handcalcs开源项目 – Python计算手写风格渲染

Hugging Face Kernels 是一个用于加载计算核心（kernels）的库，这些核心可以直接从 Hugging Face 的 Hub 中动态加载。它支持多个 Python 版本和不同的 PyTorch 构建配置，使 Python 应用能够直接从 Hub 加载计算内核，从而大幅提升性能和灵活性。

Jupyter Agent 是一个智能数据科学助理，能够在 Jupyter Notebook 中加载数据、生成代码、执行代码并绘制图表。它通过输入提示词直接生成 Python 代码，帮助用户进行数据分析。该项目支持预安装的软件包（如 numpy），并遵循严格的代码执行规则和内存管理指南。

Instructor 是一个基于 Pydantic 构建的 Python 库，专门用于从大语言模型（LLM）获取结构化数据。它支持验证、重试和流式响应，帮助开发者更高效地处理 LLM 输出。

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。

Online Llama 3.1 405B Chat是由Meta AI开发的一款先进的开源模型，拥有4050亿个参数。它在博客写作、数学计算、翻译等方面表现出色，优于70B模型，展示了Meta在AI领域的进步。

MLOps-Basics是一个通过Jupyter Notebook形式逐步引导读者掌握MLOps核心概念和实践技能的系列教程。项目涵盖了从数据获取与处理、模型定义与训练、推理实现等基础环节，逐步深入到模型监控、配置管理、数据版本控制、模型打包、CI/CD、容器注册、无服务器部署以及预测监控等高级主题。教程通过每周一个主题的方式，帮助读者全面理解MLOps的各个方面。

Helium是一个用于自动化Chrome和Firefox等浏览器的Python库，旨在简化Web自动化流程。其API比Selenium更高级，允许用户基于可见标签识别网页元素，无需复杂的HTML ID、XPaths或CSS选择器。Helium还简化了iFrames和窗口管理操作，并提供了隐式等待和显式等待的简洁API。Helium实际上是Selenium的封装，用户可以在脚本中自由混合使用Helium和Selenium的API。

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。

txtai是一个基于Python的库，结合了Hugging Face Transformers、Sentence Transformers和FastAPI，旨在方便开发AI驱动的语义搜索应用。它允许用户构建强大的搜索引擎，支持多种文本嵌入模型，并提供快速的API接口，适用于实时搜索和索引。

Patho-Bench 是一个 Python 库，专门用于对病理学领域的基础模型进行基准测试。它提供了标准化的训练-测试分割，支持多种评估框架，并自动化 GPU 负载均衡，以支持大规模实验。

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。

PyLLMCore是一个提供与大型语言模型轻量级接口的Python库，旨在简化与LLM的交互，使开发者能够轻松集成和使用各种语言模型。

Kreuzberg是一个现代化的Python库，专为文档中的文本提取而设计，旨在简化和提高效率。它提供了统一的异步接口，支持从包括PDF、图片、Office文档等在内的多种文件格式中提取文本。

wxauto 是一个基于 Python 的 Windows 微信客户端自动化库，旨在帮助用户通过编程方式实现对微信的控制。它基于 UIAutomation 技术，通过模拟用户在微信客户端的操作来实现自动化，支持发送和接收消息、文件等功能。该项目适用于 PC 微信 3.9.11.17 版本，提供了详细的文档和部署指南，方便用户快速上手和使用。

datachain是一款专为处理大量非结构化AI数据设计的工具，支持多模态API调用和本地AI推理并行处理。它能够智能统一管理图片、视频、文本、PDF、JSON、CSV、parquet等多种数据类型，并自动保存处理记录和版本。此外，datachain支持从各种云存储（如谷歌云、亚马逊云）或本地读取数据，无需手动复制，且具备智能搜索和分析功能，能够处理超大数据集并进行并行处理。