编辑 | KING 发布 | ATYUN订阅号 Netflix的数据科学团队已将其Metaflow Python库开源，该库是“以人为中心”的机器学习基础架构的关键部分，用于构建和部署数据科学工作流。...Netflix提供了其Python库的简要描述：“ Metaflow可帮助您设计工作流程，大规模运行它并将其部署到生产中。它会自动对所有实验和数据进行版本控制和跟踪。...它也可以与流行的Python数据科学库一起使用，包括PyTorch，Tensorflow和SciKit Learn。 ?...Netflix在四月份透露，它使用Metaflow来“突破Python的局限性”，从而使其能够使用并行和优化的Python代码来以10Gbps的速度获取数据，处理内存中的数亿个数据点，并协调数以万计的计算...Metaflow使得不必在每种状态下都对代码或库进行更改，从而使在本地和远程执行模式之间轻松地来回移动，这反过来又使故障排除更加容易。
今天看到一个数据分析开源项目：PyGWalker，是目前见到的最好用的数据分析可视化项目之一。...过去我们进行数据分析，基本两种思路： 1、编写 Python 或者其他适合数据分析的语言，进行数据分析以及后续可视化展示； 2、利用一些数据分析软件，比如商业化的Tableau、BDP，开源的Superset...下面，介绍一下库的安装、使用方式和效果。...安装部署 非常简单，就是三步： 库的安装 导入安装的库 使用pygwalker一步数据处理 使用 pip 安装即可（我这里使用的是 Python3.10 对应的 pip） 现在测试的 python3 的各个版本都可以...然后，导入所需要的库，pandas 和 pygwalker 即可。
Hashids是一个非常小巧的跨语言的开源库，它用来把数字编码成一个随机字符串。它不同于md5这种算法这种单向映射，Hashids除了编码还会解码。
NumPy是一个开源的Python科学计算库，是Python数据分析和数值计算的基础工具之一。...本文将详细介绍NumPy库的常用功能和应用场景，并通过实例演示其在Python数据分析中的具体应用。图片1....NumPy库概述NumPy（Numerical Python的缩写）是由Travis Olliphant于2005年发起的一个开源项目，旨在提供高性能的数值计算工具和数据结构。...NumPy建立在Python解释器之上，并与其他科学计算库（如SciPy、Pandas等）配合使用，构成了Python的科学计算堆栈。...本文详细介绍了NumPy库的常用功能和应用场景，并通过实例演示了它在Python数据分析中的具体应用。通过合理利用NumPy提供的功能，可以在数据分析中高效地进行大规模数据处理和数值计算。
英特尔最近发布了 Neural Compressor，这是一个用于模型压缩的开源 Python 包。该库可应用于 CPU 或 GPU 上的深度学习部署，以减小模型大小并加快推理速度。...为了改进框架互操作性， 为了允许从模型级别到操作员级别的细粒度量化粒度，库的量化功能建立在标准 PyTorch 量化 API 之上并进行更改。...此外，该团队还征求开源社区的意见，并鼓励人们为 Python 包做出贡献。可以在此处访问该库的 Github 存储库。
因为其强大的表达能力，图模型最近被广泛用于推荐系统，生物制药等领域，并在很多领域上都有对应的开源工具库（推荐系统：GNN-RecSys，生物制药：DGL-LifeSci）。...图数据异常检测（图源：https://arxiv.org/abs/2106.07178） 为快捷地检测上述异常个体和行为，开源社区需要图数据异常检测工具库。...虽然表格数据上的异常检测已有相对成熟的工具库（PyOD），但由于图结构数据的复杂性和图异常检测的独特性，表格数据上的异常检测方法难以直接运用至图结构数据。...为了弥补这一缺陷，近日PyGOD团队开源了首个基于 Python 的大型「图数据上的异常检测工具库」--PyGOD (Python Graph Outlier Detection)，目前集成了超过10个重要的图数据异常检测模型
,大多数开发者应该都使用上它了，它也是google推荐替换ListView的控件，但是用过它的同学应该都知道它在某些方面并没有ListView使用起来方便，需要我们额外的编写代码，今天就给大家介绍一个开源库
人生苦短，快学Python！ 给大家推荐的这个开源项目是一个非常棒的可视化库 -- PyG2Plot 。...PyG2Plot 可视化 这个Python可视化新秀，在GitHub上是这样介绍的： PyG2Plot 是@AntV/G2Plot 在 Python3 上的封装。...G2Plot 是一套简单、易用、并具备一定扩展能力和组合能力的统计图表库，基于图形语法理论搭建而成。...不过研究PyG2Plot还得先从G2开始讲，它是蚂蚁金服开源一个基于图形语法，面向数据分析的统计图表引擎。后来又在其基础上，封装出业务上常用的统计图表库——G2Plot 。...不过现在Python这么热，几乎每一个nb的前端可视化库，最终都会被用python开发一套生成相应html的库！它也不例外，封装出了Python可视化库——PyG2Plot。
