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EasyTemporalPointProcess

灵活可配置的时序点过程开源工具包 支持多框架和结果复现

EasyTPP时间点过程机器学习开源工具包事件预测Github开源项目

EasyTemporalPointProcess是一个用于时序点过程开发和应用的开源工具包。该工具包具有配置灵活、兼容性强和结果可复现等特点,支持多种先进TPP模型,提供预处理数据集和超参数优化功能。EasyTPP同时兼容TensorFlow和PyTorch框架,可用于学术研究和工业实践。研究人员和从业者可以利用它轻松定制TPP模型并进行开放基准测试。

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介绍相关项目
PointTransformerV3 - 先进的点云处理框架
GithubPoint Transformer V3开源项目深度学习点云处理计算机视觉语义分割
PointTransformerV3是一个创新的点云处理框架，在多个基准测试中展现出卓越性能。该项目优化了模型结构，提升了运行速度和处理能力。它适用于室内外场景的语义分割，通过多数据集预训练进一步增强了效果。研究人员可利用开源代码和预训练模型轻松复现结果或应用于自身项目。
EasyLM - 简化的大规模语言模型训练与部署
EasyLMGPT-JGithubJAXLLaMATPU开源项目
EasyLM提供了一站式解决方案，用于在JAX/Flax中预训练、微调、评估和部署大规模语言模型。通过JAX的pjit功能，可以扩展到数百个TPU/GPU加速器。基于Hugginface的transformers和datasets，EasyLM代码库易于使用和定制。支持Google Cloud TPU Pods上的多TPU/GPU和多主机训练，兼容LLaMA系列模型。推荐加入非官方的Discord社区，了解更多关于Koala聊天机器人和OpenLLaMA的详细信息及安装指南。
RePlay - 全周期推荐系统开发与评估框架
GithubRePlay开源项目推荐系统数据预处理模型评估超参数优化
RePlay是一个覆盖推荐系统全生命周期的开发评估框架。它集成了数据预处理、模型构建、参数优化、性能评估和模型集成等功能。该框架支持CPU、GPU等多种硬件，并可与PySpark结合实现分布式计算。RePlay能帮助开发者顺利将推荐系统从离线实验转到在线生产环境，提升系统的可扩展性和适应性。
GPflow - 用于构建 Gaussian process 模型的 Python 包
GPflowGaussian processGithubPythonTensorFlow开源项目
GPflow 是一个用于构建 Gaussian process 模型的 Python 包，支持组合内核和现代推断。基于 TensorFlow 2.4+ 和 TensorFlow Probability，GPflow 能在 GPU 上高效运行。项目提供详细文档、社区支持和多个实际使用示例，适用于各种机器学习任务。作为开源项目，GPflow 鼓励开发者贡献代码。
statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具
GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型
StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。
UrbanGPT - 时空大语言模型助力城市智能分析与建模
GithubUrbanGPT城市任务开源项目指令微调时空大语言模型预训练
UrbanGPT是一款创新的时空大语言模型，融合时空依赖性编码器和指令微调范式。该模型能够理解复杂的时空相互依赖关系，在数据稀缺情况下实现全面准确的预测。UrbanGPT在多种城市任务中展现出优秀的泛化能力，尤其在零样本场景下表现出色，为城市规划和管理提供了有力的智能分析支持。
tslearn - Python时间序列分析机器学习库
GithubPython库tslearn开源项目数据预处理时间序列分析机器学习
tslearn是一个开源的Python库，专注于时间序列分析和机器学习。它提供数据预处理、分类、聚类、回归和多种距离度量方法。支持可变长度时间序列，兼容scikit-learn，包含UCR数据集和数据生成器。tslearn适用于需要进行时间序列分析的数据科学工作，支持超参数调优和管道等功能，为研究和实践提供全面工具支持。
EQTransformer - 人工智能地震信号检测与震相拾取工具
AIEQTransformerGithub地震检测开源项目深度学习相位拾取
EQTransformer是一款人工智能地震信号检测和震相拾取工具,采用深度神经网络和注意力机制。其层次架构专为地震信号设计,能够高效地同时执行信号检测和到达时间拾取。该工具不仅提供预测概率,还能估计模型不确定性。EQTransformer Python包提供多个功能模块,包括下载连续地震数据、数据预处理、使用预训练模型进行检测和拾取、构建测试新模型,以及简单的震相关联。
ema-pytorch - PyTorch模型指数移动平均跟踪工具
EMAGithubPyTorch开源项目指数移动平均模型训练神经网络
ema-pytorch是一个用于在PyTorch中实现指数移动平均(EMA)的库。它提供了跟踪模型参数EMA版本的方法，支持自定义衰减因子和更新频率。该库实现了后验EMA合成技术，可在训练后生成不同衰减率的EMA模型。ema-pytorch适用于多种深度学习任务，可用于模型性能和稳定性的研究。
kaggle_pipeline_tps_aug_22 - 开源Python框架简化Kaggle表格数据竞赛流程
GithubKaggle开源项目数据处理机器学习模型训练特征工程
这是一个面向Kaggle表格数据竞赛的开源Python框架。它集成了数据处理、可视化、特征工程、模型训练等功能的API。虽然最初为Kaggle TPS August 2022设计，但经简单调整可适用于其他表格数据竞赛。该框架涵盖了从数据预处理到提交预测结果的完整机器学习流程，为Kaggle参赛者提供了实用的工具支持。
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