ollama-python开源项目 – Python与Ollama的无缝集成

hotpdf是一个快速的PDF解析库，用于提取PDF文档中的文本并查找文本，基于pdfminer.six构建，旨在克服使用pdfquery等库解析大型PDF文件时遇到的困难。

handcalcs是一个基于Jupyter Notebook的Python库，能够将Python代码直接渲染成LaTeX格式的公式展示出来。它使得数学计算过程变得像手写公式一样直观清晰，适用于科学研究、工程设计和数据分析。handcalcs通过展示数值替换过程，使得计算更易于手动验证。

PandaSQL是一款基于AI大模型的自然语言转SQL引擎，支持多种数据库方言，通过上下文学习机制理解业务术语，显著提升查询效率。它在TPC-H基准测试中复杂查询生成准确率达到89%，支持MySQL、PostgreSQL等8种数据库方言，并在金融场景中提升查询效率50%。此外，PandaSQL具备动态语法修正、业务语义映射和查询性能优化等高级功能，适用于非技术人员数据查询、跨数据库迁移和慢查询智能分析等场景。

aioblescan是一个基于Python 3和asyncio的库，用于监听BLE广播的数据包，支持Bluetooth Low Energy (BLE) iBeacon广告，具有易于安装和使用的特点。

GenSX是一个简单的TypeScript框架，用于构建代理和工作流，采用类似React的可复用组件。它允许开发者使用熟悉的React风格组件快速构建代理和工作流，从而提高开发效率。

一个纯Python实现的库，专注于流式生成LLM的JSON片段，便于前端展示，且不依赖任何第三方库。它支持高效的JSON流解析，用户友好的接口，实时数据处理，灵活的配置选项，并兼容大规模数据流。

pyllms是一个用于与大型语言模型交互的Python库，提供了对多种模型的统一接口，简化了模型的调用和管理过程，同时支持模型的性能评估和比较。

river是一个用于在线机器学习的Python库，支持增量学习和数据流处理，适合实时预测系统的构建。它具有多种机器学习算法和模型，易于与现有的数据处理管道集成，同时支持模型评估和性能监控。

Vulp 是一个用于实时运动控制的 Python 库，提供标准的动作-观察循环，旨在控制各种执行器和模拟器，具备易于集成和扩展的特性。

sktime 是 Python 中用于时间序列分析的库。它为多个时间序列学习任务提供了一个统一的界面，包括时间序列分类、回归、聚类、注释和预测。

Functime是一个用于大规模数据集时间序列机器学习的Python库，支持高效的数据处理和多种预测算法，帮助用户进行灵活的模型选择和评估。

fastgradio是一个Python库，旨在帮助用户快速构建和分享基于fastai模型的Gradio界面。它提供了简单易用的工具，使得用户能够轻松地将训练好的fastai模型部署为交互式Web应用，并支持多种模型类型和数据格式。通过fastgradio，用户可以为不同的应用场景定制界面，并快速展示模型的功能。

Unstructured 是一款专为处理复杂文档设计的 Python 库，支持 PDF、PPT、Excel 等 100 多种格式的深度解析，尤其在金融合同信息抽取中准确率高达 96.8%。它结合了智能版面分析和多语言 OCR 技术，能够自动识别表格、公式、流程图等复杂结构，并提取文档的元数据，如作者、创建时间等。

Langgraph-bigtool是一个Python库，专为创建能够访问大量工具的LangGraph代理而设计。它帮助代理高效地管理和调用庞大的工具资源，适用于需要处理数百甚至数千种工具的场景。通过LangGraph的持久化层存储工具元数据，并提供自定义工具检索功能，极大提升了工具检索和使用的效率。

Puncc是一个开源的Python库，集成了最先进的置信预测算法及相关技术，适用于回归和分类问题。它可以与任何预测模型结合使用，提供严格的不确定性估计。