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Lobe-Python是用于Lobe模型的一系列Python工具。

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简介:
该凸瓣Python API 借助 TensorFlow、TensorFlow Lite 或 ONNX 选项,提供在 Python 环境中执行导出的 Lobe 模型代码的便捷途径。为了方便使用,请先确保您的 Linux 系统上已经安装了必要的依赖项。具体步骤如下:首先,更新软件包列表:`sudo apt update`,然后安装 Python 3 开发环境和 pip 包管理器:`sudo apt install -y python3-dev python3-pip`。接下来,安装 Pillow 依赖包:`sudo apt update` 和 `sudo apt install -y libatlas-base-dev libopenjp2-7 libtiff5 libjpeg62-dev`。最后,使用 pip 安装 lobe-python 包:`pip3 install setuptools pip3 install git+https://github.com/lobe/lobe-python`。

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  • lobe-python:支持LobePython
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    Lobe-python是一款专为简化Lobe机器学习模型使用而设计的Python工具包。它提供了一组简洁易用的功能接口,使开发者能够轻松地将训练好的Lobe模型集成到自己的Python项目中。 凸瓣Python API 使用TensorFlow、TensorFlow Lite或ONNX选项在Python中运行导出的Lobe模型的代码。安装Linux 在运行这些命令之前,请确保已安装 Python3 和 Pillow 依赖项。 # 安装 Python3 sudo apt update sudo apt install -y python3-dev python3-pip # 安装 Pillow 依赖项 sudo apt update sudo apt install -y libatlas-base-dev libopenjp2-7 libtiff5 libjpeg62-dev # 安装 lobe-python pip3 install setuptools pip3 install git+https://github.com/lobe/lobe-python
  • 聊天机器人:Lobe-Chat
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    Lobe-Chat是一款易于使用的聊天机器人开发工具,它利用机器学习技术帮助用户轻松创建个性化的对话体验。无需编程背景即可上手。 推荐理由:这是一个高性能的聊天机器人框架,支持语音合成、多模态功能以及可扩展的函数调用插件系统。用户可以一键免费部署私人的ChatGPTLLM web应用程序,为项目提供强大的聊天机器人功能。
  • Elixir:维血流Python
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    Elixir是一款专为一维血流建模设计的Python工具包。它提供了便捷的接口来构建、求解和分析复杂的人体循环系统模型,适用于科研与教育领域。 长生不老药的论述似乎与主题有些偏离了,我将忽略这一点并重新组织剩余的内容。 对血液流动的研究尤其是系统性动脉脉搏波传播建模是医学界关注的重点领域。我们开发了一个程序包来模拟大型动脉中的血流和压力情况,通过求解基于弹性管内不可压缩牛顿流体的Navier-Stokes方程的一维非线性模型实现这一目标。值得注意的是,我们的方法不依赖于离散技术(如Lax-Wendroff法),而是采用自动微分来达到类似的效果。 模拟系统动脉中的血流和压力已成为理论与临床研究者共同关注的话题,并且这项工作具有重要的跨学科意义。该项目旨在创建一个软件包,利用我们开发的模型进行相关模拟,以期能更好地治疗心血管疾病。这一目标至关重要,因为发达国家中大多数死亡案例都归因于心血管疾病,这些疾病的产生主要与动脉异常流动有关。 最初项目的灵感来自于先前及目前基于数学模型构建麻醉模拟器的努力。其中一个重要方面是为心脏血管系统建立有效的模型。
  • Pyroms:适区域海洋统(ROMS)Python
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    Pyroms是一款专为区域海洋建模系统(ROMS)设计的Python工具包,提供数据处理、分析及可视化功能,助力科研人员更高效地开展海洋科学研究。 欢迎来到Pyroms! Pyroms是一个处理区域海洋建模系统输入和输出文件的工具集合。该项目最初由Rob Hetland在googlecode上启动,并随后迁移到了octant平台。之后,Frederic Castruccio创建了一个分支并将其更名为pyroms。 目前,Pyroms托管在一个代码仓库中,并且需要Python 3.4或更高版本的支持。 安装 尽管Pyroms的边缘功能尚不完善,尤其是在安装方面,但最近的开发工作是在管理型Python环境中进行的。不过,当前还不支持通过Conda来安装Pyroms。 如果您是初次使用,请建议您先安装一个适合于科学软件(包括Pyroms)使用的Python 3环境(从2020年12月开始推荐使用版本为3.8)。同时考虑将conda-forge设置为默认频道。
