audioFlux是一个开源工具库，专注于音频和音乐的分析及特征提取。支持多种时间频率变换方法和多种特征组合，适用于分类、分离、音乐信息检索（MIR）和自动语音识别（ASR）等任务。该库跨平台且核心由高性能C语言实现，支持FFT硬件加速，适合大规模数据处理。最新版本引入了多种音高算法及音高移位和时间伸缩算法。

TSFEL是一个开源的Python库，专门用于时间序列特征提取。该库提供超过65种特征，覆盖统计、时间、频谱和分形等多个领域。TSFEL支持在线和离线使用，具有用户友好的界面和完整的文档。它注重计算效率，并提供复杂度评估功能。TSFEL的设计易于扩展，支持添加自定义特征。这个库适用于研究人员和数据科学家，能够简化时间序列特征提取的过程。

catch22是一个包含22个时间序列特征的开源库，由C语言编写，支持Python、R、Matlab和Julia等多种编程语言。这些特征是从7000多个候选中精选而来，在93个实际时间序列分类问题中表现优异。catch22提供了跨平台的安装方法和使用接口，包括各语言的原生版本和C编译版本。该工具主要用于高效提取时间序列的动态特征，适用于多种研究和应用场景。

D2-Net是一个用于联合检测和描述局部图像特征的卷积神经网络模型。该项目提供模型实现、预训练权重、特征提取脚本和MegaDepth数据集训练流程。D2-Net在图像匹配和3D重建等计算机视觉任务中表现优异，提高了特征提取的准确性和效率。项目支持多尺度特征提取，并包含在不同数据集上训练的模型权重。

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。

这是一个用于6自由度视觉定位的开源工具箱。它采用分层定位方法，结合图像检索和特征匹配技术，提供快速、准确和可扩展的定位能力。该工具箱整合了图像匹配和运动恢复结构(SfM)领域的研究成果，可重现多个室内外视觉定位基准的最佳结果，并支持实现和调试新的定位流程。

emotion2vec是一个开源的语音情感表示模型,采用自监督预训练方法提取跨任务、跨语言和跨场景的通用情感特征。该模型在IEMOCAP等数据集上取得了领先性能,并在多语言和多任务上展现出优异表现。项目开源了预训练模型、特征提取工具和下游任务训练脚本,为语音情感分析研究提供了有力支持。

tsflex是一个Python工具包，用于时间序列处理和特征提取。它支持多变量、多模态时间序列数据，并可与多种处理和特征提取库集成。tsflex采用基于视图的操作，实现低内存占用和快速执行。该工具包提供直观的API，对序列数据几乎没有假设，能处理异步数据。此外，tsflex还具备特征选择、执行时间记录和序列化等高级功能。

DDPM-CD项目提出了一种新的遥感变化检测方法,利用预训练的去噪扩散概率模型(DDPM)作为特征提取器。该方法首先在大量遥感图像上预训练DDPM模型,然后微调轻量级变化分类器,利用DDPM提取的特征和变化标签进行训练。实验表明,DDPM-CD在多个变化检测数据集上性能优异,展示了DDPM在变化检测中的有效性。

speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统，基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现，提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用，适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域，具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。

Learnery平台提供个性化在线教育服务，利用智能技术定制学习路径。课程内容涵盖学术科目和职业技能，适合不同背景的学习者。平台配备互动学习工具和实时反馈系统，提高学习效果。用户可随时获取优质教育资源，实现持续学习。平台特色包括AI驱动的个性化课程推荐、实时协作工具和多样化的学习资源库，满足从K12到成人教育的各类需求。

functime是一个面向大规模时间序列数据分析的Python库，提供高效的全局预测和特征提取功能。它支持时间序列预处理、交叉验证和性能评估，通过惰性Polars变换实现优化。该库能快速处理海量时间序列，支持外生特征和自动化调优，并集成LLM代理用于预测分析，适用于各种机器学习和数据分析任务。

tsfeatures是一个Python库，用于计算时间序列数据的多种特征。作为R语言tsfeatures包的Python实现，它提供了自相关、异方差、熵、平稳性等统计指标的计算功能。该库支持自定义特征函数和处理不同频率的时间序列数据，并允许与R版本结果进行对比。tsfeatures适用于需要进行时间序列分析和建模的数据处理场景。

PFENet作为少样本分割网络的代表作，利用先验引导特征增强技术优化分割效果。在PASCAL-5i和COCO等主流数据集上，PFENet展现出卓越性能。该开源项目包含完整实现代码、预训练模型和详细文档，为计算机视觉研究提供了宝贵资源。

tsfresh是一个开源Python库，专注于时间序列数据的自动特征提取。它集成了统计学、时间序列分析、信号处理和非线性动力学的算法，并提供了特征选择机制。该工具可处理多种采样数据和事件序列，提供100多种预定义特征，并通过内置过滤程序评估特征重要性。tsfresh支持回归和分类任务，兼容sklearn、pandas和numpy，可在本地或集群环境运行，为时间序列分析提供了高效解决方案。

hctsa是一款功能强大的MATLAB时间序列分析工具包，专注于特征提取和比较分析。它能从单变量时间序列中提取大量特征，并提供多种分析工具。主要功能包括数据标准化、聚类、降维、特征识别和分类模型评估。该工具包适用于多领域的时间序列研究，能够深入挖掘数据特征，进行全面的比较分析。

tsfeatures是一个R包，专门用于从时间序列数据中提取多种特征。它能分析趋势、季节性、线性度等，并处理不同频率和周期的时间序列。该包输出易于理解的特征指标，适用于时间序列分析、预测和分类等领域。tsfeatures可通过CRAN安装，支持多种时间序列特征提取方法，使用简单灵活。

本项目整理了3D网格分割和特征提取领域的重要研究进展,涵盖2019年至2024年间的创新技术,如变形自动编码器、窗口变换器和图卷积网络等。同时收录了相关数据集、课程资源和关键论文,为该领域研究人员提供全面参考,促进3D网格处理技术的发展。