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PySCIPOpt

Python与SCIP优化套件的桥梁

PySCIPOpt是一个Python接口库,用于访问SCIP优化套件。它能通过Python构建和求解数学优化模型,支持开发自定义插件如定价器和启发式算法。PySCIPOpt安装简便,易于使用,功能全面,适用于多种优化问题。项目定期更新,文档完善,为Python编程和高性能优化求解提供了有效连接。

optuna - 自动化机器学习超参数优化框架
GithubOptunaPython开源框架开源项目机器学习超参数优化
Optuna是一个面向机器学习的开源超参数优化框架。它采用define-by-run风格API,特点是轻量级、通用性强和平台无关。Optuna支持Python式搜索空间定义、高效优化算法、易于并行化和快速可视化。框架可处理多目标优化、约束优化和分布式优化等任务,适用于Python 3.7+版本,并集成多个第三方库。
opencv-python - OpenCV的Python接口
GithubOpenCVPython图像处理开源项目机器学习计算机视觉
opencv-python是OpenCV的预编译Python包,提供广泛的计算机视觉功能。支持主流桌面和服务器环境,包含完整和headless版本。易于安装使用,适合各级开发者的计算机视觉应用。定期随OpenCV更新,保证用户可使用最新算法和功能。
pybroker - Python和机器学习驱动的高效算法交易框架
GithubPyBrokerPython回测开源项目机器学习算法交易
PyBroker是一个专为开发算法交易策略而设计的Python框架,特别侧重于使用机器学习技术。它提供了超快速的回测引擎、支持多资产的交易规则执行、历史数据访问、步进分析训练和回测、以及随机自助法等功能。PyBroker支持多平台安装,适用于Windows、Mac和Linux系统,帮助加速开发流程并获得更精确的交易结果。
plotoptix - 高性能Python 3D数据可视化与光线追踪库
GithubNVIDIA OptiXPlotOptiXPython光线追踪可视化开源项目
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。
py-spy - 轻量级Python程序性能分析工具
GithubPythonpy-spy开源项目性能分析跨平台采样分析器
py-spy是一个开源的Python程序采样分析器,无需修改代码即可可视化程序运行时间分布。使用Rust开发,具有低开销特性,可安全地分析生产环境代码。支持主流操作系统和多个CPython版本,提供性能记录、实时监控和堆栈转储功能。py-spy能生成多种格式的分析报告,包括火焰图,有助于开发者深入了解和优化Python程序性能。
pyinstrument - Python代码性能分析与优化工具
GithubPythonprofilerpyinstrument代码优化开源项目性能分析
Pyinstrument是一个Python性能分析工具,通过采样识别程序中耗时部分。它支持异步代码分析,提供HTML和控制台输出,可隐藏第三方库代码以突出显示用户代码。Pyinstrument还具有时间线模式和自定义渲染选项,有助于开发者发现性能瓶颈并优化Python程序。
pybit - Bybit交易所官方Python API连接器
API连接器Bybit APIGithubPythonpybit加密货币交易开源项目
pybit是Bybit交易所官方Python API连接库,支持HTTP和WebSocket协议。这个轻量级模块为加密货币交易提供高性能接口,可用于获取市场数据、执行交易操作等。pybit持续更新以跟进Bybit API的变化,适合开发者构建自动化交易系统。作为Bybit交易所的官方Python库,pybit简化了与Bybit平台的交互,是构建加密货币交易应用的理想选择。
scikit-learn - Python机器学习的核心工具库
GithubPythonscikit-learn开源项目数据科学机器学习
scikit-learn是基于SciPy构建的Python机器学习库,提供高效的数据挖掘和分析工具。支持分类、回归、聚类等多种机器学习任务,自2007年启动以来由志愿者维护,已成为广受欢迎的开源项目。其特点包括易用性、高性能和完善的文档,在学术和工业领域得到广泛应用。
scapy - 多功能Python网络数据包分析与操作工具
GithubPython库Scapy开源项目数据包操作网络安全网络数据包
Scapy是一个基于Python的网络数据包分析与操作库,支持多种协议的数据包forge、解码、发送、捕获和存储。它不仅能执行扫描、路由追踪等常见网络任务,还可以处理其他工具难以实现的特殊任务。Scapy适用于Python 3.7+,跨平台兼容,是网络分析和安全测试领域的有力工具。它可用于网络安全研究、协议分析、渗透测试等领域,为网络工程师和安全研究人员提供了强大的工具支持。
OCTIS - 主题模型优化与比较的简便工具
GithubOCTISPython库主题模型开源项目贝叶斯优化预处理数据集
OCTIS 提供全面的主题模型预处理、训练和评估解决方案。通过贝叶斯优化方法,找到最佳超参数。支持经典和神经主题模型,并结合多种前沿评估指标。用户可以加载自定义或预处理数据集,支持Python库和简易Web仪表盘管理实验。
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