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。

granite-timeseries-ttm-r2 - IBM开源轻量级模型TTM引领时间序列预测新方向

GithubHuggingfaceTinyTimeMixers多变量预测开源项目时间序列预测模型零样本学习预训练模型

IBM Research开源的TinyTimeMixers (TTM)模型仅需1M参数,就能在多变量时间序列预测中超越数十亿参数的基准。TTM支持零样本预测,也可用少量数据微调达到竞争性能。适用于分钟至小时级别的点预测,轻量快速,单GPU或笔记本即可运行。TTM为时间序列预测带来新方向,尤其适合资源受限环境。

cnosdb - 开源分布式时序数据库专注物联网和工业互联网应用

CnosDBGithub云原生开源开源项目时序数据库高性能

CnosDB是一款开源分布式时序数据库，专为物联网、工业互联网、车联网和IT运维领域设计。该数据库充分利用时序数据特性，具有高性能、高压缩比和易用性。CnosDB支持无限时间序列数据、聚合查询和历史数据补充，提供标准SQL接口和第三方工具集成。作为云原生解决方案，CnosDB适用于公有云、私有云和混合云部署，支持水平扩展。

typedb-ml - 提高TypeDB数据处理的图算法和机器学习工具

GithubGraph Neural NetworksNetworkXPyTorch GeometricTypeDBTypeDB-ML开源项目

TypeDB-ML 提供了一套实现图算法和机器学习的工具，兼容 NetworkX 和 PyTorch Geometric，可以对 TypeDB 数据进行查询、构建和处理，支持图神经网络的构建和预测。用户可以轻松安装这些工具，并可通过 TypeDB-ML Discord 频道或 Vaticle 讨论论坛获取更多支持和最新资讯。

pandas - Python数据分析与处理的开源利器

DataFrameGithubPythonpandas开源开源项目数据分析

pandas是Python生态系统中的核心数据分析库，提供高性能、易用的数据结构和工具。它支持处理结构化数据，包括数据清洗、转换、合并、分组分析等操作。pandas可读写多种格式的数据源，如CSV、Excel、SQL数据库等。作为开源项目，pandas由活跃社区维护，持续优化以满足数据科学家、分析师和开发者的需求。

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。

awesome-AI-for-time-series-papers - 时间序列分析领域的人工智能前沿研究与资源集锦

AIGithub开源项目数据挖掘时间序列机器学习深度学习

这是一个全面收录人工智能在时间序列分析(AI4TS)领域最新研究成果的资源库。项目汇集了顶级AI会议和期刊发表的论文、教程和综述，涉及时间序列、时空数据、事件数据等多个方面。资源库实时更新NeurIPS、ICML、KDD等重要会议的相关论文，为AI4TS领域的研究人员和工程师提供了丰富且及时的学术参考。

pyspi - 多变量时间序列成对交互统计分析Python库

GithubPython库pyspi多变量数据开源项目时间序列分析统计计算

pyspi是一个计算多变量时间序列数据成对交互统计的Python库。它包含数百种方法，涵盖从简单相关性到Granger因果关系等高级算法。该库适用于金融、神经影像等领域的时间序列分析。作为开源项目，pyspi致力于提供全面的时间序列分析工具，并鼓励社区参与开发。

deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具提供可视化标注和分析功能

DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析

DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具，提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流，易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集，适用于CV项目开发和研究。

pyoats - 灵活强大的时间序列异常检测Python库

GithubOATS开源项目异常检测时间序列机器学习

pyoats是一个专注于时间序列异常检测的开源Python库。它整合了多种先进检测算法，支持单变量和多变量时间序列分析，并提供统一的输出接口。该项目不仅集成了PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，还包含传统统计方法。pyoats旨在简化异常检测实验流程，为数据科学家和工程师提供了一个功能丰富、使用灵活的工具。

tsmoothie - Python时间序列平滑和异常检测库

BootstrapGithubtsmoothie平滑处理开源项目异常检测时间序列

tsmoothie是一个Python库，专门用于时间序列平滑和异常检测。它提供多种平滑技术，包括指数平滑、卷积平滑和谱平滑等，能高效处理单个或多个时间序列。该库支持计算置信区间，便于识别异常值，并实现了滑动窗口平滑和时间序列bootstrap功能。tsmoothie适用于各类时间序列分析任务，是数据科学家和分析师的有力工具。

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