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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。

CogDL - 应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包
CogDLGNNGPU优化Github图深度学习开源项目自动机器学习
CogDL是一个应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包。它具备高效性、易用性和可扩展性的特点,通过提供优化的操作符加快训练速度并节省GPU内存。CogDL还提供易用的API,并支持广泛的模型和数据集。最新版新增了图自监督学习示例和混合精度训练功能,适用于多种图神经网络分析任务。
gnn - 用于TensorFlow平台的图神经网络库,支持异构和同构图
GithubKeras层TensorFlow GNN分布式图采样工具图神经网络开源项目数据准备工具
TensorFlow GNN是一个用于TensorFlow平台的图神经网络库,支持异构和同构图。它提供了GraphTensor类型来表示多类型节点和边,数据准备工具以及高效的图采样器。库中包含可直接使用的模型和Keras层,提供高层次的训练API。TF-GNN广泛应用于各种图挖掘任务,用户可在Google Colab上无需安装直接运行示例。它兼容TensorFlow 2.12及以上版本和相关GPU驱动,主要在Linux环境测试。
griptape - 构建AI应用的模块化Python框架,支持企业数据和API集成
AI应用GithubGriptapePython框架企业数据开源项目模块化
Griptape是一个模块化Python框架,专为构建安全连接企业数据和API的AI应用而设计。它提供核心组件如代理、管道、工作流、任务、工具、内存、驱动和引擎,确保开发者在每一步保持控制和灵活性。Griptape支持高效的数据加载、处理和存储,并能与多种外部资源和服务交互。更多信息请参阅Griptape文档和在线课程。
graphbrain - AI领域的开源工具,用于自动语义提取与文本理解
GithubGraphbrainPython人工智能开放源代码开源项目语义超图
Graphbrain是一个AI开源软件库和科研工具,旨在实现自动语义提取和文本理解,探索和推理知识。此项目由欧盟研究委员会资助,作为socsemics项目的一部分,关注在线公共空间的碎片化。Graphbrain利用语义超图概念,结合符号AI与统计/连接主义机器学习方法,旨在提升研究的可理解性和可重复性,尤其适用于计算社会科学、认知科学和人文学科的研究。
cosmos - 高性能WebGL力导向图布局与渲染引擎
CosmosGPU加速GithubWebGL力导向图图形可视化开源项目
Cosmos是基于WebGL技术的力导向图布局算法和渲染引擎。该项目利用GPU加速计算和绘制过程,显著提高了大规模网络图的处理效率。Cosmos能够实时模拟和渲染包含数十万节点和边的复杂网络,并提供灵活的API用于自定义样式和交互。这使其成为处理大规模网络数据可视化的有力工具,适用于区块链交易分析、社交网络研究等领域。
GraphRAG-Local-UI - 将本地知识图谱与大语言模型无缝集成的开源工具
APIGithubGraphRAG可视化开源项目本地模型知识图谱
GraphRAG-Local-UI是一个开源的知识图谱构建和查询工具,支持本地部署大语言模型和嵌入模型。该项目提供直观的界面用于数据索引、提示词调优和信息查询,并具备实时知识图谱可视化功能。它适用于需要构建和探索复杂知识网络的研究人员和开发者,无需依赖云服务即可实现高效的知识管理和信息检索。
incubator-graphar - 标准化的图数据存储和检索文件格式
GithubGraphAr图数据存储属性图开源标准开源项目数据格式
GraphAr是一个开源项目,为图数据提供标准化的存储和检索格式。该项目包含系统无关的数据格式和配套库,支持属性图存储,采用元数据和分块方式管理数据。GraphAr可用于图数据的导入导出、持久化存储,以及作为图处理应用的直接数据源,有助于简化多样化系统间的数据交互。
awesome-graph-self-supervised-learning - 自监督学习在图数据中的应用及方法综述
Contrastive LearningGenerative LearningGithubGraph RepresentationPredictive LearningSelf-Supervised Learning开源项目
展示全面的自监督图表示学习资源,包括对比学习、生成学习和预测学习三种主要方法。本页面介绍了各类自监督学习方法在图数据中的应用、训练策略和具体实现,帮助AI研究者掌握最新技术。
wgpu - 基于WebGPU标准的跨平台Rust图形API
GithubRustWebGPUwgpu图形API开源项目跨平台
wgpu项目实现了WebGPU标准的Rust版本,提供跨平台图形编程接口。它支持Vulkan、Metal、D3D12、OpenGL等多种图形API,并可在WebAssembly环境中运行。wgpu兼容WGSL、SPIR-V、GLSL等着色器语言,具有自动转换功能。该项目包含多个核心库和工具,适用于游戏引擎、3D渲染、科学计算可视化等应用场景。
pyHGT - 大规模异构和动态图的图神经网络解决方案
Deep Graph LibraryGithubHeterogeneous Graph TransformerOAG DataSetWWW 2020pytorch_geometric开源项目
Heterogeneous Graph Transformer (HGT) 是一种基于 Pytorch Geometric 的图神经网络架构,设计用于处理大规模异构和动态图。项目主要包含核心模型代码、数据接口、训练和验证脚本。用户可以使用预处理好的 OAG 数据集或其他异构图进行训练。关键功能包括异构图卷积层、并行采样和深度图模型训练。安装简单,只需通过 pip 安装相关依赖即可运行。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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