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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。

kicad-libraries - KiCad专用Espressif系列芯片模组PCB设计库
ESP32EspressifGithubKiCadPCB设计开源硬件开源项目
这是一个为KiCad 8设计的Espressif系列芯片和模组PCB库。库中包含ESP32、ESP8266等SoC以及WROOM、WROVER等模组的符号、封装和3D模型,同时提供主要开发板的原理图。通过KiCad的插件和内容管理器(PCM)分发,安装便捷,能显著提升Espressif产品硬件设计效率。
pyroscope - 开源连续性能分析平台 帮助开发者优化代码
GithubGrafanaPyroscope开源开源项目性能分析连续分析
Pyroscope是一个开源的连续性能分析平台,可帮助开发者发现代码性能问题和瓶颈。它支持高基数标签分析,能够解决CPU使用率高、内存泄漏等问题,并可分析应用调用树。Pyroscope具有低CPU开销,支持水平扩展和高效压缩,兼容多种编程语言,并提供先进的分析界面。它能自动关联性能数据与追踪信息,是一个强大的代码性能优化工具。
e2-tts-pytorch - E2-TTS 简化的非自回归零样本文本转语音模型
E2 TTSGithubPytorch开源项目深度学习语音合成非自回归模型
E2-TTS-pytorch是一个开源项目,实现了基于PyTorch的E2-TTS(Embarrassingly Easy Fully Non-Autoregressive Zero-Shot TTS)模型。该项目提供了持续时间预测器和E2TTS模型的简洁实现,支持自定义模型参数如维度和深度。项目包含代码示例和采样功能,基于最新研究成果,为研究人员和开发者提供了一个灵活的TTS实验平台。
discopy - Python工具包用于字符串图计算和量子自然语言处理
DisCoPyGithub字符串图开源项目形式语法计算工具量子计算
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。
Graphormer - 优化分子科学中的AI研究和应用
Azure Quantum ElementsGithubGraphormer分子建模开源项目材料科学药物发现
Graphormer是一个深度学习包,用于加速分子科学中的AI研究和应用,如材料发现和药物发现。它支持PyG、DGL、OGB和OCP的数据接口,并采用fairseq框架。提供PCQM4M和PCQM4Mv2的预训练模型,特别适合大规模分子建模任务。优化的预训练版本可在Azure Quantum Elements上使用。
pyshark - 利用Wireshark解析器实现Python数据包分析
GithubPythonWiresharkpyshark开源项目数据包解析网络抓包
pyshark是一个Python库,为tshark提供包装,使开发者能够使用Wireshark解析器分析数据包。支持从捕获文件、实时捕获和远程接口中解析数据包,并提供过滤和解密功能。pyshark适用于网络分析和安全研究等领域,为开发者提供了便捷的数据包处理工具。
diffrax - JAX 自动微分与 GPU 支持的数值微分方程解析工具
CDEDiffraxGithubJAXODESDE开源项目
Diffrax 是基于 JAX 的数值微分方程解析库,适用于常微分方程、随机微分方程和受控微分方程的求解。其特点包括多种解析器选择(如 Tsit5、Dopri8、辛解析器、隐式解析器)、使用 PyTree 作为状态存储、支持稠密解和多种反向传播方法,并支持神经微分方程。兼容 Python 3.9+、JAX 0.4.13+ 和 Equinox 0.10.11+。
kedro - 生产级数据科学与工程管道框架
GithubKedro开源项目数据目录数据科学管道抽象项目模板
Kedro是一个开源Python框架,为生产环境中的数据科学项目提供支持。该框架整合了软件工程最佳实践,用于构建可重现、易维护和模块化的数据工程及科学管道。Kedro特性包括标准化项目模板、多功能数据目录、管道抽象、严格的编码规范以及灵活的部署选项。框架致力于促进团队协作,提升工作效率,并推动可复用分析代码的开发。Kedro尤其适合处理大规模原始数据的实际机器学习应用,有效克服了Jupyter笔记本和单次脚本的局限性。
pupil - 社区驱动的开源眼动追踪平台
C++GithubPupilPython开源软件开源项目眼动追踪
Pupil是一个社区驱动的开源眼动追踪平台项目,提供Pupil Core移动眼动追踪硬件。该平台使用Python和C++开发,为研究人员和开发者提供灵活的工具。用户可直接下载应用程序,开发者可通过API、插件开发或源代码运行与软件交互。项目采用GNU Lesser General Public License (LGPL v3.0)许可,鼓励社区参与和改进。
PyPCAPKit - Python网络数据包解析与分析库
GithubPCAP文件PyPCAPKitPython库协议分析开源项目网络数据包分析
PyPCAPKit是一个开源的Python网络数据包解析和分析库,提供PCAP文件的提取、构建和分析功能。相比其他PCAP文件提取器,它能提供更详细的数据包信息和更符合Python风格的接口。该库支持Scapy、DPKT和PyShark等多种提取引擎,可加速处理速度。PyPCAPKit适用于Python 3.6及以上版本,支持通过pip安装。
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