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PyEMD

全面高效的Python经验模态分解库

PyEMD是一个功能全面的Python库,专注于实现经验模态分解(EMD)算法及其变体。该库支持多种EMD变种,如集合EMD(EEMD)和完整集合EMD(CEEMDAN),并提供多样化的配置选项。PyEMD支持多种样条函数、停止准则和极值插值方法,适用于信号处理和数据分析。此外,PyEMD还包含二维EMD和即时编译EMD等实验性功能,为研究提供了更多可能性。

envd - 简化AI/ML开发环境的容器化工具
AI/MLGithubPythonenvd容器技术开发环境开源项目
envd是一款简化AI/ML开发环境配置的命令行工具。它支持快速创建基于容器的开发环境,提供简洁的CLI和配置语言。envd实现了环境隔离,兼容OCI镜像,可在本地和云端部署。通过远程构建和软件缓存提高效率,支持从Git仓库导入配置以便团队共享。这些特性使envd成为提升AI/ML开发效率的有力工具。
ta - Python实现43种金融技术分析指标
GithubPython开源项目技术分析指标数据处理金融
TA是一个基于Pandas和Numpy的Python技术分析库,专门用于金融时间序列数据的特征工程。该库实现了43种技术指标,涵盖成交量、波动性、趋势和动量等方面,包括移动平均线、布林带、MACD等。TA为金融数据分析和量化交易策略开发提供了全面的工具支持。
PyMuPDF-Utilities - 全面的PDF和电子文档处理开发工具集
GithubOCRPDF处理PyMuPDF开源项目文本提取文档处理
PyMuPDF-Utilities是一个开源项目,提供多种工具和示例,用于PDF、XPS、电子书和纯文本文件处理。项目包含OCR支持、目录处理、字体替换、文本标记和提取等功能。此外,还提供Jupyter笔记本、表格分析工具和布局保留的文本提取脚本。该项目旨在为开发者提供资源,以便于处理各种电子文档格式。
pandarallel - 简化Pandas操作并行化的Python库
GithubPandarallelPython库pandas并行计算开源项目数据处理
Pandaral·lel是一个Python库,通过简单的代码修改实现Pandas操作的并行化处理。它利用多核CPU加速数据处理,并提供进度条显示。适用于Mac、Linux和Windows系统,可优化数据分析工作流程。目前该开源项目正在寻找新的维护者。
mmengine - 深度学习训练引擎支持大规模模型训练和多种策略
GithubMMEngineOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习训练引擎
MMEngine是基于PyTorch的深度学习模型训练基础库,作为OpenMMLab代码库的训练引擎。它集成主流大规模模型训练框架,支持混合精度训练等多种策略,提供友好的配置系统和主流监控平台支持。MMEngine不仅适用于OpenMMLab项目,还可广泛应用于其他深度学习项目。
datamapplot - Python库实现数据地图的高质量可视化
DataMapPlotGithubPython库交互式绘图开源项目数据可视化数据地图
DataMapPlot是一个用于创建数据地图可视化的Python库。它可生成适用于演示、海报和论文的静态或简单交互式数据地图图表。用户只需标记数据点簇,库即可自动处理剩余工作。DataMapPlot提供多种自定义选项,包括暗色模式、字体和颜色映射等。其核心功能集中在create_plot和create_interactive_plot两个函数上,使用简便。该工具适合各类数据可视化需求,尤其适用于科研成果展示。
markdown - Python环境下的全功能Markdown解析器
GithubMarkdownPythonPython-Markdown开源项目文档转换
Python-Markdown是Markdown的Python实现,与参考实现高度兼容。这个项目支持多种扩展功能,可通过pip轻松安装。它提供了详细的文档,包括安装和使用指南。用户可在GitHub上获取支持和参与讨论。项目遵循行为准则,维护良好的社区氛围。
pymeta - 基于Python的开源文件元数据提取工具
GithubPyMeta信息收集元数据提取开源项目文件搜索网络爬虫
PyMeta是一个基于Python3的开源文件元数据提取工具。它可以通过Google和Bing搜索并下载特定类型的文件,如PDF、Excel、Word和PowerPoint等,然后提取这些文件的元数据。这个工具主要用于信息收集,能够帮助发现域名、用户账户、命名规则和软件版本等信息。PyMeta具有多线程下载、灵活搜索选项和代理支持等功能,适用于需要进行元数据分析的各类场景。
imodelsX - 多功能文本模型分析与优化库
GithubimodelsX可解释性开源项目文本模型机器学习自然语言处理
imodelsX是一个与Scikit-learn兼容的Python库,专注于文本模型和数据的解释、预测和优化。该库集成了多种可解释的建模技术,包括Tree-Prompt、iPrompt和Aug-Linear等。imodelsX还提供LLM封装器和数据集封装器等实用工具,简化文本数据处理流程。通过支持多种解释方法,imodelsX能够生成自然语言解释,并为用户提供易于实现的基线模型。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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