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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。

open-meteo - 全球开源天气预报API 无需密钥 免费使用
GithubOpen-Meteo免费天气API开源开源项目预报数据
Open-Meteo提供开源天气API,支持非商业用途的免费访问。全球天气模型分辨率达11公里,欧美地区每小时更新。功能包括16天逐时预报、80年历史数据、海洋和空气质量预报等。API响应迅速,支持CORS,无广告跟踪。数据采用CC BY 4.0许可,代码AGPLv3开源。
tempo - Databricks上的时间序列数据处理工具库
DatabricksGithubPySparkTempo开源项目数据处理时间序列
Tempo是一个基于PySpark的开源时间序列数据处理工具库。它为Databricks上的数据团队提供了一套抽象和函数,简化了时间序列数据的操作和分析。Tempo扩展了PySpark的功能,通过易用的API支持复杂的时间序列分析任务。这个工具库适用于需要在大规模数据集上进行高效时间序列处理的场景。
prefect - Python工作流编排框架助力数据管道构建
GithubPrefectPython工作流编排开源项目数据管道自动化
Prefect是一款专为Python设计的工作流编排框架,主要用于构建数据管道。它利用装饰器为代码添加自动重试、分布式执行、调度和缓存等功能,使用户能够创建灵活的动态工作流。这些工作流具有应对环境变化和从意外情况恢复的能力。Prefect提供自托管服务器和云端管理仪表板,便于跟踪和监控工作流活动。该框架支持Python 3.9及以上版本,易于安装和使用,适合将普通脚本升级为交互式工作流应用。
darts - Python中易于使用的时间序列预测与异常检测库
DartsGithub开源项目异常检测时间序列概率预测深度学习
Darts是一个用户友好且灵活的Python库,专注于时间序列的预测与异常检测。它提供了一系列从ARIMA到深度神经网络的多样化模型,通过统一的fit()和predict()接口简化操作,类似于scikit-learn。此外,Darts支持包括多变量和外部数据在内的复杂时间序列处理,并为大规模数据集提供高效解决方案。它还拥有全面的异常检测功能,允许进行深入的异常分析和评分。
RecTools - 功能丰富的推荐系统开发Python库
GithubPython库RecTools开源项目推荐系统数据处理机器学习
RecTools是一个专为推荐系统开发设计的Python库。它集成了数据处理、指标计算、多种推荐模型和模型选择框架。支持矩阵分解、最近邻和神经网络等算法,并可利用用户和物品特征。RecTools注重易用性和灵活性,有助于快速构建和部署推荐系统。
mlops-python-package - MLOps Python工具包,简化机器学习工程实践
GitHub ActionsGithubMLOpsPython包开源项目自动化工具软件开发实践
这是一个集成多种MLOps最佳实践的Python代码库,旨在优化机器学习工程流程。该工具包提供了模型注册、实验跟踪和实时推理等核心功能,同时支持自动化任务、CI/CD集成、配置管理和数据处理等辅助功能。通过灵活且稳健的设计,这个工具包可以帮助开发者更高效地构建和部署MLOps项目,简化整个机器学习生命周期管理。
prophet - 开源时间序列预测库Prophet
FacebookGithubProphet开源软件开源项目时间序列预测机器学习
Prophet是Facebook开发的开源时间序列预测库。基于加法模型,它能处理非线性趋势、多重季节性和节假日效应。适用于具有强季节性且拥有较长历史数据的时间序列,对缺失数据和趋势变化有较强适应性。Prophet支持Python和R语言,API简洁易用,可快速生成高质量预测。
mlxtend - Python机器学习日常任务扩展库
GithubPython库mlxtend开源软件开源项目数据科学机器学习
mlxtend扩展了Python的机器学习功能,专注于提供数据科学日常任务中的实用工具。库中包含多种分类器、集成方法和决策区域可视化功能。它支持pip和conda安装,适合机器学习研究和实践。mlxtend提供详细文档和示例,有助于简化数据科学工作流程。
statsmodels - Python统计建模和数据分析工具包
GithubPython包statsmodels开源项目数据分析时间序列分析统计模型
statsmodels是一个全面的Python统计建模库,提供多种统计方法和工具。包括线性回归、广义线性模型、时间序列分析、生存分析等功能。该项目文档完善,社区活跃,持续更新。适用于数据科学家和研究人员进行各类统计分析和建模任务,可处理从基础到高级的数据分析需求。
chronos-forecasting - 基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具
AutoGluonChronosGithub开源项目时间序列语言模型预训练
Chronos是一款基于语言模型架构的预训练时间序列预测工具。它通过量化处理将时间序列转换为标记序列,并使用大规模的公开和合成数据进行训练。Chronos模型在零样本场景中表现优异,提供从预测到嵌入提取的完整解决方案。通过AutoGluon,用户可轻松进行模型集成和云端部署,提升预测性能和应用的灵活性。
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豆包MarsCode

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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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