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pyEPR

自动化约瑟夫森量子电路设计与分析框架

pyEPR是一个开源的Python模块,用于自动化约瑟夫森量子电路的设计和分析。该框架基于能量参与比(EPR)方法,可快速分析复杂超导量子电路。pyEPR集成了HFSS等电磁仿真软件,自动执行本征模分析和哈密顿量计算,简化了量子比特和谐振腔的设计流程。目前已被耶鲁大学、IBM等多家量子计算机构采用。

pyreft - 表征微调的开源Python库
GithubReFTpyreft人工智能开源项目表示微调语言模型
pyreft是一个开源的Python库,支持表征微调(ReFT)方法。它可与HuggingFace上的预训练语言模型配合使用,通过配置文件设置参数,并支持将结果分享到HuggingFace。pyreft提供了参数高效的微调方法,可针对特定时间步和表征进行干预,区别于LoRA等其他PEFT方法。该库还支持与LoRA结合,并提供了便捷的数据处理和训练功能。
dipy - 开源MR扩散成像分析Python库
DIPYGithubMRI分析Python库开源项目扩散成像神经影像学
DIPY(Diffusion Imaging in Python)是一个开源的Python库,专门用于分析MR扩散成像。该库提供了丰富的工具和算法,用于处理和分析扩散MRI数据,包括多种扩散模型、纤维追踪方法和可视化技术。DIPY遵循科学Python规范,主要面向研究领域。它支持通过pip或conda安装,并提供详细的文档。DIPY采用BSD许可证,欢迎社区贡献。
pytorch-onn - 基于PyTorch的光子神经网络仿真与优化框架
AI计算GPU加速GithubPyTorch光子集成电路开源项目神经网络
pytorch-onn是一个基于PyTorch的光子神经网络仿真框架。该框架支持GPU加速的相干和非相干光学神经网络训练与推理,可扩展至百万参数规模。它提供了高度优化的并行处理和多功能API,支持从器件到系统级的协同设计与优化。这一工具主要面向神经形态光子学、光学AI系统和光子集成电路优化等领域的研究人员。
equiformer-pytorch - SE(3)/E(3)等变注意力网络的高效PyTorch实现
AIEquiformerGATv2GithubSE3 Transformers开源项目深度学习
Equiformer-pytorch是一个基于PyTorch的SE(3)/E(3)等变注意力网络实现。该项目采用MLP注意力机制和非线性消息传递,实现了最先进的性能。它支持可逆网络以提高内存效率,并集成了最新的球谐函数稀疏化技术,大幅提升计算效率。Equiformer-pytorch还提供边缘和邻接矩阵支持,适用于蛋白质折叠等各种3D原子图任务。
spyder - 强大的Python科学计算集成开发环境
GithubPythonSpyder开发环境开源软件开源项目科学计算
Spyder是一个开源的Python科学计算集成开发环境,集成了编辑、调试和分析等功能。它为数据科学家、研究人员和工程师提供了全面的工具集,支持多种操作系统。Spyder具有直观的界面和高效的编程体验,有助于用户进行科学计算和数据分析。该项目持续更新,拥有活跃的社区支持,是Python科学计算领域的重要工具。
elyra - JupyterLab AI扩展功能,支持可视化管道编辑和批处理
ElyraGithubJupyterLabPython代码片段可视化管道编辑器开源项目
Elyra为JupyterLab提供多种AI扩展功能,包括可视化管道编辑、批处理运行、代码片段重用、混合运行时支持、Python和R脚本编辑与执行、自动生成目录导航、语言服务器协议集成以及Git版本控制,帮助用户高效开发和调试。
evotorch - 基于PyTorch的高性能进化计算库
EvoTorchGithubPyTorch优化算法开源项目强化学习进化计算
EvoTorch是一个基于PyTorch的开源进化计算框架,支持黑盒优化、强化学习和监督学习等多种优化问题。它实现了PGPE、CMA-ES和遗传算法等多种进化算法,并通过GPU加速和Ray分布式计算提高优化效率。EvoTorch设计简洁易用,适合解决各类复杂优化问题,为研究人员和工程师提供了强大的工具支持。
pyinstrument - Python代码性能分析与优化工具
GithubPythonprofilerpyinstrument代码优化开源项目性能分析
Pyinstrument是一个Python性能分析工具,通过采样识别程序中耗时部分。它支持异步代码分析,提供HTML和控制台输出,可隐藏第三方库代码以突出显示用户代码。Pyinstrument还具有时间线模式和自定义渲染选项,有助于开发者发现性能瓶颈并优化Python程序。
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。
pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测
GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化
PyAF是一个开源的Python自动预测库,基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值,功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测,提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x,采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。
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