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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。

grpc - 开源高性能RPC框架 简化分布式系统开发
GithubRPC框架gRPC开源开源项目远程过程调用高性能
gRPC是一个开源的高性能远程过程调用(RPC)框架,支持多种编程语言。它实现了客户端和服务器应用程序的透明通信,简化了分布式系统的构建。gRPC具有高效、跨平台、多语言支持等特点,广泛应用于分布式系统和微服务架构。该框架提供丰富的文档和示例,便于开发者快速上手。gRPC的核心库采用C++实现,保证了优异的性能表现。
gruut - 多语言文本处理与IPA音素转换开源库
GithubGruutIPASSML开源项目文本清理语言处理
Gruut是一个开源的多语言文本处理库,提供分词、文本清理和IPA音素转换功能。该工具支持SSML标记处理,可自动扩展数字、日期和货币表达式,并具备命令行接口。Gruut目前支持多种语言,包括英语、法语和德语等。作为一个versatile的文本处理工具,Gruut适用于语音合成和自然语言处理等领域的开发任务。
pomegranate - Python 中快速、灵活且易于使用的概率建模
GPU支持GithubPyTorchpomegranate开源项目概率建模混合精度支持
新版本将计算后端从Cython迁移到PyTorch,提升了速度和灵活性。新特性包括GPU支持、半精度计算、多变量分布、缺失值处理以及更好的社区贡献。改进后的pomegranate在混合模型、贝叶斯网络和隐马尔科夫模型的构建中表现出色,实现了高度的灵活性和效率。
Spectral-Graph-Survey - 谱图神经网络研究综述与发展趋势
Github图信号处理图神经网络开源项目空间域谱图卷积频谱域
该项目汇集了谱图神经网络领域的重要研究成果,包括里程碑论文、空间和谱域方法对比以及双胞胎论文等。内容涵盖2015年至2023年的关键进展,系统梳理了该领域的发展脉络。项目不仅总结现有工作,还探讨未来趋势,为谱图神经网络研究提供全面参考。
typedb-ml - 提高TypeDB数据处理的图算法和机器学习工具
GithubGraph Neural NetworksNetworkXPyTorch GeometricTypeDBTypeDB-ML开源项目
TypeDB-ML 提供了一套实现图算法和机器学习的工具,兼容 NetworkX 和 PyTorch Geometric,可以对 TypeDB 数据进行查询、构建和处理,支持图神经网络的构建和预测。用户可以轻松安装这些工具,并可通过 TypeDB-ML Discord 频道或 Vaticle 讨论论坛获取更多支持和最新资讯。
Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks - 图神经网络预训练技术论文资源库
Github图神经网络对比学习开源项目生成式预训练自监督学习预训练
该资源库全面收集了图神经网络预训练相关论文,按发表年份、图类型、预训练策略、调优策略和应用领域分类。内容涵盖静态图、动态图、异构图等图类型,以及生成式、对比学习、多任务学习等预训练策略。同时包含prompt tuning等调优方法,并涉及推荐系统、生物学等应用领域。资源库不断更新,为图神经网络预训练研究提供重要参考。
grobid - 基于机器学习的高效文献数据解析工具
Deep LearningGROBIDGithubPDF处理开源项目机器学习科学文献
GROBID 是一个将PDF等原始文档转换为结构化XML/TEI编码文档的机器学习库,专为技术和科学出版物设计。功能包括文献标题和参考文献的提取、全文结构化以及PDF坐标解析等。提供丰富的Web服务API、Docker镜像和批处理能力,适用于高效大规模的文献处理,适合生产环境。其深度学习模型显著提升解析精度,并已被众多科研机构和平台采用,支持Linux和macOS操作系统。
GPBoost - 融合树提升与高斯过程的先进机器学习库
GPBoostGithub开源项目机器学习树提升混合效应模型高斯过程
GPBoost是一个创新机器学习库,融合树提升、高斯过程和分组随机效应模型。它支持独立应用树提升、高斯过程和广义线性混合效应模型,主要用C++编写,提供C接口及Python和R包。GPBoost算法结合树提升和潜在高斯模型优势,提高预测函数学习效率,优化高基数分类变量处理,并适用于空间或时空数据建模。这使其成为非线性建模和复杂依赖结构分析的理想工具。
graph-data-augmentation-papers - 图数据增强研究论文和资源集合
Github半监督学习图数据增强图机器学习图神经网络对比学习开源项目
该项目收集了图数据增强领域的研究论文,包括节点、图和边任务的监督与半监督学习方法,以及自监督学习中的对比学习技术。项目提供文献综述、教程和代码资源,支持图机器学习研究。内容持续更新,开放社区贡献。
dspy-neo4j-knowledge-graph - DSPy和Neo4j驱动的自动知识图谱构建工具
DSPyDockerGPT-4GithubNeo4j开源项目知识图谱
dspy-neo4j-knowledge-graph项目结合DSPy、Neo4j和GPT-4技术,实现文本到知识图谱的自动化构建。系统能从文本中提取实体和关系,生成Cypher查询语句,并在Neo4j数据库中创建知识图谱。通过优化模式上下文,支持与现有数据结构的连接。项目提供简洁的安装和使用流程,为知识图谱研究和应用提供开源解决方案。项目采用Docker容器化部署Neo4j,简化了环境配置过程。使用Python虚拟环境管理依赖,确保了运行环境的一致性。系统通过环境变量配置API密钥和数据库连接,增强了安全性和灵活性。项目文档提供了详细的安装、使用和清理说明,便于用户快速上手和维护。
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