| # | 2023 年第 31 週 | 2023 年 8 月 20 日 |
|---|---|---|
| 1 | ジャックス | 2018 年に Google によって開発された科学計算を最適化するための Python ライブラリ: GPU および TPU 上で実行される NumPy とみなすことができます。jax.numpy は、numpy に非常によく似た API インターフェイスを提供します。, Just After eXceution (JAX) は、自動微分に優れた CPU、GPU、TPU 上の NumPy です。これは、高性能数値計算、特に機械学習研究用の Python ライブラリです。その数値 API は、科学計算用のライブラリである NumPy に基づいています。Python と NumPy はどちらもよく知られ、一般的に使用されているプログラミング言語であり、JAX を簡単で多用途で実装しやすくします。機械学習の分野では、TensorFlow と PyTorch は誰もがよく知っているかもしれませんが、これら 2 つのフレームワークに加えて、過小評価すべきではないいくつかの新しい勢力があります。JAX 開発の出発点は何ですか? これについて言えば、NumPyについて触れなければなりません。NumPy は Python の基本的な数値演算ライブラリであり、広く使用されています。ただし、numpy は GPU やその他のハードウェア アクセラレータをサポートしておらず、バックプロパゲーションの組み込みサポートもありません。さらに、Python 自体の速度制限により NumPy の使用が妨げられるため、ディープ ラーニングのトレーニングやデプロイに numpy を直接使用する研究者はほとんどいません実稼働環境のモデル。この場合、PyTorch、TensorFlow など、多数の深層学習フレームワークが登場しています。ただし、numpy には、柔軟性、便利なデバッグ、安定した API などの独自の利点があります。JAX の主な出発点は、上記の numpy の利点とハードウェア アクセラレーションを組み合わせることです。TensorFlow は Google によって開発され、初期バージョンは 2015 年のオープンソース TensorFlow0.1 に遡りますが、その後着実に発展し、強力なユーザー グループを持ち、最も人気のある深層学習フレームワークになりました。ただし、ユーザーが TensorFlow を使用すると、不十分な API の安定性や静的計算グラフの複雑なプログラミングなどの TensorFlow の欠点も露呈します。そこで TensorFlow2.0 版では Google が Keras を組み込み tf となりました。ケラス。PyTorch (Python-Torch) は、Facebook の機械学習ライブラリです。TensorFlow または PyTorch を使用しますか? 1 年前、この問題には議論の余地はなく、ほとんどの研究者は TensorFlow を選択するでしょう。しかし、現在は状況が大きく異なり、PyTorch を使用する研究者が増えています。 |
| 2 | キーマウスゴー | マウスとキーボードの記録と、クリックとタイピングをシミュレートするボタンウィザードに似た自動操作機能: ユーザーのマウスとキーボードの操作を記録し、ボタンをトリガーすることで以前に記録された操作を自動的に実行し、実行回数を設定できます。ボタン ウィザードの簡略化された緑色のバージョンとして理解されます。用途: 単純で単調な繰り返しの作業を行う場合、このソフトウェアを使用すると労力を大幅に節約できます。自分でやって、あとはコンピューターにやらせるだけです。デスクトップ モード 1. 録音ボタンをクリックして録音を開始します。2. マウスのクリックやキーボード入力など、コンピュータ上で任意の操作を実行すると、アクションのこの部分が記録されます。3. 終了ボタンをクリックして録音を終了します。4. [スタート] ボタンをクリックすると、コンピュータは手順 2 で記録したアクションを繰り返します。 |
| 3 | ループ | ワンクリックで顔を交換 |
| 4 | youtube-dl | YouTube.com やその他のビデオ サイトからビデオをダウンロードするためのコマンド ライン プログラム |
| 5 | イナゴ | オープンソースの負荷テスト ツール。ユーザーの行動は Python コードを使用して定義され、数百万のユーザーをシミュレートすることもできます。Locust は非常に使いやすい分散型ユーザー負荷テスト ツールです。Locust は主に Web サイトやその他のシステムの負荷テストを実行し、システムが同時に処理できるユーザーの数をテストできます。Locust は完全に時間ベースであるため、1 台のマシンで数千人の同時ユーザーをサポートします。 |
| 6 | 落ちた | GPL ライセンスに基づいてリリースされた、無料のオープンソース ペイント ソフトウェア。製図、スケッチ、彩色から最終調整までのペイントプロセスをすべて実行できる充実した機能を備えていますコンセプトスケッチ、イラスト、コミック、アニメーション、シーン、3Dテクスチャを描画できますデジタルボード、筆圧感度、手ぶれ補正、レイヤー、フィルター、カラー管理など |
| 7 | ゾンビ | このPlants vs. Zombiesはpygameをベースにしたシューティング版ディフェンスゲームです。シンプルで遊びやすく、使いやすい、一般的なシューティングゲームのフレームワークを使用できます。 |
| 8 | フェイスチェーン | 個人のデジタル画像を作成するために使用できる深層学習モデル ツール。ユーザーは少なくとも 3 枚の写真を提供するだけで、自分の個人的なデジタル アバターを取得できます。FaceChain は、グラデーション インターフェイスでのモデルのトレーニングと推論機能の使用をサポートし、上級開発者がトレーニングと推論に Python スクリプトを使用することもサポートします。 |
| 9 | キティマインダー | Baidu FEX チームの f-cube チーム (旧 UEditor チーム) のもう 1 つの傑作。オンライン脳マップ編集ツールとして、ネイティブ編集ツールのインタラクティブなエクスペリエンスが豊富にあります。KM には UE と同じ目的があり、エンド ユーザーのエクスペリエンスに重点を置くということです。同時に、Webクラウドストレージの利点を最大限に発揮し、編集したマインドマップをクラウドに直接同期できます。また、独自の「クラウドディスク共有」機能により、編集中のマインドマップをワンクリックで他のユーザーとオンラインリンクを直接生成し、シームレスなコミュニケーションを実現します。KM は SVG テクノロジーに基づいて、JavaScript+html を使用して実装されます。ほとんどの主要なブラウザをサポートします。 |
カテゴリー: Python オープンソース プロジェクトの週間ランキングタグ: 科学計算 ボタン ウィザード pygame 負荷テスト youtube ゲーム
注: 現在の記事は随時更新されます。 この記事についてより良い提案がある場合、または推奨する新しい資料がある場合は、「優れた Web サイトの共有へようこそ 」をクリックしてください。