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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。

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。
pykale - 改进多模态机器学习的高效绿色解决方案
GithubPyKale多模态学习开源项目机器学习深度学习迁移学习
PyKale通过简化数据、软件和用户之间的连接,使跨学科研究的机器学习更容易访问。它专注于多模态学习和迁移学习,支持图像、视频和图形的数据类型,涵盖深度学习和降维模型。PyKale遵循绿色机器学习理念,通过减少重复、再利用资源和回收学习模型,实现高效和可持续的研究。适用于生物信息学、图像和视频识别及医学成像,利用多源知识做出准确且可解释的预测。
pyod - 用于多变量数据异常检测的强大的Python工具库
GithubPyODPython库多元数据开源项目异常检测算法
PyOD是Python领域应用广泛的异常检测工具库,自2017年起支持学术与商业用途。这个库集成了超过50种算法,涵盖从经典方法到最新的深度学习技术。它提供统一的操作界面,高性能的处理效率和快速训练预测功能,已被下载超过1700万次,得到了机器学习领域的广泛认可。
emlearn - 微控制器与嵌入式系统的便携机器学习工具
GithubMicroPythonScikit-learnemlearn嵌入式系统开源项目机器学习
emlearn是一款为微控制器和嵌入式系统设计的便携高效的机器学习工具。通过Python训练模型后,可生成C99代码用于设备推断。支持包括AVR Atmega、ESP8266、ARM Cortex M等多个平台,无需动态分配或libc依赖,可直接与Python整合,通过scikit-learn或Keras训练并生成可嵌入C语言代码。
geemap - Python工具包助力Google Earth Engine地理空间分析与交互可视化
GithubGoogle Earth EnginePythongeemap可视化地理空间分析开源项目
geemap是为Google Earth Engine开发的Python包,提供交互式地理空间分析和可视化功能。基于ipyleaflet和ipywidgets,它让用户能在Jupyter环境中分析Earth Engine数据集。geemap支持JavaScript到Python转换,具备交互式制图、数据导出、像素提取等功能,适用于地理信息领域的学习和研究。
PyMuPDF - 多功能文档处理的Python库
GithubPDF处理PyMuPDFPython库开源项目数据提取文档分析
PyMuPDF是一个高性能的Python库,用于处理PDF及其他文档格式。它支持数据提取、分析、转换和操作,兼容Python 3.8及以上版本。该库提供简洁的API,可高效处理文档页面和提取文本。PyMuPDF还支持字体子集创建和OCR等可选功能,适用于各种文档处理任务。无需额外依赖,安装便捷,是文档处理领域的实用工具。
dtw-python - 实现动态时间规整算法的Python包
DTWGithubPython包动态时间规整开源项目时间序列分析模式识别
dtw-python是一个实现动态时间规整(DTW)算法的Python包。它支持任意局部和全局约束、快速本地代码执行、多种绘图样式等功能。该包提供计算对齐、绘制对齐和规整函数、表示步骤模式等方法,适用于经济计量学、化学计量学和时间序列挖掘中的分类和聚类任务。它是R语言DTW包的Python等效实现,采用GPL开源许可证发布。最新版本为X.X.X,详细文档可参考项目官网 https://dynamictimewarping.github.io。
deepxde - 科学计算与物理学习的深度学习库
DeepXDEGithub开源项目深度学习库物理信息学习神经网络科学机器学习
DeepXDE 是一个为科学计算和物理引导学习设计的深度学习库。它支持解决多种复杂问题,如常微分方程、偏微分方程、分数阶微分方程和随机微分方程等。DeepXDE 支持多个后端,包括 TensorFlow、PyTorch、JAX 和 PaddlePaddle,提供丰富的几何域、边界条件、自动微分和采样方法。其模块化设计允许用户自定义和扩展模块,适用于科研和工业应用。
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。
speech-emotion-recognition - 开源多模型语音情感识别系统
Emo-db数据集Github开源项目机器学习模型深度学习模型特征提取语音情感识别
speech-emotion-recognition是一个开源的语音情感识别系统,基于Emo-db数据集开发。该项目支持SVM、随机森林、神经网络、CNN和LSTM等多种机器学习和深度学习模型。系统使用Python实现,提供完整的数据预处理、特征提取和模型训练工作流程。项目设计简单易用,适合研究人员和开发者进行语音情感分析的研究和应用开发。该系统可应用于客户服务、情感计算、人机交互等领域,具有模型多样化、使用灵活、易于扩展等优点。
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