2023年值得关注的顶级Python库 | blog | #Python

2023年值得关注的顶级Python库#Python1.:一个简化大型语言模型(LLM)调用和嵌入调用的开源库,支持OpenAI格式,提供统一的输入输出格式,便于在不同模型间切换。2.:一个简化Python应用部署的工具,允许开发者创建自安装包,支持跨操作系统,并且具有自更新功能。3.:一个低代码Python库,专为数据科学家设计,用于构建交互式WebUI,无需掌握Web堆栈工具,支持机器学习产品的可视化。4.:专为AppleSilicon设计的机器学习数组框架,提供NumPy风格的API,支持自动微分、向量化和计算图优化。5.:一个全面的文本预处理工具包,能够处理多种格式的文档,如PDF、HTML和Word文档,提供清洗、格式化和信息提取功能。6.和:一个开源MLOps框架,用于创建可移植的生产就绪机器学习管道,以及AutoMLOps服务,用于生成、配置和部署集成CI/CD的MLOps管线。7.:OpenAI的Whisper模型的增强版本,提供更准确的时间戳和多说话人检测,以及更快的处理速度和更低的内存占用。8.:一个框架,允许开发者使用多个agent进行对话协作,以解决任务,类似于软件工程团队的协作。9.:一个用于指定结构和类型、验证和纠正大型语言模型输出的库,确保模型输出符合预期。10.:一个用于处理时间序列数据的库,支持多变量时间序列、事件日志和跨源事件流。这些库不仅展示了Python在AI领域的强大能力,也为开发者提供了更多样化的工具,以应对各种挑战。

相关推荐

封面图片

英特尔将其 Python NPU 加速库开源

英特尔将其PythonNPU加速库开源英特尔长期以来一直在开发iVPULinux内核驱动程序,该驱动程序位于内核上游,用于从MeteorLake开始支持英特尔NPU(以前称为VPU)。这个NPU加速库是一个方便的Python库,可以充分利用NPU的潜力。英特尔神经处理单元库支持8位量化、Float16支持、torch.compile支持、静态形状推理和其他功能。NPU加速库可从GitHub下载,也可通过PIP方便地安装:https://github.com/intel/intel-npu-acceleration-library英特尔NPU加速库GitHub页面上的Python代码示例展示了在NPU上进行单矩阵乘法运算、为NPU编译模型,甚至在NPU上运行Tiny-Llama模型。随着人工智能时代的到来以及NPU在更多英特尔处理器上的应用,这个库将变得越来越重要。...PC版:https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1422025.htm手机版:https://m.cnbeta.com.tw/view/1422025.htm

封面图片

一个最近在 GitHub 上较为流行的 Python 库:PyGWalker,是 Tableau 的另一种开源替代品,可用于简化

一个最近在GitHub上较为流行的Python库:PyGWalker,是Tableau的另一种开源替代品,可用于简化JupyterNotebook数据分析和数据可视化工作流程。通过PyGWalker,你可以快速将PandasDataFrame转变为Tableau风格的操作界面,更好的用于数据可视化探索。该Python库支持JupyterNotebook、GoogleColab、KaggleCode等多种环境,安装使用也不难。#Python

封面图片

BlackJAX是一个基于Python和JAX的库,用于实现贝叶斯计算中常用的采样和变分推断算法。

是一个基于Python和JAX的库,用于实现贝叶斯计算中常用的采样和变分推断算法。该库通过函数式编程方法提高了易用性、速度和模块化,使得统计‘原子’能够灵活组合以执行精确的贝叶斯推断。其核心特色在于支持构建复杂采样方法和推断模型,尤其适合需要尖端方法的用户、研究人员和有志于深入理解这些方法的人。BlackJAX的设计原则强调了纯函数式结构以简化并行化,并提供了低级API,使用户能够实现定制的复杂方法。BlackJAX鼓励重新引入结构感知算法,以适应现代模型推断的需求。

封面图片

让你的代码更优雅的几个Python技巧 | blog | #技巧

让你的代码更优雅的几个Python技巧#技巧本文将通过适合初学者的示例演示9个Python技巧,以帮助你在日常工作中编写更多Python程序1.使用product()函数避免嵌套的Python循环2.海象运算符:赋值表达式的可爱技巧3.三元条件运算符:在一行中编写一个简单的if-else结构4.使用Lambda函数定义简单函数5.列表推导:以pythonic方式获取列表6.利用Python中的高阶函数7.联合运算符:合并字典的最简单方法8.F字符串:pythonic字符串格式化技术9.使用星号解压缩可迭代对象和解构赋值

封面图片

面向科研用户/科学家的Python资源列表

面向科研用户/科学家的Python资源列表面向希望充分利用开源Python生态系统的科学领域的学生和研究人员。旨在为科学家提供对常见任务有用的工具列表,但不提及他们不太可能需要的东西(例如身份验证、数据库、网络、NLP)。受awesome-python启发的列表,这是一个非常相似的资源,可用于你可能想用Python做的任何事#Python#科研

封面图片

Scapy:用于 Python 的低级数据包黑客工具包

Scapy:用于Python的低级数据包黑客工具包Scapy是一个用于低级网络编程的Python模块和交互式程序,它试图在不抽象技术细节的情况下使其更容易。该项目在网络安全领域相当突出,用于漏洞开发、数据泄露、网络侦察、入侵检测和分析捕获的流量等。Scapy与数据可视化和报告生成工具集成,用于向漏洞赏金计划或在与客户或管理层的会议期间展示您的研究结果。Scapy的基本思想是提出一种基于Python的领域特定语言,以便轻松快速地进行有线格式管理。Scapy可以通过PIP安装,在某些情况下可以通过操作系统包管理器安装(但请确保通过例如APT检查可用的版本是否过时)。#工具

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人