pyEPR

自动化约瑟夫森量子电路设计与分析框架

pyEPR 量子电路设计约瑟夫森电路开源框架 HFSS Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

awesome-quant - 量化金融领域顶级开源库和资源汇总

GithubPython交易回测开源项目量化金融金融工具

该项目汇总了量化金融领域的顶级开源库和资源，涵盖Python、R、Matlab等多种编程语言。内容包括数值计算、金融工具定价、交易和回测等方面的工具。量化分析师、算法交易者和金融工程师可以在此快速找到所需资源，提升开发效率。

probequest - 开源Wi-Fi探测请求分析工具

GithubProbeQuestWi-Fi嗅探开源工具开源项目探测请求无线网络安全

ProbeQuest是一个开源的Wi-Fi探测请求分析工具，用于捕获和显示周围无线设备发送的Wi-Fi探测请求。这些请求主要来自智能手机和平板电脑，可能包含敏感信息。该项目提供Python包安装、完整文档，并受到多家媒体关注。ProbeQuest主要应用于网络安全研究和Wi-Fi设备分析，是一款实用的Wi-Fi数据收集工具。

Surprise - 专为推荐系统设计的Python科学计算工具包

GithubPythonSurprise协同过滤开源项目推荐系统机器学习

Surprise是一个专门用于构建和分析基于显式评分数据的推荐系统的Python科学计算工具包。它简化了数据集处理，提供多种预测算法和相似度度量，支持新算法实现，并具备评估和比较算法性能的工具。Surprise适用于学术研究和商业应用，为推荐系统开发提供了全面的解决方案。

vectorbt - 高性能量化交易和投资组合分析Python库

GithubPython库vectorbt回测开源项目数据分析量化交易

vectorbt是一个Python库，专注于量化交易和投资组合分析。它提供策略回测、参数优化和数据可视化功能，支持高性能计算以处理大规模数据和复杂策略。该库适用于多种金融工具，包括加密货币，并集成了丰富的技术指标和分析工具。vectorbt能够满足从简单投资策略到复杂算法交易的各种需求，为量化分析提供全面支持。

PyPOTS - 部分观测时间序列机器学习的开源Python工具箱

GithubPyPOTS开源工具开源项目时间序列机器学习缺失值

PyPOTS是一个专注于部分观测时间序列(POTS)机器学习的Python工具箱。它集成了经典和前沿算法，支持数据插补、分类、聚类、预测和异常检测等任务。该工具箱提供统一API、详细文档和交互示例，简化POTS数据处理流程。PyPOTS支持多种神经网络模型，并具备超参数优化功能，为时间序列分析提供综合解决方案。

pybroker - Python和机器学习驱动的高效算法交易框架

GithubPyBrokerPython回测开源项目机器学习算法交易

PyBroker是一个专为开发算法交易策略而设计的Python框架，特别侧重于使用机器学习技术。它提供了超快速的回测引擎、支持多资产的交易规则执行、历史数据访问、步进分析训练和回测、以及随机自助法等功能。PyBroker支持多平台安装，适用于Windows、Mac和Linux系统，帮助加速开发流程并获得更精确的交易结果。

positron - 先进的多语言数据科学集成开发环境

GithubPositron代码编辑器开源软件开源项目数据探索数据科学IDE

Positron是一款基于Code OSS构建的数据科学集成开发环境，由Posit PBC开发。它提供可扩展的多语言工具，适用于数据科学家和研究人员编写代码、探索数据及进行可重复性研究。目前支持macOS、Windows和Linux平台，采用Elastic License 2.0许可证。该项目处于早期开发阶段，持续优化中。

QuantResearch - 定量分析、策略和回测

GithubQuantResearch开源项目投资组合优化时间序列预测机器学习深度强化学习

该项目提供丰富的量化研究资源，涵盖策略回测、机器学习和深度强化学习应用，以及实盘交易演示。资源内容包括投资组合优化、风险值评估、线性回归（经典、贝叶斯、MCMC、卡尔曼滤波、Tensorflow）、均值回归、协整对冲交易、隐马尔科夫链、RNN股票预测、主成分分析、ARIMA和GARCH模型、Fama-French三因子模型等。此外，项目还提供在线资源和教程，帮助用户深入理解和应用量化研究技术。

PiPPy - PyTorch模型自动化管道并行工具

GithubPiPPyPyTorchpipeline parallelism并行计算开源项目模型扩展

PiPPy是一个为PyTorch模型提供自动化管道并行功能的开源工具。它通过自动拆分模型代码和处理复杂拓扑结构，简化了管道并行的实现过程。PiPPy支持跨主机并行、与其他并行方案结合，以及多种调度策略。该工具能够帮助研究人员和开发者在不大幅修改原有代码的情况下，实现PyTorch模型的高效扩展。

esmfold_v1 - 突破性的高速蛋白质结构预测技术

ESMFoldGithubHuggingface人工智能开源项目模型深度学习生物信息学蛋白质折叠

ESMFold是一种革新性的蛋白质结构预测模型，基于ESM-2架构设计。它摒弃了传统的序列比对和数据库依赖，实现了纯端到端的预测流程，显著提升了计算效率。相较于AlphaFold2等方法，ESMFold在速度上具有明显优势，同时保持了高精度。该项目提供了详细的使用教程，方便研究人员快速应用于实际工作中。

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