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。
Ambrosia是一个强大的Python库,专注于A/B测试的设计、拆分和结果测量,支持复杂的实验设计和自动化的数据收集,提供结果分析和可视化工具,易于与现有的Python项目集成。
ppi_py是一个通过机器学习实现统计严谨的科学发现的包,支持预测驱动的推断方法,能够进行多种统计分析。
能让Python直接加载和操作Live2D模型的工具,无需通过Web Engine等间接手段渲染,可实现模型加载、口型同步、面部表情控制等,让虚拟角色在Python项目中“活”起来
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。
用于评估视觉语言模型在多样化基准测试中的鲁棒性的Python库,提供60种VLM模型和40种评估基准的全面工具和脚本,支持大规模模型和大规模训练样本,简化视觉语言模型的评估过程
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。
semchunk是一个快速且轻量的纯Python库,旨在将文本拆分成语义上有意义的区块,方便进行自然语言处理和文本分析。
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。
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。
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。
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。
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。
skfolio是一个基于Scikit-Learn构建的Python库,旨在帮助用户进行投资组合优化。它支持多种优化方法,并且易于与其他Python数据科学工具集成,提供灵活的API接口以满足不同的需求。
ScrapeGraphAI 是一个网络抓取Python库,使用LLM和图形逻辑为网站、文档和XML文件创建抓取管道。只需说出你想提取的信息,这个工具库就能为你完成!
MindSQL AI是一个用于无缝数据库交互的Python RAG库,兼容PostgreSQL、MySQL、SQLite、Snowflake和BigQuery。它由开源LLM驱动,支持自然语言处理查询,兼容ChromaDB和Faiss,能够通过少量代码实现功能的简化。
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。
LLM Zoo收集了各种开源和闭源语言模型的信息,包括发行时间、模型大小、支持的语言、领域、训练数据以及相关资源链接。旨在为自然语言处理(NLP)领域的研究人员提供参考,以帮助其选择适合其需求的模型。