mihomo

星穹铁道数据解析Python库

mihomo Honkai: Star Rail API Python 数据解析 Github 开源项目

mihomo是一个针对崩坏：星穹铁道游戏数据的Python解析库。该库使用Pydantic模型，提供类型提示和自动补全功能，可解析Mihomo API的游戏数据。支持V1和V2数据格式，提供去重和数据合并等工具函数。mihomo还具备数据持久化功能，便于开发者进行数据存储和读取。

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介绍相关项目

hivemind - 去中心化的分布式深度学习PyTorch库

GithubHivemindPyTorch分布式训练开源项目深度学习神经网络

Hivemind是一个基于PyTorch的去中心化深度学习库，旨在通过多台分布在不同地点的计算机共同训练大型模型。主要特点包括去中心化的分布式训练、容错反向传播、参数去中心化平均以及支持任意大小的神经网络训练。Hivemind兼容Linux、macOS和Windows系统，可通过pip或源码进行安装，并提供PyTorch Lightning集成及详尽的使用文档和示例。

StarryDivineSky - 利用先进技术实时探索星空中的天文现象

Github开源项目

StarryDivineSky通过先进技术提供实时星空观测数据和3D可视化，用户可以探索星座、行星及其他天文现象。该项目提供个性化定制服务，适合天文爱好者和专业研究者，广泛应用于教育、科研及娱乐。

DeepSpeed-MII - 开源低延迟模型推理库

DeepSpeed-MIIGithub优化技术低延迟开源项目模型支持高吞吐量

DeepSpeed-MII是一款开源Python库，专注于高吞吐量、低延迟和成本效益的模型推理。支持的技术包括块状KV缓存、连续批处理、高性能CUDA内核等，适用于37000多个模型，如Llama-2、Mixtral和Phi-2。v0.2版本提升了性能和功能，吞吐量提高至2.5倍。适用于语言模型及图像生成任务。

awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具

GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习

该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。

statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具

GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型

StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。

dim - 开源数据安装管理器，简化项目数据处理

Githubdim开源数据管理开源项目数据下载数据处理数据搜索

Data Installation Manager (DIM) 是一个开源工具，旨在像包管理器一样高效管理项目中的开源数据。用户可以通过DIM记录数据源URL和进行后处理操作，利用dim.json文件快速准备所需数据。DIM支持解压缩、编码转换等常见任务，并且能够通过CKAN搜索数据和使用GPT-3生成数据处理代码。更多详情和安装方法请参考官方文档。

hierarchicalforecast - Python层级预测库整合统计与计量经济学方法

GithubPython库层次化预测开源项目数据一致性时间序列预测预测方法

HierarchicalForecast是一个Python库，提供多种层级预测协调方法，如BottomUp、TopDown等，并支持概率一致性预测。该框架集成公开数据集、评估指标和统计基线，旨在为行业和学术界提供可靠的层级预测基准，促进时间序列领域的统计建模和机器学习融合。它为开发新的层级预测算法提供了有力工具，有助于推动相关研究和应用的发展。

deeptime - Python时间序列分析与动态建模库

Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习

deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。

hypothesis - 参数化测试库，自动生成高效测试用例

GithubHypothesis多语言支持属性测试开源项目测试库自动化测试

Hypothesis是一个测试库系列，能自动生成简单易懂的测试用例，提高参数化测试效率。它简化测试编写过程，自动化繁琐部分，提升测试质量，使开发者能专注于高层次测试逻辑。虽主要用于Python，Hypothesis的核心概念适用于多种编程语言，目前已有Ruby和Java的初步实现。

pydantic - 高效的Python数据验证和序列化库

BaseModelGithubPydanticPython类型提示开源项目快速开发数据验证

Pydantic是一个基于Python类型提示的数据验证库。它以快速、可扩展的特性著称，支持Python 3.8+版本，并与各种开发工具兼容。Pydantic能够简化数据结构定义和自动验证过程，广泛应用于API开发、配置管理和数据序列化等领域。该库通过纯Python语法实现，为开发者提供了直观且高效的数据处理解决方案。

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