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dill

Python对象序列化扩展库

Python序列化pickle对象序列化跨平台传输dillGithub开源项目

dill是Python pickle模块的扩展库，支持序列化和反序列化大多数内置Python类型，包括复杂类型如带yield的函数、嵌套函数和lambda表达式。它提供与pickle相同的接口，并增加了保存解释器会话状态、提取源代码和诊断pickle错误等功能。作为pathos框架的一部分，dill适用于异构计算环境，为Python对象序列化提供了更强大和灵活的解决方案。

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super-json-mode - 以并行方式高效生成JSON结构化输出的Python框架
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psutil - 功能强大的跨平台系统和进程监控库
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psutil是一款功能丰富的跨平台Python库,专门用于获取运行进程和系统资源使用情况信息。该库支持Linux、Windows、macOS等多种操作系统,提供CPU、内存、磁盘、网络等系统资源的监控功能,并具备进程管理能力。psutil实现了众多UNIX命令行工具的功能,适用于系统监控、性能分析和资源限制等应用场景。兼容Python 2.7和3.6+版本,是系统管理和监控任务的有力工具。
numpy - Python科学计算的核心基础库
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cython-blis - Python和Cython高性能线性代数库 简化BLAS操作
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discopy - Python工具包用于字符串图计算和量子自然语言处理
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DisCoPy是一个用于字符串图计算的Python工具包，提供自由匕首范畴结构、平面字符串图、多种图形语言层次结构和图像处理功能。它支持图形组合、绘制和重写，并能够生成Python代码、构建张量网络和实现形式文法。此外，DisCoPy与多种量子计算和优化工具接口，适用于量子自然语言处理和图形代数研究。
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该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。
pynapple - 轻量级Python库用于神经生理数据分析
GithubPython库pynapple开源软件开源项目时间序列神经数据分析
pynapple是一个轻量级Python库，专门用于神经生理数据分析。它提供了多功能的工具集，可分析时间序列（如尖峰时间、行为事件）和时间间隔（如试验、大脑状态）等典型神经科学数据。该库包含调谐曲线和互相关图等通用函数，支持多维时间序列分析，并与NumPy高度兼容。pynapple具有详细的文档和教程，适用于各类神经科学研究。
pykale - 改进多模态机器学习的高效绿色解决方案
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PyKale通过简化数据、软件和用户之间的连接，使跨学科研究的机器学习更容易访问。它专注于多模态学习和迁移学习，支持图像、视频和图形的数据类型，涵盖深度学习和降维模型。PyKale遵循绿色机器学习理念，通过减少重复、再利用资源和回收学习模型，实现高效和可持续的研究。适用于生物信息学、图像和视频识别及医学成像，利用多源知识做出准确且可解释的预测。
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