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PhySO

优化物理规律发现的符号回归工具

$\\Phi$-SO符号优化深度强化学习物理单位约束物理定律Github开源项目

PhySO是一个利用深度强化学习的符号优化包，通过维度分析减少搜索空间，在噪声环境中实现优异性能。该工具适用于多个数据集的单一解析功能搜索和物理单位约束优化，支持Linux、OSX和Windows平台。PhiSO在Feynman基准测试中表现出色，并提供详细的安装和使用指南，便于用户执行符号回归任务。

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介绍相关项目
pyswip - Python与Prolog的无缝集成工具
GithubPySwipPythonSWI-Prolog开源项目接口编程
PySwip是一款连接Python和SWI-Prolog的开源工具,实现了两种语言间的无缝集成。它提供了简洁易用的SWI-Prolog外部接口,支持在Python中直接进行Prolog查询。PySwip采用共享库方式调用SWI-Prolog,安装便捷无需编译。该工具兼容Python 3.6+版本,可在Linux、Windows、MacOS等主流操作系统上运行,为开发者提供了跨语言编程的便利解决方案。
photon - 基于OpenStreetMap的开源地理编码器 支持多语言实时搜索
GithubOpenStreetMapphoton多语言支持开源地理编码器开源项目搜索引擎
Photon是基于OpenStreetMap数据的开源地理编码器，采用Elasticsearch作为搜索平台。它具备实时搜索、多语言支持、位置偏好和容错功能，可进行正向和反向地理编码。Photon支持通过OSM标签和边界框过滤结果，并提供易用的API，便于开发者集成到地图应用中。其高性能和可扩展性使其适用于各种规模的项目。
pythia-1b-deduped - Pythia模型家族为大规模语言模型的可解释性研究提供了全面支持
EleutherAIGithubHuggingfacePythia开源项目数据集模型科研语言模型
Pythia Scaling Suite由EleutherAI开发，专注于大规模语言模型可解释性研究，包含16个模型，这些模型使用相同的数据集并提供154个中间检查点，托管于Hugging Face。尽管未专门针对下游性能优化，Pythia模型的表现仍可与OPT和GPT-Neo套件媲美甚至超越，适用于科研和实验用途，并支持进一步微调。
pythia-6.9b - 促进大规模语言模型可解释性研究的开源工具
GithubHuggingfacePythia大语言模型开源项目机器学习模型模型训练自然语言处理
Pythia-6.9b是EleutherAI开发的开源大规模语言模型,旨在促进可解释性研究。该模型包含69亿参数,在Pile数据集上训练,提供154个中间检查点,便于研究人员探索模型训练过程。Pythia-6.9b采用Transformer架构,性能与同类模型相当,主要用于学术研究而非直接部署。模型可能存在偏见风险,研究人员可通过Hugging Face Transformers库轻松使用。Pythia-6.9b为语言模型研究提供了理想的实验平台。
solver2d - 高效测试刚体求解器的开源项目
GithubMIT许可证Solver2D刚体求解器开源项目物理引擎
Solver2D是一个用于测试刚体求解器的开源项目，专注于刚体动力学和物理模拟。由Erin Catto开发并采用MIT许可证，项目为开发者提供了比较不同算法的平台。通过官方网站可获取详细信息和测试视频，为物理引擎开发和优化提供重要工具。
Sooty - SOC分析师自动化工作流工具
GithubSOC分析Sooty威胁情报安全工具开源项目自动化
Sooty是一款面向SOC分析师的自动化工具,集成了URL净化、声誉检查、DNS查询和哈希分析等功能。该工具支持多种解码操作,可对钓鱼邮件进行分析并生成动态邮件模板。通过整合多个API,Sooty提供丰富的威胁情报,简化了分析流程,使分析师能够更专注于深入调查。这款持续更新的开源工具支持Docker部署,可有效提升SOC团队的工作效率。
SoulverCore - 自然语言数学引擎 跨Apple平台的高性能计算解决方案
GithubSoulverCoreSwift开源项目自然语言数学引擎计算器跨平台
SoulverCore是一个为Apple平台设计的自然语言数学引擎。它提供单位转换、日期计算、货币汇率等功能，支持自定义变量、单位和函数。该引擎采用Swift编写，无第三方依赖，适用于macOS、iOS和iPadOS。SoulverCore具有高性能和多语言支持，可用于开发计算器、笔记和快捷操作等应用。
Phi-3.5-mini-instruct-GGUF - 高性能微软小型语言模型的量化方案
ARM芯片GGUFGithubHuggingfacePhi-3.5-mini-instruct开源项目模型模型权重量化
该项目基于llama.cpp框架,对Microsoft Phi-3.5-mini-instruct模型进行GGUF格式量化,提供从Q2到Q8等多个精度版本。每个量化版本都针对不同硬件平台进行了优化,包括针对ARM芯片的特殊优化版本。项目提供完整的模型特性对比和选择指南,帮助开发者根据实际需求选择合适的量化版本。
Phi-3.5-mini-instruct_Uncensored-GGUF - 优化的量化模型提供多种压缩方案支持不同运行环境
GGUFGithubHuggingfaceLLMPhi-3.5llama.cpp开源项目模型量化
该项目基于llama.cpp框架，将Phi-3.5-mini-instruct模型转换为GGUF格式，提供从F16到IQ2_M共19种量化版本。模型文件大小范围在1.32GB至7.64GB之间，适配CPU和GPU环境。Q6_K、Q5_K系列及IQ4_XS等版本在性能与体积上表现均衡，可根据硬件配置选择适合的版本使用。
sionna - 基于TensorFlow的开源通信系统仿真库推动物理层创新
GithubSionnaTensorFlow开源库开源项目深度学习通信系统
Sionna是一个开源Python库，利用TensorFlow进行数字通信系统的链路级仿真。该项目为物理层研究提供了实用工具，支持GPU加速，并配有多种示例和教程。研究人员和工程师可以通过pip或Docker安装使用。Sionna致力于提升性能和用户体验，为通信系统的开发和优化创造了便利条件。
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