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lir

快速计算二进制网格最大内部矩形的Python库

Largest Interior Rectangle二进制网格PythonNumba算法优化Github开源项目

lir是一个开源Python库，用于快速计算二进制网格中的最大内部矩形。该项目利用Numba编译技术提高执行速度，支持基于网格和轮廓的计算方法。lir不仅适用于二进制网格，还能处理多边形坐标列表，为图像处理和计算几何领域提供了高效解决方案。项目文档包含详细使用说明和性能优化建议，方便开发者快速上手。

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介绍相关项目
pyRiemann - 多变量数据分析的黎曼几何Python库
GithubpyRiemann多变量数据分析开源项目机器学习脑机接口黎曼几何
pyRiemann是基于scikit-learn API的Python机器学习库，专注于多变量数据处理和分类。该库利用对称正定矩阵的黎曼几何，为生物信号分析提供高级接口，主要应用于脑机接口领域。它支持运动想象、事件相关电位和稳态视觉诱发电位等范式，并实现了会话间和受试者间的迁移学习。pyRiemann提供详细文档和示例，适用于EEG、MEG和EMG等多种生物信号数据分析。
Minigrid - 离散网格世界强化学习环境库 支持多样化任务和语言指令
BabyAIGithubGymnasiumMinigrid开源项目强化学习网格世界环境
Minigrid是一个用于强化学习研究的离散网格世界环境库。它采用Gymnasium标准API，具有轻量、快速和易定制的特点。该库包含原始Minigrid和BabyAI两类环境，提供多种目标导向和分层任务，如物品操作、门禁管理和迷宫导航等。BabyAI环境还集成了基于语言的任务指令生成功能，有助于语言学习研究。Minigrid支持通过编程调整环境复杂度，便于实施课程学习和难度优化。
numpy - Python科学计算的核心基础库
GithubNumPyN维数组Python开源项目科学计算
NumPy是Python科学计算的核心库，提供N维数组对象和高级数学函数。支持广播功能，可集成C/C++和Fortran代码，并包含线性代数、傅里叶变换和随机数生成工具。作为开源项目，NumPy欢迎社区贡献，包括代码开发、文档编写等。项目致力于营造开放包容的环境，为科学计算奠定基础。
python-rapidjson - Python RapidJSON封装 高性能JSON处理库
GithubJSON解析python-rapidjson反序列化序列化开源项目性能优化
python-rapidjson是RapidJSON的Python封装,提供高性能JSON序列化和反序列化功能。支持处理bytes、str和文件对象,具备JSON Schema验证能力。与标准库json模块兼容,但性能更优。可通过pip、conda安装或从GitHub获取源码。适用于需要处理大量JSON数据的Python项目。该项目适合需要高效处理JSON数据的Python开发者使用。
py-lmdb - LMDB Lightning 数据库的 Python 绑定
CIGithubLMDBPython绑定开源项目数据库文档
py-lmdb 是 LMDB Lightning 数据库的通用 Python 绑定，支持 Python 3.5 以上版本和 PyPy。该项目提供高效的数据存储方案，具有持续集成支持，确保代码质量。py-lmdb 专注于现代 Python 环境，为开发者提供可靠的数据库操作功能。
iree - 一款基于MLIR的端到端编译器和运行时系统
GithubIREEMLIR开源项目机器学习编译器运行时
IREE是一款基于MLIR的端到端编译器和运行时系统，它能够将机器学习模型转化为统一的中间表示(IR)，适用于数据中心和边缘设备。该项目仍在早期开发阶段，欢迎反馈意见。
pytorch_geometric - 图形神经网络开发库
GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习
PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库，旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理，并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。
QReader - 高效稳定的Python QR码识别库
GithubPython库PyzbarQR码识别YOLOv8图像处理开源项目
QReader是一个基于YOLOv8的Python库，专门用于识别和解码复杂场景中的QR码。该库集成了先进的QR码检测模型和图像预处理技术，能够在旋转、低分辨率等困难条件下保持较高的识别率。相较于传统方法，QReader表现更为稳定，为开发者提供了可靠的QR码读取解决方案。
exllama - 为现代GPU优化的快速内存高效Llama实现
AI模型CUDAExLlamaGPU加速Github开源项目深度学习
ExLlama是一个基于Python/C++/CUDA的独立实现,针对4位GPTQ权重进行了优化,旨在提高现代GPU上的运行速度和内存效率。该项目支持NVIDIA 30系列及更新的GPU,可处理Llama、Koala和WizardLM等多种大型语言模型。ExLlama具备基准测试、聊天机器人示例和Web界面等功能,同时支持Docker部署。尽管仍在开发中,项目已展现出卓越的性能和效率。
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