rxnmapper

利用无监督学习的有机化学反应原子映射工具

RXNMapper 化学反应原子映射机器学习有机化学 Github 开源项目

rxnmapper是一个开源的有机化学反应原子映射工具，利用机器学习技术，通过ALBERT模型在大规模化学反应数据集上进行无监督学习，提取有机化学语法，实现对有效反应SMILES的原子映射。项目提供Python API接口，支持批处理和错误处理，可集成到化学信息学应用中。rxnmapper为化学反应分析和预测提供了新的方法，有助于推进有机化学研究。

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介绍相关项目

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。

umap - 先进的流形学习和数据降维算法

GithubUMAP开源项目数据可视化机器学习聚类降维

UMAP是一种高效的非线性降维和数据可视化算法。它能处理大规模高维数据,支持多种距离度量,可用于监督和半监督学习。UMAP在保持数据全局结构方面表现优异,运行速度快,理论基础扎实。该项目还包含densMAP功能,可在降维同时保留局部密度信息。作为t-SNE的有力替代,UMAP适用于多种机器学习场景。

react-native-ml-kit - 使用 Google ML 套件的 React Native 设备端机器学习

GithubML KitReact Native开源项目文本识别机器学习条码扫描

本项目使用React Native和Google ML Kit，实现多种设备端机器学习功能，如图像标记、语言识别、人脸检测、文本识别和条形码扫描，并支持Android和iOS系统。部分高级功能如对象检测和智能回复尚不支持。

xmc.dspy - Infer-Retrieve-Rank方法revolutionizing大规模多标签分类

GithubInfer-Retrieve-Rank上下文学习多标签分类开源项目极端多类别语言模型

Infer-Retrieve-Rank (IReRa)是一种创新的多标签分类方法，专门针对具有大量类别的任务。这个通用且模块化的程序通过预训练语言模型和检索器的交互，高效处理复杂的分类问题。IReRa仅需少量标记示例即可优化性能，无需模型微调。该项目提供完整文档，包括安装、数据处理、运行指南等，方便研究人员在各种语言模型推理和检索任务中应用。

smile - Java与Scala的高性能机器学习引擎

GithubSmile分类算法开源项目数据可视化机器学习自然语言处理

Smile是一个高效且全面的机器学习系统，支持Java和Scala，包含自然语言处理、线性代数、图形、插值和可视化功能。其先进的数据结构和算法提供卓越性能，涵盖分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、多维缩放、遗传算法、缺失值插补和高效近邻搜索等领域。用户可以通过Maven中央库使用，并在Smile网站找到编程指南和详细信息。

studymap.ai - 个性化学习计划智能生成工具

AI学习计划AI工具studymap.ai个性化学习在线课程技能学习

studymap.ai是一个创新的AI学习工具，通过智能课程生成技术为用户提供个性化学习体验。该平台可将各种主题和YouTube视频转化为结构化课程，提供章节内容、外部资源和项目创意。用户能够轻松跟踪学习进度并获得后续学习建议。这个智能平台旨在提高学习效率，适用于多种主题和技能的学习需求，让学习变得更智能、更高效。

GPUMD - GPU加速的分子动力学模拟和机器学习势能开发工具

GPUMDGPU加速GithubNEP分子动力学开源项目机器学习势能

GPUMD是一款在GPU上实现的高效分子动力学模拟工具。它支持神经进化势能(NEP)的训练和使用,提供热传导计算、光谱分解等功能。该工具性能高效,易于使用,适用于Linux和Windows系统。GPUMD提供丰富的教程、文档和相关Python包,便于进行大规模原子模拟和数据分析。

LAMBDA - LAMBDA：无代码多代理数据分析系统，集成大模型与自然语言技术

GithubLAMBDA多智能体系统开源项目数据分析机器学习

LAMBDA 是一个创新的开源无代码多代理数据分析系统，通过大模型解决复杂数据问题。主要功能包括通过自然语言指令进行数据分析、多代理模块（编程和检查代理）生成与调试代码、灵活的模型和算法集成、自动报告生成等。LAMBDA 提供易用的用户界面，允许直接干预操作过程，大幅提升数据科学实践和分析模式。

WriteMapper - 结合AI和思维导图的高效写作软件

AI工具AI辅助写作WriteMapper写作工具思维导图文档导出

WriteMapper是一款集成AI技术和思维导图的创新写作软件。该工具助力用户高效组织想法、突破写作瓶颈，并将思维导图无缝转换为结构化文档。WriteMapper提供专注的写作界面、丰富的导出选项和协作功能，适合长篇写作、学术研究和内容制作。支持macOS和Windows系统，WriteMapper为各类写作者提供从创意构思到最终成稿的流畅写作体验。

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。

相关项目

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