stk

强大的Python分子构建与操作库

stk Python库分子构建分子设计数据库 Github 开源项目

stk是一个功能丰富的Python库，用于构建和操作复杂分子结构。它支持自动分子设计、分子数据库创建和属性分析。stk提供灵活API，适用于多种化学和材料科学研究。该库已应用于有机笼、共价有机骨架和共轭聚合物等领域的设计与优化研究。

文档

python-pptx - Python库实现PowerPoint文件创建与编辑

GithubPowerPointPython库python-pptx开源项目文件分析演示文稿生成

python-pptx是一个用于处理PowerPoint (.pptx)文件的Python库。该库支持创建、读取和更新演示文稿，可从数据库查询、分析输出或JSON数据生成幻灯片。它适用于包括macOS和Linux在内的多种平台，无需安装PowerPoint软件。此外，python-pptx还能分析PowerPoint文件以提取文本和图像，简化复杂幻灯片的自动生成过程。

tke - 统一多集群Kubernetes管理平台

DevOpsGithubKubernetesTKEStack容器管理平台开源项目

TKEStack是一个开源的容器管理平台,提供多Kubernetes集群的统一管理。它支持跨环境部署Kubernetes,满足企业IT需求,支持DevOps实践。主要功能包括统一集群管理、应用负载管理、运维管理和插件扩展。TKEStack适配多种Linux操作系统,安装简便,功能丰富,适合各类组织使用。

werkzeug - 全面的WSGI Web应用开发库

FlaskGithubPythonWSGIWeb应用库Werkzeug开源项目

Werkzeug是一个综合性WSGI Web应用库，提供了丰富的开发工具和功能。它包含交互式调试器、请求响应对象、URL路由系统、HTTP工具、开发服务器和测试客户端等组件。Werkzeug不限制开发者使用特定依赖，支持自由选择模板引擎和数据库适配器，适合构建多种类型的Web应用。作为Flask框架的核心基础，Werkzeug在处理WSGI细节方面起着关键作用。

ta-lib-python - 高效金融技术分析库支持多种指标与图表识别

GithubPythonTA-Lib开源项目技术分析指标金融市场

TA-Lib Python是一个基于Cython的金融技术分析库,提供150多种市场技术指标和蜡烛图模式识别。性能优于原始SWIG接口,支持NumPy、Pandas和Polars等数据处理库。该库为金融分析软件开发者提供多种技术分析工具,可用于处理市场数据,计算移动平均线、MACD、RSI、布林带等指标。

YouTube-Tutorials - 学习Python编程、Streamlit框架与AI自动化

AutomationBioinformaticsGithubMachine-LearningPythonYouTube-Tutorials开源项目

提供涵盖Python、Streamlit、机器学习、openAI、Google Sheets自动化、Pandas、生物信息学和chatGPT等主题的视频教程，助您掌握这些技术。最新内容包括构建AI SaaS产品、微服务开发以及GPT-4o模型应用。适合初学者和专业人士，从基础到高级编程与AI自动化都能学到。

awesome-python - 精选Python库和框架的全面资源集合

GitHubGithubPython代码质量开源库开源项目编程工具

这个项目汇集了精心挑选的Python库和框架，涵盖代码质量、加密货币、数据处理、机器学习和自然语言处理等多个领域。提供最新创建的仓库、分类优质工具和交互式网站，适合各层级的Python开发者探索和使用。项目定期更新，确保资源的时效性和实用性。

tomotopy - 最优性能的Python主题模型库

GithubLDA模型Python扩展SIMD指令集tomotopy主题建模开源项目

该库支持多种主题模型，利用现代CPU的向量化技术提升速度，提供直观的交互视图和高性能并行算法。可轻松通过pip安装，兼容Windows、macOS和Linux，适用于大规模文本数据处理。

modelstore - 允许对机器学习模型进行版本控制、导出和保存到文件系统或云存储提供商Python库

Githubmodelstore多云支持开源开源项目机器学习模型管理版本控制

modelstore是一个Python库，可在本地文件系统或多种云存储（如AWS、GCP、Azure）中进行机器学习模型的版本管理、导出、保存和下载。无需跟踪服务器，支持模型域和状态管理、即时下载或内存加载，也可用作命令行工具。支持多个机器学习库，如TensorFlow、PyTorch、Scikit Learn等。详细信息请参考官方文档。

deeptime - Python时间序列分析与动态建模库

Githubdeeptime动力学模型开源库开源项目时间序列分析机器学习

deeptime是一个专注于时间序列数据分析的Python库，集成了多种动态模型估计工具。该库涵盖传统线性学习方法（如马尔可夫状态模型、隐马尔可夫模型和Koopman模型）及先进的核方法和深度学习技术。与scikit-learn兼容的同时，deeptime还提供了独特的Model类，用于分析热力学、动力学和其他动态特性。该库支持多平台安装，适用于各类时间序列数据研究。

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