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pyani

基于平均核苷酸同一性的微生物基因组分类工具

pyani是一个开源的Python工具,用于微生物全基因组分类。该工具基于平均核苷酸同一性(ANI)分析,支持多种ANI计算方法,具有并行处理能力,并提供可视化选项。pyani可应用于微生物基因组学研究和食品安全诊断等领域,为研究人员提供准确分类和比较微生物基因组的支持。

torchani - 基于PyTorch的神经网络势能模型库 实现高精度分子动力学模拟
GithubPyTorchTorchANI分子动力学开源项目机器学习神经网络
TorchANI是一个开源的PyTorch实现的ANI神经网络势能模型库。该项目提供高精度分子动力学模拟功能,支持ANI2x、ANI1x和ANI1ccx等多种模型参数。TorchANI具备易用API和GPU加速能力,可通过pip或conda安装。作为活跃维护的开源项目,TorchANI欢迎社区贡献。
ASE_ANI - 神经网络势能模型为原子模拟提供高效准确预测
ANIGithub分子动力学开源项目机器学习神经网络势能量子化学
ASE-ANI是一个开源的神经网络势能模型接口,为原子模拟环境(ASE)设计。它集成了ANI-1x和ANI-1ccx模型,可对CHNO元素进行高精度预测。该项目运用深度学习技术,实现了DFT级别的精度和显著降低的计算成本。ASE-ANI支持CUDA加速,适用于配备NVIDIA GPU的Ubuntu系统,为分子动力学模拟等应用提供高效解决方案。
anipy-cli - 终端内观看和下载动漫的开源Python工具
ANIPY-CLIAPIGithubPython动漫开源项目终端
anipy-cli是一个开源的Python工具,允许用户在终端中观看和下载动漫。它具有简洁的命令行界面,提供搜索、播放和下载功能。项目分为API和前端两部分,便于与其他项目集成。anipy-cli旨在为动漫爱好者提供舒适的终端观影体验,适合偏好命令行环境的用户。
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。
pynini - Python语法规则编译与优化工具
GithubPyniniPython扩展模块开源项目有限状态转换器自然语言处理语法规则编译
Pynini是一个Python扩展模块,用于编译、优化和应用语法规则。它可将规则编译为加权有限状态转换器、下推转换器或多下推转换器,并使用OpenFst有限状态转换器和FST归档作为输入输出。Pynini为自然语言处理提供了高效工具,支持Python 3.8-3.13版本,在Apache许可下开源。
pyhanlp - HanLP1.x的Python接口,功能全面的中文NLP工具包
GithubHanLPpyhanlp依存句法分析分词开源项目自然语言处理
pyhanlp是HanLP1.x的Python接口,支持中文分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析等多种NLP任务。项目提供自动下载升级功能,算法经工业界和学术界验证。配套《自然语言处理入门》书籍,支持命令行和API调用,适合NLP研究和工程应用。
ani-cli - 多平台命令行动漫观看和下载工具
Githubani-cli动漫命令行工具开源项目视频播放
ani-cli是一款跨平台的命令行动漫工具,支持Linux、MacOS、Android等系统。用户可在终端中搜索、观看和下载动漫,还能与他人同步观看。该工具通过抓取allanime网站内容,提供丰富的动漫资源。ani-cli适用于喜欢在命令行界面操作的动漫爱好者。
Annif - 多算法自动主题索引工具包 提升文本分类效率
AnnifGithub开源项目文本分类机器学习自动主题索引自然语言处理
Annif是一个开源自动主题索引工具包,集成多种算法用于文本分类和主题标注。它可高效处理大规模文档,提供REST API,支持多语言,并支持Docker部署。这个工具主要应用于图书馆、档案馆等需要自动化主题分类的机构,能提高索引效率和一致性。Annif项目持续更新,具备完善的文档和活跃的社区支持。
pyAudioAnalysis - Python音频分析库 实现特征提取分类和分割
GithubPython库分类器开源项目机器学习特征提取音频分析
pyAudioAnalysis是一个开源的Python音频分析库,提供音频特征提取、分类、分割等功能。它支持分类器训练评估、未知声音分类、事件检测、监督/非监督分割、回归模型训练和数据可视化。通过Python接口或命令行,可实现复杂的音频分析任务。适用于音乐识别、语音处理等领域,为音频分析提供全面解决方案。
NiaPy - 轻量级自然启发算法Python框架
GithubNiaPyPython优化算法开源软件开源项目自然启发算法
NiaPy是一个开源的Python微框架,用于构建和评估自然启发算法。它内置了多种优化问题和算法实现,通过简洁的接口实现算法比较和结果导出。NiaPy支持pip、conda等安装方式,兼容主流Linux发行版,适用于Python 3.9及以上版本。该框架为优化研究和应用提供了一个灵活高效的开发平台。
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