BIBDCalc: 一个用于 BIBD 计算的 Python 工具库-ITADN社区

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BIBDCalc是一款专为平衡不完全区组设计(BIBD)研究者和学者打造的Python工具库。它提供了一系列强大而灵活的功能，帮助用户轻松进行BIBD的相关计算与分析，极大地简化了复杂的数学过程，让研究人员能够更加专注于理论探索与创新实践。 BIBD计算器是一个用于进行平衡不完整块设计（Balanced Incomplete Block Design, BIBD）相关计算的Python库。 ### BIBD定义：设V和B为集合，I ⊆ V x B。如果满足以下条件，则三元组 (V, B, I) 是一个(v, k, λ) 设计： - |V| = v。 - 每个块 b ∈ B 与恰好k个顶点v ∈ V相交（在关系 I 中）。 - V的每个t子集T恰好与λ个块b ∈ B相关。 ### 关于这个库：该库提供了一些例程，用于测试带有某些参数的BIBD的存在性，并构建一些特定的BIBD。

Layout-Parser: 一个用于文档布局分析的Python工具库

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简介：Layout-Parser是一款强大的Python工具库，专为文档布局分析设计。它能够高效解析各类文档结构，提取关键信息，适用于学术研究与工业应用。布局解析器是一种基于深度学习的工具，用于文档图像的布局分析任务。可以通过pip或conda安装该库： ``` pip install layoutparser # 安装Detectron2以使用深度学习模型进行布局检测 # 请确保PyTorch版本与已安装的Detectron2版本兼容。 pip install git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git#egg=detectron2 # 根据需要安装OCR组件 pip install layoutparser[ocr] ```

Pyliferisk：适用于寿命精算计算的Python工具库

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Pyliferisk是一款专为寿险精算设计的Python工具库，提供便捷的模型构建和分析功能，帮助保险业者准确评估风险与制定策略。 Pyliferisk是一个用于寿命精算计算的Python库，它简单、强大且易于使用。版本：1.11 作者：Francisco Garate 介绍： Pyliferisk是用Python编写的一个开源库，适用于生命周期和精算合同计算，遵循国际精算符号中的常用方法。该库能够处理所有的人寿意外事件风险（因为其公式符合国际精算标准），并且支持主要的保险产品。它以单个文件模块的形式分发，并且除了Python的标准库之外没有其他依赖项，这使得它的运行速度非常快。Pyliferisk与Python 3.x和2.7版本兼容。此外，该软件包还包括几个生命死亡率表（pyliferisk.mortalitytables），这些表格主要来源于学术教科书。表格以列表格式提供。

Python-MetPy: 一个用于读取、可视化和计算天气数据的Python工具包

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MetPy是专为气象科学家设计的Python库，它提供了便捷的数据处理功能，包括文件读取、图形绘制及数值计算等服务。 MetPy是Python中的一个工具集，用于读取、可视化天气数据并进行相关计算。

AmpliGraph：一个用于知识图表示学习的Python工具库 https://docs.ampligraph.org

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AmpliGraph是专为知识图谱表示学习设计的Python库。它提供了一系列算法和模型来执行链接预测、实体分类等任务，支持自定义损失函数和约束条件，便于研究人员开发创新的应用程序。文档参见https://docs.ampligraph.org。 AmpliGraph 是一个基于 TensorFlow 的开源库，用于预测知识图中的概念链接，并提供一组神经机器学习模型来处理关系学习任务，即在监督模式下对知识图进行操作的机器学习分支。使用 AmpliGraph 可以实现以下功能： - 从现有知识图中发现新信息。 - 使用缺失语句完成大型的知识图谱。 - 创建独立的知识图表征。 - 开发并评估新的关系模型。 AmpliGraph 的核心是生成知识图表征，即在度量空间中的概念矢量表示，并结合特定的评分函数来预测未见和新颖的关系链接。其主要特点包括： - 直观易用的 API：减少编写代码以学习知识图中链接所需的工作。 - 支持 GPU 加速：基于 TensorFlow 构建，能够在 CPU 和 GPU 上运行，从而加快训练速度。 - 可扩展性：通过拓展 AmpliGraph 的基本估计量来创建自己的知识图表征模型。 AmpliGraph 包含以下子模块： - 数据集：加载数据集（即知识图）的辅助函数； - 模型：包括 TransE、DistMult 和 ComplEx 等多种知识图表征模型。

voxseg：一个用于语音与非语音分段的Python库的VAD工具

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VoxSeg是一款功能强大的Python库，专为语音活动检测（VAD）设计，能够精准地区分语音和非语音片段，适用于多种音频处理场景。 Voxseg 是一个用于语音活动检测（VAD）的Python软件包，旨在对音频进行语音与非语音部分的分段处理。它提供了一个完整的VAD流程，并包含预训练模型。这项工作基于以下文献： @inproceedings{cnnbilstm_vad, title = {A hybrid {CNN-BiLSTM} voice activity detector}, author = {Wilkinson, N. and Niesler, T.}, booktitle = {Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP)}, year = {2021}, address = {Toronto, Canada} }

Darts：一个用于Python的时间序列操作与预测工具库-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。

Python - 一个用于展示人工神经网络(ANN)的Python库

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这是一款专为演示和教育目的设计的Python库，致力于简化人工神经网络（ANN）的学习与实现过程，提供直观易懂的操作接口。一个用于可视化人工神经网络（ANN）的Python库。

Python moviepy：一个用于视频处理的Python库

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MoviePy是一款强大的Python库，专为视频编辑设计。它提供了简单易用的接口进行剪辑、拼接以及添加特效等操作，助力创作者轻松实现创意想法。 MoviePy是一个用Python编写的视频处理库，支持常见的视频剪切、拼接、插入标题等功能，并且可以进行非线性编辑以及添加特效。它能够读取和保存所有最常见的音频和视频格式，包括GIF。

3DBinPacking：一个用于3D装箱的Python库

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3DBinPacking是一款专为解决三维空间中物品最优装载问题而设计的Python工具库。它提供了一系列高效算法，帮助用户轻松应对复杂的装箱挑战，在物流与仓储管理领域有着广泛的应用前景。 3D箱包装基于Go语言中的3D Bin Packing实现。该代码具有以下特性： 1. 对垃圾箱和物品进行排序：默认情况下所有箱子和物品从最小到最大排序，也可以选择按相反顺序排序。 2. 物品分配： - [distribute_items=True]：将物品放入可容纳它们的任意一个或多个盒子中。每个物品至少会放置在一个合适的盒子里。 - [distribute_items=False]：尝试把所有物品放进每一个垃圾箱，最后显示哪些适合和不适合放在各个箱子中的物品。 3. 小数位设置：[number_of_decimals=X] 定义输入输出数值的小数精度，默认值为3。安装方法： ``` pip install py3dbp ``` 基本说明： - Bin（盒子）和Items（物品）的创建参数相同。

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