理动态网络的效率。
neptune-client - 可伸缩的实验跟踪工具,简化团队基础模型训练
Githubneptune.ai实验跟踪开源项目数据处理机器学习模型训练
Neptune 提供一款高效实验跟踪平台,适用于团队基础模型训练。用户可记录大量运行数据,实时对比实验结果。其灵活日志记录、自定义仪表板、多节点支持,加速训练监控和优化。支持25+框架集成,是MLOps理想工具。
optax - JAX生态系统中的高效梯度处理与优化框架
GithubJAXOptax优化器开源项目梯度处理深度学习
Optax是JAX生态系统中的梯度处理和优化框架。它提供了经过严格测试的高效核心组件,支持研究人员灵活组合低级模块以构建自定义优化器。该库强调模块化设计,重视代码可读性和结构化,便于匹配标准优化方程。Optax实现了多种主流优化算法和损失函数,为机器学习研究和快速原型开发提供了有力支持。
G2Plot - 基于 G2 的开源统计图表库
AntVG2G2PlotGithub图表库开源项目数据可视化
G2Plot 是基于 G2 4.x 版本封装的开源统计图表库。它提供开箱即用的图表组件,具有易用性高、视觉效果优雅、响应式设计等特点。G2Plot 支持创建单一图表,也可通过图层概念实现多图表组合,适用于各类数据可视化需求。该库简化了统计图表的制作过程,使用户无需深入了解可视化理论即可创建标准规范的图表。
innovationgraph - GitHub开源数据洞察全球软件开发趋势
GitHub Innovation GraphGithub全球经济开源数据开源项目数据分析软件开发活动
GitHub Innovation Graph项目提供了一个结构化数据集,汇总了GitHub平台上的公开开发活动。该数据集按季度和经济体展示了Git推送、开发者、组织、仓库、编程语言、许可证和主题等多个维度的信息。这个开源项目旨在为研究人员、政策制定者等提供软件开发领域的数据洞察。数据涵盖2020年以来的全球活动,有助于分析软件开发趋势和创新动态。
keops - 大规模矩阵运算与自动微分的高效GPU加速库
GPU计算GithubKeOps开源项目核方法符号矩阵自动微分
KeOps是一个开源库,专门用于高效计算大型数组的归约运算。它集成了高效C++程序和自动微分引擎,支持Python、Matlab和R等多种编程语言。KeOps尤其适合处理核矩阵向量乘积、K近邻查询和N体问题等计算,即使在核矩阵或距离矩阵超出内存容量的情况下也能高效运行。与PyTorch GPU基准相比,KeOps在多种几何应用中能实现10-100倍的性能提升,广泛应用于核方法和几何深度学习等领域。
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。
velox - 可重用数据处理组件库 助力数据库引擎优化
C++GithubVelox开源项目数据处理数据库加速库
Velox是Meta开发的C++数据库加速库,提供可重用和可扩展的高性能数据处理组件。它支持多种分析工作负载,包括批处理、交互式查询、流处理和AI/ML。Velox的核心组件包括类型系统、向量化内存布局、表达式评估引擎等,同时允许开发者进行自定义扩展。目前,Velox正与IBM/Ahana、Intel等公司合作,致力于为数据库引擎开发提供高效的基础设施。
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