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climpred

气象和气候预报验证的Python工具库

climpred是一个开源的Python库,专注于气象和气候预报的验证。该库提供多种验证指标和方法,适用于从短期天气到长期季节预测的各种时间尺度。它与科学计算生态系统集成,支持大规模数据分析,有助于评估预报准确性和可靠性。研究人员和预报员可利用climpred提高预报质量,为气象和气候科学研究做出贡献。

yggdrasil-decision-forests - 用于训练、评估、解释和部署随机森林、梯度提升决策树和 CART 决策森林模型的完整库
CART决策森林GithubYDFYggdrasil Decision Forests开源项目梯度增强决策树随机森林
YDF 是一个用于训练、评估、解释和部署随机森林、梯度提升决策树和 CART 决策森林模型的完整库。支持 Python 和 C++ API,方便模型的训练、分析、预测及保存。详尽的文档和教程有助于用户快速入门,是开发高效、可解释机器学习模型的好工具。
uncertainty-calibration - 深度学习预测校准技术的前沿研究与实践应用
Github不确定性量化广告推荐开源项目机器学习模型评估预估校准
uncertainty-calibration项目是预估校准技术研究的综合资源库。该项目涵盖后处理方法、模型集成方法和校准理论分析等多个领域,并提供广告等实际应用案例。项目还包括评价指标、公开数据集和中文资料,为研究人员和从业者提供了全面的校准技术参考。
py-motmetrics - 多目标跟踪性能评估Python库
GithubMOT指标Python库多目标跟踪开源项目性能评估数据分析
py-motmetrics是一个评估多目标跟踪(MOT)性能的Python库。它实现了CLEAR-MOT和ID等评估指标,支持多种距离度量,可跟踪每帧事件,并提供灵活的求解器后端。该库兼容MOTChallenge基准,使用pandas进行数据分析,易于扩展。py-motmetrics为研究人员和开发者提供了全面评估和比较多目标跟踪算法性能的工具。
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。
pyspi - 多变量时间序列成对交互统计分析Python库
GithubPython库pyspi多变量数据开源项目时间序列分析统计计算
pyspi是一个计算多变量时间序列数据成对交互统计的Python库。它包含数百种方法,涵盖从简单相关性到Granger因果关系等高级算法。该库适用于金融、神经影像等领域的时间序列分析。作为开源项目,pyspi致力于提供全面的时间序列分析工具,并鼓励社区参与开发。
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。
cloudpickle - 增强Python序列化能力的跨网络工具
GithubPython序列化cloudpicklelambda函数交互式定义函数开源项目集群计算
cloudpickle是一个扩展Python序列化功能的库,可序列化标准pickle模块不支持的Python构造。它在集群计算环境中尤为有用,能够通过网络将Python代码发送到远程主机执行。支持序列化lambda函数、交互式定义的函数和类等。cloudpickle提供pickle_by_value API,允许用户指定按值序列化的模块,提高分布式环境中的灵活性。需注意,cloudpickle仅适用于相同Python版本环境间传输对象,不支持长期对象存储。
arco-era5 - 云优化和分析就绪的气象再分析数据
ERA5Github云优化分析就绪开源项目数据集气候数据
ARCO-ERA5项目对ERA5气象再分析数据进行云端优化和分析就绪处理。项目将GRIB格式转换为Zarr格式,并生成规则经纬度网格的版本,便于研究和机器学习应用。数据集涵盖地表和大气层关键气象变量,每月更新,提供全球高分辨率数据。用户可选择原始、云优化或分析就绪版本,满足不同需求。
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。
kaggle_pipeline_tps_aug_22 - 开源Python框架简化Kaggle表格数据竞赛流程
GithubKaggle开源项目数据处理机器学习模型训练特征工程
这是一个面向Kaggle表格数据竞赛的开源Python框架。它集成了数据处理、可视化、特征工程、模型训练等功能的API。虽然最初为Kaggle TPS August 2022设计,但经简单调整可适用于其他表格数据竞赛。该框架涵盖了从数据预处理到提交预测结果的完整机器学习流程,为Kaggle参赛者提供了实用的工具支持。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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