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pygod

图形异常检测的Python库

PyGODPython图异常检测PyTorchGraph Outlier DetectionGithub开源项目

PyGOD是一个用于图形异常检测的Python库，支持超过10种检测算法，可应用于社交网络和安全系统中的异常检测。该库基于PyTorch和PyTorch Geometric，提供一致的API、详细的文档和互动示例，支持节点、边和图级别的检测任务。与PyG数据对象完全兼容，并具备处理大规模图数据的扩展能力，简化了图数据的处理流程。

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介绍相关项目
pygraft - 开源Python库，生成自定义模式和知识图谱
GithubPyGraft合成模式开源库开源项目知识图谱生成语义网
PyGraft是一个开源Python库，用于生成合成但真实的模式和知识图谱(KGs)。该工具支持灵活配置生成过程，可单独或同时生成模式和KG。PyGraft采用RDFS和OWL构造，确保逻辑一致性，适用于数据敏感或难以获取的研究领域。它提供多种可调参数，并使用DL推理器保证一致性。研究人员可以利用PyGraft根据简单规格快速生成所需的模式和KGs。
gorgonia - Go语言机器学习库，具备自动微分和符号微分功能
GithubGorgoniaGo语言开源项目机器学习神经网络自动微分
Gorgonia是专为Go语言开发的机器学习库，提供自动微分、符号微分、梯度下降优化和数值稳定功能。用户可以轻松编写和评估多维数组的数学方程，并利用CUDA进行快速计算。其目标是成为高性能、可扩展的机器学习和图计算库，适合多机部署，同时支持非标准深度学习和神经网络研究。
plotoptix - 高性能Python 3D数据可视化与光线追踪库
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PlotOptiX是基于NVIDIA OptiX框架的Python 3D光线追踪库，用于大规模数据的高质量可视化。支持多种几何图形、材质和光照效果，可生成逼真渲染。利用GPU加速和多GPU并行计算提升性能。简单API让用户无需编写着色器即可创建复杂3D场景。适用于数据可视化、科学计算和生成艺术等领域。
pytorch-hed - PyTorch重实现的全息嵌套边缘检测HED算法
GithubHEDPyTorch开源项目深度学习计算机视觉边缘检测
该项目是Holistically-Nested Edge Detection (HED)算法的PyTorch重新实现。项目提供命令行工具进行图像边缘检测，使用官方权重但在BSDS500数据集上ODS评分为0.774，略低于原始Caffe版本的0.780。项目包含使用说明、性能对比和引用信息，为研究和开发人员提供HED算法的实现参考。
pytorch - 能GPU加速的Python深度学习平台
GPU加速PyTorch深度学习神经网络
PyTorch是一个开源的提供强大GPU加速的张量计算和深度神经网络平台，基于动态autograd系统设计。它不仅支持广泛的科学计算需求，易于使用和扩展，还可以与Python的主流科学包如NumPy、SciPy无缝集成，是进行深度学习和AI研究的理想工具。
Det3D - 提供多数据集和算法支持的3D目标检测工具箱
3D对象检测Det3DGithubKITTIPointPillarsPyTorch开源项目
Det3D是一款基于PyTorch的3D目标检测工具箱，支持多个数据集如KITTI、nuScenes、Lyft，并实现了多种3D目标检测算法如PointPillars、SECOND、PIXOR等。其特点包括高性能、支持分布式训练和同步批归一化，以及灵活的模型配置和可视化工具。Det3D适合自动驾驶、机器人和增强现实等领域的研究人员和开发者。
dd-trace-py - Python应用性能监控和分布式跟踪库
GithubPython库ddtrace分布式追踪开源项目性能监控错误跟踪
dd-trace-py是一个Python库，提供分布式跟踪、性能分析和错误跟踪功能。它支持持续集成可视化、部署跟踪、代码热点分析和动态插桩。该库可帮助开发者了解应用性能，适用于各种监控需求。dd-trace-py集成了多种工具，为Python应用提供全面的性能管理解决方案。
gflownet - 基于图神经网络的离散对象生成框架
GFlowNetGithub图生成开源项目机器学习神经网络组合优化
gflownet是一个实现Generative Flow Network的开源框架，专注于离散和组合对象的生成，尤其适用于图结构。该项目基于图神经网络，支持多种GFN算法，提供离线和在线训练功能。gflownet包含完整的训练环境、算法实现和示例代码，可用于分子设计等任务，是研究GFN在图生成领域应用的有力工具。
graph-of-thoughts - 使用大型语言模型的灵活问题解决框架
GithubGraph of ThoughtsLarge Language ModelPython复杂问题求解开源项目机器学习
该框架通过将复杂问题建模为操作图（GoO），并使用大型语言模型（LLM）自动执行，提供了一种新的解决复杂问题的方法。GoT框架灵活且可扩展，用户不仅可以使用新方法解决问题，还可以实现类似CoT或ToT的操作图。框架提供详细的安装和配置指南，并包含多个示例，帮助用户快速上手。文档详尽，便于理解和扩展。
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GeorgeGithubPython库开源项目数据分析机器学习高斯过程回归
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