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datamol

基于RDKit的高效分子处理Python库

datamol是一个基于RDKit的Python库,专为简化分子处理而设计。它提供简洁的API、高效的并行处理和现代IO支持,同时保持与RDKit的兼容性。通过良好的默认设置,datamol简化了分子标准化、构象生成和特征计算等任务,使分子操作更加便捷高效。该库支持远程路径读写多种格式文件,适用于大规模数据处理。datamol的设计理念是在RDKit基础上提供更简单的接口,同时保持性能和灵活性,使其成为分子信息学研究和开发的有力工具。

datajoint-python - 基于关系原则的科学工作流管理框架 DataJoint
DataJointGithubPython框架关系数据模型开源项目数据管理科学工作流管理
DataJoint for Python作为开源科学工作流管理框架,基于关系数据模型设计。框架提供一致的数据组织、计算和查询方法,适用于处理大规模实验数据。项目始于2009年,现已被多个实验室采用。DataJoint支持简便安装,提供完善的文档和教程资源,并包含针对神经科学的示例管道。该框架致力于优化数据处理流程,提高科研工作效率。
datachain - 帮助机器学习和AI工程师进行数据分析的数据框架库
AIDataChainGithubPython元数据开源项目数据处理
DataChain是一个为AI特定场景设计的数据框架库。它通过在非结构化文件上构建的元数据层,帮助机器学习和AI工程师进行数据分析。支持处理各种存储中的原始文件并实现数据集版本控制。用户可以使用Python接口进行数据转换和元数据丰富。项目特色包括功能链式数据处理方法和数据版本控制,并区分CPU和GPU负载, 适用于分布式计算。
awesome-materials-informatics - 材料信息学全面资源集锦 助力数据驱动材料研究
Github开源软件开源项目数据科学机器学习材料信息学计算材料学
本资源列表汇集了材料信息学领域的软件工具、云平台、数据集和标准化倡议。内容涵盖开源与商业解决方案,聚焦材料模拟、数据挖掘和机器学习等关键技术。研究人员可借此快速了解行业动态,为数据驱动的材料科学研究提供参考。
covalent - 跨平台执行AI、ML和科研代码的统一框架
CovalentGithub云计算人工智能开源项目机器学习科学研究
Covalent是一个面向AI/ML工程师、开发者和研究人员的Python库,用于简化跨平台计算任务的执行。通过更改单行代码,用户可在云平台或本地集群上运行LLM、生成式AI和科学研究等任务。该库抽象了基础设施管理,实现无服务器化,并提供实时监控。Covalent支持AWS、Azure、GCP和SLURM等多种执行环境,为用户提供统一的界面和灵活的资源管理。
schnetpack - 原子级系统深度学习建模工具包
GithubSchNetPack分子动力学原子系统开源项目深度神经网络量子化学
SchNetPack是一个开源的深度学习工具包,用于原子级系统建模。它提供了构建和训练神经网络的基础组件,可预测分子和材料的势能面及量子化学性质。该工具包支持SchNet和PaiNN等先进模型,能够计算偶极矩、极化率等多种属性,并集成了分子动力学模拟功能。SchNetPack简化了新模型的开发和评估流程,为原子级机器学习研究提供了有力支持。
DataProfiler - DataProfiler:自动化数据分析与敏感数据检测的Python库
DataProfilerGithubPython开源项目敏感数据检测数据分析数据概要
DataProfiler是一个Python库,用于简化数据分析、监控与敏感数据检测。通过单一命令加载数据并自动格式化为DataFrame,支持模式识别、统计分析及实体识别(PII/NPI)。带有预训练的深度学习模型,可高效识别敏感数据,并允许用户添加新的实体识别管道。支持CSV、AVRO、Parquet等多种数据格式,提供便捷的数据处理解决方案。
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。
versatile-data-kit - 全面的数据工作流开发、部署和运维框架
GithubPythonSQLVersatile Data Kit开源项目数据处理框架数据工作流
Versatile Data Kit是一个综合性数据工作流框架,支持Python和SQL开发。它提供ETL/ELT模式和模块化扩展,简化了数据提取、转换和加载过程。该框架具备一键部署功能,并集成了运维监控工具。通过Control Service,可实现数据作业的便捷管理和调度。Versatile Data Kit致力于提高数据工程效率,适用于各类数据处理场景。
medpy - 医学图像处理的Python库和工具集
GithubMedPyPython库医学图像处理开源软件开源项目数据分析
MedPy是一个开源的医学图像处理Python库,专注于高维图像处理。它提供丰富的功能和脚本集合,支持PyPI和Conda-Forge安装。MedPy具有完善的文档和教程,适用于Python 3及以上版本。该项目在GitHub上维护,为医学图像处理研究和应用提供了有力支持。MedPy支持医学图像的分割、配准、滤波等多种处理任务,广泛应用于放射学、神经影像学等医学领域。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源,涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程,该项目全面展示了数据科学工作流程,从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
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