很多伙伴们在学习Python的过程中，更倾向于在Github上寻找Python学习资料，今天就和大家分享Github上7个绝佳的Python编程学习的开源库： 1、learn-python3 ?...这个存储库一共有19本Jupyter笔记本。它涵盖了字符串和条件之类的基础知识，然后讨论了面向对象编程，以及如何处理异常和一些Python标准库的特性等。...此存储库不像前面的存储库那样从基础的Python概念开始介绍，相反地，这个存储库更多的是关于中级主题，比如“Python中的SQLite数据库操作”，如果你在Python方面已经有了坚实的基础，那么该资源可以有助于你更好地利用该语言的不同特性...这个存储库目前提供了100个Python编程练习，难度从初学者到高级。这些问题和解决方案最初是用Python 2编写的，但作者后来更新了所有100个问题，用Python 3编写。...和前面的存储库一样，这个存储库包含了一个完整的编程和算法练习，但是这个存储库并没有将所有练习都放在笔记本中，而是为每个练习提供了一个Python文件，这个文件包含问题和解决方案。
OpenCV 支持众多主流编程语言，如：C++，Python，Java 等，可在不同的平台上使用，包括 Windows，Linux，OS X，Android 和 iOS。...OpenCV-Python 本文介绍的是 OpenCv 的 Python 接口，即 OpenCV-Python，但它并非 OpenCv 的 Python 实现，而仅仅是原生 OpenCv C++ 实现的...Python 包装，也就是说，我们可以像普通 Python 模块一样导入使用，但后台运行的依然是 C++ 程序，这样既发挥了 Python 的简单易用性，也充分利用了 C++ 的执行高效性，可谓两者兼得...值得注意的是，OpenCv-Python 使用 numpy 进行数值运算，所有的 OpenCv（C++）的数组结构都在内部转换成 numpy 数组。...当然，这也使得它更容易与其他使用 numpy 的库集成，如：Scipy 和 Matplotlib 。 3. 安装 pip install opencv-python 4.
关于 Lama Cleaner Lama Cleaner 是由 SOTA AI 模型提供支持的免费开源图像修复工具。...特征： 完全免费开源，完全自托管，支持CPU & GPU & M1/2 Windows 一键安装程序 本机 macOS 应用程序 多种SOTA AI模型 擦除模型：LaMa/LDM/ZITS/MAT/FcF...擦除模型 Lama Cleaner默认擦除模型为LaMa，开源地址为：https://github.com/advimman/lama 。...2.90GHz 2.90 GHz 内存(RAM)：32.0 GB(31.8 GB可用) 显卡：Intel® UHD Graphics 630 安装Lama Cleaner最简单的方法是通过pip安装（支持python
2022年06月，在监督式学习中，去除异常数据的数据集往往会在统计上显著提升准确性，特别推荐10款优秀的Python计算生态，帮助您了解Python 的异常检测。...pyod pyod(Python Outlier Detection)是一个集成了30余种异常检测方法和模型的Python工具箱。...https://github.com/yzhao062/pyod Detect Alibi Detect 是一个专注于异常值、对抗性和漂移检测的机器学习专用库。...https://github.com/AIStream-Peelout/flow-forecast anomalib 一个异常检测库，包含最先进的算法和功能，例如实验管理、超参数优化和边缘推理。...https://github.com/datamllab/tods pygod Pygod 是一个用于图异常检测（异常检测）的Python 库。
——爱默生 分享一个开源的OCR库 文档链接：https://tesseract-ocr.github.io/ 源码地址：https://github.com/tesseract-ocr/tesseract
为了在C++中更方便地处理JSON数据，出现了很多优秀的开源库，jsoncpp在诸多开源库中一枝独秀。...使用 下载和安装 jsoncpp的下载地址(https://github.com/open-source-parsers/jsoncpp)下载源码，然后编译生成静态库或动态库，或者直接将源代码集成到项目中...编译生成静态库或动态库需要依赖cmake，该部分的讲解已汗牛充栋，在此不再赘述。建议直接将源码集成到自己的项目中，不仅方便调试，还可以减少依赖库的数量。后文以集成源码到项目的形式讲解。...jsoncpp提供了python脚本，用于自动筛选在使用源码集成时需要的文件。...操作如下： 进入jsoncpp的根目录中 单击amalgamate.py脚本（需要python环境） 则会在jsoncpp的的文件夹内生成dist文件夹，内含源码集成时所必需的文件，如下图， 由上图可知