  • Darts:Python时间序操作与预测库-python开发
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    Darts是一款专为Python设计的时间序列分析和预测库,它提供了丰富的功能来处理时间序列数据,包括数据预处理、模型训练以及预测评估等。 Darts 是一个 Python 库,能够轻松地操作和预测时间序列数据。它包含多种模型,从经典的 ARIMA 模型到神经网络都有涵盖。所有这些模型都可以通过统一的 fit() 和 predict() 函数进行使用,这与 scikit-learn 的用法类似。此外,Darts 还简化了对模型进行回测的过程,并支持将多个模型的预测结果结合以及加入外部回归变量。 安装 Darts 前建议您首先为 Python 创建一个干净的工作环境。
  • UWG: Urban Weather Generator 拟城市热岛效应 Python 程序
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    UWG(Urban Weather Generator)是一款专为研究者设计的Python工具,旨在模拟和分析城市环境中的热岛效应,助力探索城市气候特征及其变化。 Urban Weather Generator(uwg)是一个用于建模的Python应用程序。它利用一系列属性来模拟城市峡谷内的平均气候条件,这些属性包括: - 建筑物几何形状:建筑物的高度、地面覆盖率、窗户与墙壁的比例以及外观建筑面积。 - 建筑用途:程序类型、HVAC系统和占用/设备调度情况。 - 夏季冷却系统的散热至室外。 - 冬季室内向室外的热泄漏。 - 城市材料特性:道路、墙体及屋顶的热质量,反照率以及辐射率。 - 交通引起的人为热量产生,包括交通时间表的影响。 - 植被覆盖情况:树木和灌木丛的存在。 该模型由Bruno Bueno开发,并且自那时起已经经过三次验证。2016年,Joseph Yang也对该软件进行了改进工作。此存储库是原始Python版本的转换成果。这里提供了一个使用Urban Weather Generator进行创建及运行操作的例子以供参考。
  • Python-SMAC3序算法配置:通参数优化
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    简介:Python-SMAC3序列模型算法配置是一款用于自动调参的软件工具,专为利用序列模型进行机器学习任务的用户设计。它能够高效地搜索最优超参数组合以提升模型性能,并支持广泛的机器学习库和框架,包括但不限于scikit-learn和Keras等。通过将复杂且耗时的手动调整过程自动化,Python-SMAC3简化了优化流程并加快了研究迭代速度。 SMAC3 - 序列模型算法配置:一种用于优化算法参数的通用工具。
  • 些宏觀:这Python实现动态宏观经济
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    本项目展示了使用Python编程语言构建的一系列动态宏观经济模型。通过这些模型,可以更好地理解经济系统的运行机制及其对政策变化的响应。 我用 Python 实现了一些动态宏观经济模型。如需了解更多详情,请随时与我联系。
  • pyFTreetool:个开源Python生成FT最小割集-源码
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    PyFTreetool是一款开源Python工具,专为生成故障树(FT)模型的最小割集设计。通过简洁高效的源代码,它简化了复杂系统可靠性分析的工作流程。 pyFTree是一个开放源代码工具,它将故障树模型作为Python程序,并输出最少的割集。要生成故障树,请使用FT_parser并提供程序文件路径。请注意,这是一个处于开发早期阶段的兴趣项目。在项目的下一发展阶段中,预计会发现一些错误和问题存在于FTree.py及FT_parser.py文件内。我们欢迎您的建议与贡献,可以通过拉取请求的方式提交;同时您也可以通过提出功能需求来进一步完善这个工具。
  • yolov8s.pt 个预训练文件,归属YOLOv8
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    简介:Yolov8s.pt是YOLOv8系列中的小型预训练模型文件,适用于资源受限环境下的目标检测任务。 yolov8s.pt 是 YOLOv8 模型系列中的一个预训练模型文件,它是该系列的小型(small)版本。YOLO是一种流行的实时对象检测系统。 **特点:** - **小型化**: yolov8s.pt 强调的是“small”版本,这意味着它在模型大小和计算复杂度上进行了优化,以便在资源受限的设备(如边缘设备或移动设备)上运行。尽管体积较小,但它仍然保持了相当不错的检测性能。 - **高性能**: 尽管是小型版本,但 YOLOv8s 仍能在保证实时检测速度的同时提供准确的结果。这得益于其先进的模型架构和训练策略。 - **易于使用**: YOLOv8 设计为便于用户部署的解决方案。yolov8s.pt 文件可以直接加载到 PyTorch 环境中,进行进一步推理或微调。 - **多尺度检测**: YOLOv8 继承了其系列中的多尺度检测能力,能够识别不同大小的对象,在复杂场景下非常有用。 - **广泛适应性**: 由于 YOLOv8 的高效性和准确性,它被广泛应用在各种领域中,例如视频监控、自动驾驶和机器人视觉等。