PaddleTS

基于飞桨的开源时序分析库提供全面深度学习模型

PaddleTS 时序建模深度学习 PaddlePaddle Python库 Github 开源项目

PaddleTS是基于飞桨框架的时序建模库，专注深度学习模型。它提供统一数据结构和基础功能封装，内置多种先进模型和数据转换工具。支持自动调优、第三方集成、GPU加速和集成学习。涵盖预测、表征、异常检测等任务，为时序分析提供全面解决方案。

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tsod - 开源时间序列异常检测Python库

GithubPython库tsod传感器数据开源软件开源项目时间序列异常检测

tsod是一个开源的时间序列异常检测Python库，专注于水领域应用。它提供简洁统一的API，集成多种算法从基础规则到高级神经网络，能高效识别传感器数据中的异常和缺失。该工具部署便捷，适用于实时决策和数值模拟的数据预处理。tsod面向DHI用户和水领域，提供可靠的异常检测方案，并鼓励社区参与开发。

PaddleHub - 多领域应用的跨平台AI模型服务平台

AI模型ERNIE-ViLGGithubHugging FacePaddleHubStable Diffusion开源项目

PaddleHub提供超过400种高质量AI模型，覆盖计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域。用户仅需3行代码即可进行模型预测，同时支持模型即服务，通过简单命令即可部署。最新版本v2.3.0引入了ERNIE-ViLG、Disco Diffusion和Stable Diffusion等模型，并支持在HuggingFace平台上发布。PaddleHub兼容Linux、Windows和MacOS，适合多平台开发。

PaddleGAN - 基于PaddlePaddle的开源GAN框架支持快速开发和部署

GithubPaddleGAN图像生成开源项目生成对抗网络超分辨率风格迁移

PaddleGAN是基于PaddlePaddle开发的开源GAN框架,实现了多种经典和前沿GAN模型。框架支持快速开发和部署GAN应用,适用于学术研究和工业应用。主要功能包括图像翻译、人脸编辑、视频修复等,并提供详细教程和在线体验。PaddleGAN持续更新最新GAN技术,为开发者提供高效易用的GAN开发工具。

Large-Time-Series-Model - 大规模生成式预训练时间序列模型

GithubTimerTransformer大规模数据集开源项目时间序列模型预训练

Timer是一款基于生成式预训练Transformer的大规模时间序列模型。该模型在包含10亿时间点的UTSD数据集上预训练，可用于预测、插值和异常检测等多项任务。Timer采用解码器架构，支持灵活序列长度，在少样本场景下表现优异。项目开源了模型代码、数据集和预训练权重，为时间序列大模型研究奠定基础。

tsbs - 开源时间序列数据库性能测试工具集

GithubTSBS基准测试开源项目性能测试数据库时间序列

TSBS是一个开源的时间序列数据库基准测试工具集,支持多种主流数据库如TimescaleDB和InfluxDB。它可模拟DevOps和IoT场景,生成测试数据并评估数据写入和查询性能。TSBS提供了完整的测试流程,包括数据生成、加载和查询执行,有助于用户全面评估和选择最适合需求的时间序列数据库。

Paddle-Lite - 轻量级且高性能的深度学习推理框架

GithubPaddle Lite多平台支持开源项目模型优化深度学习高性能推理

Paddle Lite 是为移动端、嵌入式和边缘设备设计的高性能深度学习推理框架。支持多种硬件平台和操作系统，提供丰富的优化工具和多语言 API，便于快速部署和执行推理任务。通过量化和子图融合等策略，Paddle Lite 实现了轻量化和高性能，并已广泛应用于百度和其他企业。用户可以通过简单步骤完成模型优化和部署，并快速上手示例。

tsflex - 高效灵活的时间序列处理和特征提取Python工具包

GithubPython库tsflex开源项目数据分析时间序列处理特征提取

tsflex是一个Python工具包，用于时间序列处理和特征提取。它支持多变量、多模态时间序列数据，并可与多种处理和特征提取库集成。tsflex采用基于视图的操作，实现低内存占用和快速执行。该工具包提供直观的API，对序列数据几乎没有假设，能处理异步数据。此外，tsflex还具备特征选择、执行时间记录和序列化等高级功能。

PaddleOCR - 领先的OCR工具库，支持多语言和多硬件平台

GithubOCRPaddleOCR开源项目文本识别模型训练热门表格识别

PaddleOCR旨在为开发者提供一套丰富、领先且实用的OCR工具库，帮助开发者快速训练并部署OCR模型。它不仅支持中英文识别，还支持多语言和多硬件平台，包括最新的PP-OCRv4模型，有效提高了中英文场景下的识别精确度。适用于移动端和服务器端，适配多种开发需求。

darts - Python中易于使用的时间序列预测与异常检测库

DartsGithub开源项目异常检测时间序列概率预测深度学习

Darts是一个用户友好且灵活的Python库，专注于时间序列的预测与异常检测。它提供了一系列从ARIMA到深度神经网络的多样化模型，通过统一的fit()和predict()接口简化操作，类似于scikit-learn。此外，Darts支持包括多变量和外部数据在内的复杂时间序列处理，并为大规模数据集提供高效解决方案。它还拥有全面的异常检测功能，允许进行深入的异常分析和评分。

test-ttm-v1 - 开源时间序列预测模型高效预测基础

GithubHuggingfaceTinyTimeMixer基础模型开源项目时间序列模型预测预训练模型

Test TinyTimeMixer (TTM)是一个开源的时间序列预测基础模型。这个项目利用预训练方法，为时间序列分析提供了有力支持。TTM致力于提升时间序列预测的效率和准确性，可应用于多种时间相关的数据分析场景。作为开源项目，它遵循Apache 2.0许可证，并在Hugging Face平台上提供。TTM为研究人员和数据科学家提供了一个探索和优化时间序列预测技术的平台。

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