spdlog spdlog是一个非常简单快速的日志库。到现在为止仅仅简单尝试了一下，使用体验比较满意。这里推荐一下。...下面是开源库的源地址：源地址 安装 $ git clone https://github.com/gabime/spdlog.git $ cd spdlog && mkdir build && cd build
这时候，一个高效、灵活的日志库就显得尤为重要。在众多的日志库中spdlog以其出色的性能和便捷的使用方式，赢得了广大开发者的青睐。 概述 spdlog，顾名思义，是一款追求速度和性能的日志库。...使用方法 下载和编译 源码下载：https://github.com/gabime/spdlog spdlog为header only的日志库，无需编译，只需添加到项目中即可。...debug("hello world"); m_spdlog_log->info("this is an info log"); } 总结 spdlog是一个功能强大且易于使用的C++日志库，
选自medium 作者：Mybridge 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、张倩 在过去的一年里，本文作者比较了近一万个开源 Python 库，并从中选出了 34 个最有用的工具。...它们在GitHub上的平均⭐️数量是 3293，包括 Python 工具、Web、终端、代码编辑器、编译器等。 这些开源Python库被分为 8 个类别，如下图所示。 ?...） 开源库可以加快你开发软件的速度。...抽出足够的时间来玩转一下过去一年优秀的开源Python库吧。...No 13 Bokeh：一个交互式的Python可视化库，它能够在现代web浏览器中实现漂亮且有意义的数据视觉展现。
1. duilib简介 duilib是一个开源的DirectUI界面库，简洁但是功能强大。而且还是BSD的license，所以即便是在商业上，大家也可以安心使用。...控件库：这是dui最关键的部分之一，相信也是大家最关注的部分之一，另外这里也来看看它是如何管理这些控件的 消息流转：有了控件库，我们需要将Windows窗口的原生消息流转给这些控件，另外在这里也来看看...工具库 由于duilib没有对外部的任何库进行依赖，所以在其内部实现了很多用于支撑项目的基础类，这些类分布在Util文件夹中： UI相关：CPoint / CSize / CDuiRect 简单容器：CStdPtrArray...控件库 控件库在duilib的实现中被分为了两块：Core和Control： Core中包含的是所有控件公用的部分，里面主要是一些基类和绘制的封装。...WindowImplBase 为了简化duilib的使用，库中提供了一个非常方便的工具：WindowImplBase。
---- 新智元报道 编辑：白峰、舒婷 【新智元导读】近日，微软又开源了一个Python库，用于自动监视网络应用程序，节省了团队65％至95％的开发时间，并且将误报率降低了90%以上。...近年来，微软在开源上做出了卓越贡献。 尽管微软所有实体店都倒闭了，但这家成立的快50年的大企业还是热衷于「做慈善」。 最近，微软的「开源版图」又增添了一抹新的色彩：Lumos库也开源了。...Lumos是一个Python库，用于网络应用程序中的度量回归的自动检测与诊断。...Lumos魔咒：Python库来自动监视web应用程序 Lumos这个单词最早起源于J.K罗琳的小说《哈利波特》，意思是发光，也表示了一种魔咒。...但是这家极富公信力的科技企业在开源方面可谓是异常「慷慨」。过去几年来，微软一直在开源方面做出了持续的贡献。
日前，Google Research Blog 推出开源 Python 库“Tangent”。据介绍，这个库与现有的机器学习库相比，存在诸多优势，可以大大改善了用户的使用体验。...AI研习社编译整理如下： Tangent 是一个全新的免费开源 Python 库，可以用于自动微分。...与其他现有的机器学习库相比，Tangent属于源到源（source-to-source）系统，可以用 Python f 函数调用新的 Python 函数，计算出 f 的梯度。...Tangent 基于一个非常大并且正在增长的 Python 子集，能支持其他 Python 深度学习库所不具备的自动微分特性，性能高效，并能与 TensorFlow 和 NumPy 兼容。...下一步 Tangent现在已经在github.com/google/tangent开源了，大家可以点击下载，按照说明安装。因为仍在实验阶段，所以难免有一些 bug。
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