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TopoNetX

用于关系型数据分析的开源拓扑计算库

TopoNetX是一个开源的拓扑计算库,专门用于处理和分析复杂的关系型数据。该库支持构建细胞复形、单纯复形和组合复形等拓扑结构,提供边界算子、霍奇拉普拉斯算子和高阶邻接算子的计算功能。TopoNetX与NetworkX和Gudhi兼容,能够帮助研究人员和数据科学家探索数据的拓扑特性,适用于社交网络、生物系统等复杂系统的建模与分析。

nn_vis - 创新3D可视化技术助力神经网络分析
3D可视化技术Github开源项目批量归一化神经网络可视化边缘捆绑重要性估计
该项目开发了一种创新的3D神经网络可视化技术。通过批量归一化、微调和特征提取,估算网络各部分重要性。结合边缘捆绑、光线追踪等方法,构建神经网络的3D表示模型。这一技术验证了重要性估计的有效性,并为深入理解复杂神经网络架构开辟了新途径。
httpx - 高效可靠的HTTP协议探测与分析工具
GithubHTTP工具httpx安全扫描开源项目网络探测
httpx是一款高性能的HTTP协议分析工具,支持多种探测功能。基于retryablehttp库实现多重探测,在高并发环境下保持结果可靠。它采用模块化设计,支持主机、URL和CIDR输入,能智能应对WAF等复杂情况。httpx提供URL、标题、状态码、TLS证书等丰富的探测选项,适用于各类HTTP协议分析任务。
pygod - 图形异常检测的Python库
GithubGraph Outlier DetectionPyGODPyTorchPython图异常检测开源项目
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。
xgboost - 高效灵活可扩展的梯度提升算法库
GithubXGBoost分布式计算开源项目数据科学机器学习梯度提升
XGBoost是一款高性能的梯度提升算法库,专为效率、灵活性和可扩展性而设计。它能快速准确地处理大规模数据集,解决各类机器学习问题。XGBoost支持多种分布式环境,可处理超十亿样本的数据。作为开源项目,XGBoost不断通过社区贡献来提升性能和扩展功能。
graph-learn - 大规模分布式图神经网络框架,兼容PyTorch和TensorFlow
GithubGraph-Learn分布式框架图神经网络大规模图数据实时推理开源项目
Graph-Learn是一款分布式框架,专为开发和应用大规模图神经网络(GNN)而设计,已成功应用于阿里巴巴的搜索推荐、网络安全和知识图谱等场景。框架包括GraphLearn-Training和Dynamic-Graph-Service模块,支持批量图采样、在线推理及流图更新功能,兼容PyTorch和TensorFlow,提供完整的GNN模型开发解决方案。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具,提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流,易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集,适用于CV项目开发和研究。
embedx - 高性能大规模嵌入向量训练和推理系统
Githubembedx图模型大规模embedding系统开源项目深度排序联合建模
embedx是基于C++开发的大规模嵌入向量训练和推理系统,已在微信看一看、搜一搜、腾讯新闻等12个业务中成功应用。系统可处理十亿级节点、千亿级边的图模型,以及百亿级样本、百亿特征的深度排序和召回模型。embedx支持图与深度学习的联合建模,在推荐、搜索、支付和风控等领域表现出色,实现了性能和效果的双重提升。
vis-network - JavaScript网络可视化库 创建交互式网络图
GithubHTML5 Canvasvis-network开源项目数据可视化网络可视化节点和边
vis-network是用于创建交互式网络可视化的JavaScript库。支持自定义节点和边的样式,可流畅处理数千个元素。使用HTML canvas渲染,具备聚类功能,适用于各种现代浏览器。易于使用,是网络数据可视化的有力工具。
superlinked - 信息检索与特征工程的超模态向量嵌入计算框架
GithubSuperlinked信息检索向量嵌入开源项目机器学习特征工程
Superlinked 是一个计算框架,专注将复杂数据(如结构化和非结构化数据)转化为超模态向量嵌入,适用于RAG、搜索、推荐和分析系统。它结合了预训练模型的便利性和自定义模型的性能。该框架提供多种嵌入类型、定制编码器、组合编码器和动态参数等功能,并支持多种向量数据库,适用于实验和生产环境。
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