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grape

高性能图处理和节点嵌入库

GRAPE是一款高性能图处理和节点嵌入库,专为处理大规模图数据而设计。它采用Rust和Python混合开发,可在普通计算机和高性能集群上运行。GRAPE提供丰富的图加载、节点嵌入、分类和处理功能,支持多种嵌入模型和分类器。相比NetworkX,GRAPE在处理大规模图时表现更优。此外,GRAPE还提供详细的教程和文档,方便用户进行图分析和机器学习研究。

grape-book - 图深度学习入门指南 理论与实践并重
DGLGithubNetworkX图深度学习图神经网络开源项目葡萄书
本教程基于京东团队、密西根州立大学和斯坦福大学CS224W课程内容,提供图深度学习从入门到应用的全面指导。涵盖图理论基础、深度学习基础、经典图神经网络模型,并结合NetworkX、DGL和PyG框架的实践代码,助力读者系统掌握图深度学习知识。
GraphScope - 统一分布式图计算平台
GithubGraphScopePython接口分布式系统图计算大规模图处理开源项目
GraphScope是一个统一的分布式图计算平台,通过Python接口在计算机集群上执行各种图操作。它整合了GRAPE、MaxGraph和Graph-Learn等技术,分别用于图分析、交互式查询和图神经网络计算,并利用Vineyard存储实现高效内存数据传输。该平台能够处理大规模图数据,适用于复杂的图计算场景,为用户提供全面的图数据处理解决方案。
grape - Ruby REST API开发框架
DSLGithubGrapeREST APIRackRuby开源项目
Grape是一个基于Ruby的REST API开发框架,可独立运行或与Rails、Sinatra等Web框架集成。它提供简洁DSL,支持多种格式、版本控制、内容协商等功能,便于快速构建RESTful API。Grape兼容Ruby 2.7+,通过gem方式安装,适用于需要灵活、高性能API开发的项目。
egui_graphs - Rust实现的egui图形可视化库
GithubRusteguipetgraph交互式图形图形可视化开源项目
egui_graphs是一个基于Rust语言开发的图形可视化库,集成了petgraph和egui框架。该库提供了一个易于使用的Widget,用于在egui应用中展示交互式图形。主要功能包括复杂图形可视化、缩放平移、节点边标签显示、交互事件处理等。egui_graphs支持通过egui样式自定义外观,适配深浅主题,并允许用户通过事件处理机制扩展功能。作为egui生态系统中的图形可视化基础组件,egui_graphs为开发者提供了灵活的定制和扩展空间。
rustworkx - Rust驱动的高性能Python图论库
GithubPythonRustrustworkx图库开源项目高性能
rustworkx是一个用Rust编写的高性能通用图论库,为Python提供强大的图处理能力。支持有向图和无向图操作,包括最短路径计算等功能。该库易用且性能出色,适用于多种图论应用场景。起源于Qiskit量子计算框架,现已发展为独立开源项目,广泛应用于需要高效图处理的领域。
grafbase - 数据源整合与高性能API图构建平台
APIGithubGrafbase开源项目数据源统一图谱边缘计算
Grafbase是一个API开发平台,专注于将多个数据源整合到单一图中。该平台可部署在靠近用户的边缘或企业自有基础设施上,以优化API性能。Grafbase提供上手指南、示例、模板、文档和CLI工具,便于开发者构建和管理现代API。适用于快速原型开发和复杂数据图构建,Grafbase旨在满足多样化的API开发需求。
Raphtory - Rust编写的高性能图数据库 支持时间旅行和复杂分析
GithubPython APIRaphtory图分析图数据库开源项目时态图
Raphtory是一款高性能图数据库,支持大规模数据处理和复杂分析。具备时间旅行、全文搜索等特性,适用于各类图数据应用场景。易于安装和集成,为复杂图数据分析提供强大支持。
fast-graphrag - 快速图形化检索框架,支持高精度数据处理与实时更新
Fast GraphRAGGithub开源软件开源项目智能探索知识图谱高效检索
Fast GraphRAG 是一款高效的图形化检索框架,专为高精度、易解释的工作流设计,支持实时更新和智能探索。具备低成本、高效能,通过自动生成和优化图表适应各种领域需求。框架为完全异步,确保工作流的稳定性和可预测性,同时提供详细的快速入门指南和社区支持,无论开源使用还是托管服务,均可无缝集成到检索管道中。
graph-learn - 大规模分布式图神经网络框架,兼容PyTorch和TensorFlow
GithubGraph-Learn分布式框架图神经网络大规模图数据实时推理开源项目
Graph-Learn是一款分布式框架,专为开发和应用大规模图神经网络(GNN)而设计,已成功应用于阿里巴巴的搜索推荐、网络安全和知识图谱等场景。框架包括GraphLearn-Training和Dynamic-Graph-Service模块,支持批量图采样、在线推理及流图更新功能,兼容PyTorch和TensorFlow,提供完整的GNN模型开发解决方案。
nebula - 开源分布式图数据库系统
GithubNebulaGraph分布式系统图数据库大规模数据处理开源项目数据存储
NebulaGraph是一个开源分布式图数据库系统,专为处理大规模图数据而设计。它采用存储计算分离架构,支持水平扩展,通过RAFT协议确保数据一致性。系统提供兼容OpenCypher的查询语言,可用于社交网络、推荐系统、知识图谱等领域。NebulaGraph具有毫秒级查询性能、灵活的扩展性和强大的图分析功能,能够满足企业在图数据管理和分析方面的需求。
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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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