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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。

PyDGN - 深度图网络研究与实验的Python开源库
GithubPyDGNPython库图分类开源项目机器学习深度图网络
PyDGN是一个面向深度图网络(DGNs)研究的开源Python库。该库提供自动化的数据处理、实验管理和并行计算功能,支持模型选择与风险评估。PyDGN简化了图学习实验流程,有助于快速原型设计和结果复现,为图神经网络研究提供了实用工具。它支持CPU和GPU并行计算,可同时评估多种模型配置。PyDGN适用于各类深度图网络研究,包括图分类、节点分类等任务。该库提供了完整的实验管理流程,从数据预处理到模型评估,有助于提高研究效率和结果可靠性。
strawberry - Python数据类驱动的GraphQL库 助力高效API构建
API开发GithubGraphQLPythonStrawberry GraphQL开源项目数据类
Strawberry是一款基于Python数据类的GraphQL库,致力于简化API开发流程。该库提供快速启动服务器和命令行工具,支持Django集成及WebSocket通信,并内置静态类型检查功能。通过直观的语法定义schema,Strawberry支持查询、变更和订阅操作,为开发者提供构建现代、高效GraphQL API的强大工具。
graphene - Python 驱动的高效 GraphQL 架构开发库
API开发GithubGraphQLGraphenePython开源项目数据库集成
作为一个 Python 驱动的 GraphQL 架构开发库,Graphene 以其简洁易用的特性著称。它不仅支持 Relay,还能够与 SQL、MongoDB 等多种数据源无缝集成。Graphene 严格遵循 GraphQL 规范,确保与各类客户端的兼容性。通过提供 Django、SQLAlchemy 等框架的集成方案,Graphene 为开发者构建高性能 GraphQL API 提供了便利。
grapesjs - 直观的网页构建框架 简化模板开发
CMSGithubGrapesJSHTML模板Web Builder开源框架开源项目
GrapesJS是一款开源的Web构建框架,致力于简化HTML模板创建。该框架提供拖放式界面、样式管理和层级管理等功能,便于快速开发网页、邮件模板及移动应用界面。GrapesJS可无缝集成到CMS系统中,加快动态模板制作。此外,它支持本地和远程存储,拥有丰富的插件生态系统,方便用户按需扩展功能。
llmgraph - 使用大语言模型生成多格式知识图谱
ChatGPTGithubHTML格式llmgraph图知识图谱开源项目虚拟环境
llmgraph工具从Wikipedia页面生成GraphML、GEXF和HTML格式的知识图谱,利用ChatGPT或其他大语言模型提取知识,支持多种实体类型和关系,并可缓存以高效扩展。无论使用默认的OpenAI gpt-3.5-turbo模型还是其他本地模型,都能生成详细图谱并显示token使用情况。
graphiti - Ruby on Rails的图形化API开发框架
APIGithubGraphitiJSONAPIRailsRuby开源项目
Graphiti是一个为Ruby on Rails设计的开源API开发框架,支持Rails 4.1及以上版本。它简化了图形化API的构建和管理过程,支持JSON:API规范,提高API的可读性和可维护性。Graphiti是JSONAPI-Suite的一部分,提供详细文档和活跃的社区支持,方便开发者学习和使用。该框架使开发者能够轻松创建符合标准的接口,提高开发效率。
graphics - 深度学习与计算机图形学的融合框架
3D视觉GithubTensorFlow Graphics开源项目机器学习神经网络计算机图形学
TensorFlow Graphics是一个融合深度学习与计算机图形学的开源框架。它提供可微分的图形和几何层,包括相机模型、反射模型、空间变换和网格卷积等,同时支持3D可视化。这些工具可用于开发和优化3D视觉任务的机器学习模型,如物体姿态估计、材质分析和语义分割。该框架致力于帮助研究人员和开发者更高效地解决复杂的3D视觉问题。
GraphGPT - 基于图指令微调的大语言模型知识对齐框架
GithubGraphGPT图学习图结构知识大语言模型开源项目指令微调
GraphGPT是一个将大语言模型与图结构知识对齐的创新框架。该框架通过文本-图谱接地编码结构信息,采用双阶段图指令微调适应图学习任务,并运用思维链蒸馏提升推理能力。GraphGPT有效增强了语言模型对图数据的理解和处理能力,为图结构数据分析提供了新的研究方向。
DIG - 图深度学习的综合平台,支持高级图生成、自监督学习和三维图研究
DGLDIGGithubPyG图深度学习图生成开源项目
DIG提供统一的数据接口、常用算法和评估指标,支持高级图深度学习任务如图生成、自监督学习、解释性、三维图、OOD图的开发和基准测试。DIG帮助研究人员轻松开发新方法并与基线方法进行比较。最新版本基于PyG 2.0.0升级,推荐使用。
langgraph - 基于图的多智能体语言模型应用开发框架
GithubLangGraph图形结构多智能体开源项目状态管理语言模型
LangGraph是一个基于图的多智能体语言模型应用开发框架。它提供循环和分支逻辑、状态持久化、人机交互和流式输出等功能。与其他框架相比,LangGraph能更精细地控制应用流程和状态。该框架可与LangChain集成,但不依赖于它。开发者可利用LangGraph构建复杂的智能体工作流和定制化语言模型应用。
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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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