TSDB

高效便捷的时间序列数据集加载库

TSDB 时间序列数据集 PyPOTS 数据挖掘开源工具 Github 开源项目

TSDB是一个时间序列数据集加载库，支持172个公开数据集的一键加载。该工具简化了研究人员和工程师的数据获取流程，使他们能专注于数据处理。TSDB具备数据下载、加载和缓存管理功能，并支持缓存目录迁移。作为PyPOTS工具箱的组成部分，TSDB为时间序列数据挖掘提供了基础支持。

pybaseball - 强大Python库简化棒球数据获取和分析

GithubPython包pybaseball开源项目数据分析数据抓取棒球统计

pybaseball是一个专注于棒球数据分析的Python库。它自动从Baseball Reference、Baseball Savant和FanGraphs等网站抓取数据，包括Statcast数据、投球和打击统计、联盟排名等。支持获取单场比赛到整个赛季的详细数据，并可自定义时间段进行数据聚合。这个工具包简化了数据获取过程，为棒球数据分析提供了便捷的访问方式。pybaseball还提供了如statcast、pitching_stats、batting_stats等函数，方便用户进行特定查询和数据分析。此外，它还支持本地数据缓存，提高了数据检索效率。

pyaf - Python开源库实现自动化时间序列预测

GithubPyAFPython开源项目时间序列预测机器学习自动化

PyAF是一个开源的Python自动预测库，基于NumPy、SciPy等流行数据科学模块构建。该库利用机器学习方法自动预测时间序列未来值，功能comparable于一些商业预测产品。它支持信号分解、外生数据和层次预测，提供简洁API和可定制建模过程。PyAF适用于Python 3.x，采用BSD 3-Clause许可证。PyAF可用于销售预测、股票走势分析、能源需求预测等多种时间序列预测任务。

ttop - 系统监控工具,实时性能分析与历史数据追踪

DockerGithubTUIttop历史数据服务开源项目系统监控工具

这是一款开源的系统监控工具，结合了实时性能分析和历史数据追踪功能。它提供类似top的TUI界面，支持历史快照保存、数据滚动查看和外部触发器设置。通过ASCII图表直观展示历史统计信息，还具备程序分组、搜索过滤和温度监控等特性。无需root权限，支持Docker环境，并能显示线程树，是跨平台的系统管理和性能分析利器。

Awesome-TimeSeries-SpatioTemporal-LM-LLM - 大型语言模型在时序和时空数据分析中的应用资源

Github基础模型大型语言模型开源项目时空数据时间序列预训练模型

该项目汇集了用于时间序列、时空数据和事件数据分析的大型语言模型及基础模型资源。内容全面涵盖了最新研究进展，包括论文、代码和数据集。涉及领域包括通用时间序列分析、交通、金融、医疗等多个应用方向，以及事件分析、时空图和视频数据等相关主题。项目为研究人员和实践者提供了一个综合性资源库，并持续更新最新成果。

talaria - 分布式高可用时序数据库与事件摄取平台

GithubTalaria事件摄取大数据实时查询开源项目数据库

Talaria是为大数据系统设计的分布式时序数据库。它既可作为事件摄取平台，又可用作热数据存储，每小时可查询2-3TB数据，具有低延迟和低成本特点。Talaria支持SQL查询，兼容多种工具生态系统，并提供多种存储接口。通过Presto Thrift连接器，可与Presto无缝集成。作为开源项目，Talaria为用户提供了灵活的部署选项和自定义可能性，特别适合需要快速处理和查询大量时序数据的场景。

pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库

GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型

pydlm是一个Python时间序列建模库，基于贝叶斯动态线性模型。它提供了快速的模型拟合和推断，包含趋势、季节性和动态回归等灵活组件。支持前向过滤、后向平滑和长期预测，并具有简洁的API。pydlm适用于构建复杂时间序列模型，进行数据分析和预测。

awadb - AI原生向量数据库实时高效易用

AIAwaDBGithub向量数据库实时搜索嵌入向量开源项目

AwaDB是一款为AI应用优化的向量数据库，无需复杂设置即可使用。它支持毫秒级实时搜索，基于多年生产经验打造，稳定可靠。AwaDB可本地运行或Docker部署，提供Python SDK和RESTful API，轻松处理文本、图像等非结构化数据的向量嵌入和检索。适用于各类AI应用场景，简化向量数据管理和检索流程。

scikit-learn-ts - Node.js环境下的Python机器学习库集成方案

GithubNode.jsPythonTypeScriptscikit-learn-ts开源项目机器学习

scikit-learn-ts项目为Node.js开发者提供了使用Python scikit-learn机器学习库的便捷方式。该项目自动生成257个TypeScript类，涵盖KMeans、TSNE和PCA等算法，性能优于纯JavaScript实现。适用于本地开发环境，配有详细文档和示例，简化了Node.js中的机器学习应用。

litdata - 优化数据处理和流式传输工具提升AI模型训练效率

GithubLitData云存储开源项目数据优化数据处理模型训练

LitData是一个开源的数据处理和优化工具，专注于提升AI模型训练效率。它提供并行数据处理、向量嵌入创建、分布式推理和大规模网站抓取功能。LitData优化数据集以加速模型训练，支持云端大规模数据流式传输，并实现远程数据的无本地加载使用。这些特性使LitData成为提高数据处理效率和AI模型训练速度的有力工具。

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