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pandarallel

简化Pandas操作并行化的Python库

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。

PARL - 灵活高效的强化学习开源框架
GithubPARL分布式训练并行计算开源项目强化学习深度学习
PARL是一个开源的强化学习框架,专注于提供高效、灵活的开发环境。该框架具有良好的可复现性、大规模训练支持、高可重用性和易扩展性。PARL基于Model、Algorithm和Agent三个核心抽象,并提供简洁的分布式训练API。框架支持DQN、DDPG、SAC等多种算法实现,在多个强化学习挑战赛中表现出色。PARL适用于各类复杂任务的智能体训练,为强化学习研究和应用提供了有力工具。
fastcore - 扩展Python功能的开源工具库
GithubPythonfastcore多重调度开源项目柯里化混合
fastcore是一个开源Python库,旨在扩展和优化Python的功能。它融合了多种编程语言的优秀特性,包括Julia的多重派发、Ruby的混入和Haskell的柯里化。该库简化了并行处理,优化了标准库,并将NumPy的概念引入Python的list类型。fastcore提供测试函数、混入、委托和组合等功能,支持函数式编程和并行处理。通过多重派发方法和可部分反转的转换管道,fastcore为Python开发者提供了增强编程效率的工具。
pykka - 简化并发应用开发的Python Actor模型框架
GithubPykkaPython库actor模型并发编程开源项目异步编程
Pykka是一个Python实现的Actor模型框架,致力于简化并发应用程序开发。通过引入简单规则控制执行单元间的状态共享和协作,Pykka使构建并发应用更为便捷。适用于Python 3.8及以上版本,Pykka提供完整的API文档和快速入门指南。该开源项目托管于GitHub,具备持续集成、文档完善和高代码覆盖率等特性,为需要高效处理并发任务的Python开发者提供了可靠的工具选择。
pygmo2 - 大规模并行优化Python库
GithubPython库pygmo优化算法并行计算开源项目科学计算
pygmo是一个开源的、用于大规模并行优化的科学Python库。它围绕提供优化算法和优化问题的统一接口而构建,使其易于在大规模并行环境中部署。该库支持多目标优化和多种优化算法,能够高效处理复杂的优化问题和大规模数据。pygmo提供了全面的文档和教程,适用于研究、教学以及各种实际应用场景。其强大的功能和灵活性使其成为解决复杂优化挑战的理想工具。
taichi - Python嵌入式高性能并行编程语言
GPU加速GithubPython嵌入Taichi Lang并行编程开源项目高性能计算
Taichi是一款嵌入Python的开源并行编程语言,专注高性能数值计算。它利用LLVM等即时编译器将Python代码转译为GPU或CPU指令,支持CUDA、Vulkan等多种后端。Taichi以其灵活性、高性能和跨平台特性,广泛应用于物理模拟、数值分析、AR和AI等领域。
pycaret - 开源的低代码Python机器学习库,能够简化和自动化机器学习工作流程
GithubPyCaretPython低代码开源开源项目机器学习
PyCaret是一个开源的低代码Python机器学习库,能够简化和自动化机器学习工作流程。通过减少代码量,PyCaret使实验更高效、更快速。它支持scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost等多种机器学习框架,用户可以通过少量代码完成模型训练、评估和预测。无论是经验丰富的数据科学家,还是对低代码解决方案感兴趣的用户,PyCaret都是理想选择。
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。
nogil - Python移除GIL限制 开启真正并行计算时代
CPythonGILGithubPEP 703Python多线程开源项目
nogil项目是Python多线程编程的重要进展,旨在移除全局解释器锁(GIL)的限制。该项目从概念验证发展为Python 3.13及更高版本中的'free-threading'配置,有望提升CPU密集型任务的性能。虽然nogil项目本身不再活跃开发,但其核心理念已被PEP 703采纳,为Python的并行计算能力开辟了新途径。
jug - Python任务并行化和分布式计算框架
GithubJugPython框架任务并行化分布式计算开源项目文件系统通信
Jug是一个Python任务并行化和分布式计算框架,支持将代码拆分为多个任务并在不同处理器或机器上执行。该框架使用文件系统进行进程间通信,兼容NFS,实现了跨机器的任务协调。Jug采用纯Python实现,具有良好的跨平台兼容性,支持Python 3.5及以上版本。它提供任务生成、状态监控和结果检查等功能,适用于科学计算、数据处理等领域的并行化需求。
piral - 创新的微前端架构模块化Web应用框架
GithubPiral分布式开发动态扩展开源项目微前端模块化前端
Piral是一款微前端框架,专为构建模块化Web应用而设计。它支持运行时扩展、独立开发的pilets模块和技术栈无关特性。该框架提供良好的隔离性、共享依赖和无缝调试,适合中大型分布式团队使用。Piral旨在提高开发效率和应用灵活性,为现代Web应用开发提供新的解决方案。
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AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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