Python 科学技術関連のパッケージ一覧

PyPIで公開されているパッケージのうち、科学技術関連のパッケージの一覧をご紹介します。
具体的には、次のフィルターによりパッケージを抽出しました。

Intended Audience :: Science/Research
Topic :: Scientific/Engineering

英語での説明文は機械翻訳を交えて日本語化し掲載しております。
パッケージを探す参考にしていただければ幸いです。

パッケージ確認日：	2024/09/01
パッケージ数：	9566

3DCORE(1.1.4): 3D Coronal Rope Ejection Model

3Dコロナロープ射出モデル

3DFin(0.4.1): Automatic dendrometry and forest inventory for terrestrial point clouds, application package

陸上点群の自動樹状突起測定と森林インベントリ, アプリケーションパッケージ

aaanalysis(1.0.0): Python framework for interpretable protein prediction

解釈可能なタンパク質予測のためのPythonフレームワーク

aac-datasets(0.5.2): Audio Captioning datasets for PyTorch.

Pytorchでオーディオキャプションのデータセットを自動化する。

aac-metrics(0.5.4): Metrics for evaluating Automated Audio Captioning systems, designed for PyTorch.

Pytorchによるオーディオキャプションの自動化メトリクス。

acgc(0.3): A collection of data analysis programs used by the Atmospheric Chemistry and Global Change (ACGC) research group

大気化学と地球変動（ACGC）研究グループが使用するデータ解析プログラム集

acg-feature-extractor(0.0.2): General feature extractor

一般的な特徴抽出器

acl-anthology-py(0.4.3): A library for accessing the ACL Anthology

ACL Anthologyにアクセスするためのライブラリ

aclc-ba(0.0a1.dev1): Arabic Processing tool

アラビア語処理ツール

accera(1.2.29): Accera – An optimizing cross-compiler for compute-intensive code

Accera Python バインディング

accera-compilers(1.2.29): Accera Compilers

Accera コンパイラ

accera-gpu(1.2.29): Accera GPU Support

Accera GPUサポート

accera-llvm(15.0.101): Accera LLVM Binaries

Accera LLVM バイナリ

ad(1.3.2): Fast, transparent first- and second-order automatic differentiation

高速で透過的な1次・2次自動微分

adg(3.1.0): A powerful diagram generator and evaluator for many-body formalisms in physics and chemistry

物理学や化学の多体式のための強力なダイアグラム生成器と評価器

adce(1.3.3.2): Fast, transparent first- and second-order automatic differentiation; loving fork of ad by Abraham Lee / tisimst@gmail.com

高速で透過的な1次・2次の自動微分法; Abraham Lee氏によるadのloving fork / tisimst@gmail.com

ADiPy(0.6.3): Automatic Differentiation for Python

Pythonの自動判別

addition-shantanu(0.0.2): sum numbers

サムナンバー

adl2pydm(0.0.4): Convert MEDM’s .adl files to PyDM’s .ui format.

MEDM の .adl ファイルを PyDM の .ui 形式に変換します。

ADLStream(0.1.5): ADLStream is a novel asynchronous dual-pipeline deep learning framework for data stream mining

ADLStreamは、データストリームマイニングのための新しい非同期デュアルパイプライン深層学習フレームワークです。

address-templeter(1.41): search for addresses in the text

テキスト内のアドレスを検索

aea(1.2.5): Autonomous Economic Agent framework

自律型経済エージェントフレームワーク

aeneas(1.7.3.0): aeneas is a Python/C library and a set of tools to automagically synchronize audio and text (aka forced alignment)

aeneas は、音声とテキストを自動的に同期させるための Python/C ライブラリとツール群です。

adansons-base(0.1.3): Adansons Base

アダンソンベース

aghasher(0.1.1): An implementation of Anchor Graph Hashing

アンカーグラフハッシングの実装

aghast(0.2.1): Aghast: aggregated, histogram-like statistics, sharable as Flatbuffers.

Aghast: 集約されたヒストグラムのような統計情報で、Flatbuffersとして共有できます。

aiCode(23.6.22.0): AI-Assisted/Automated Coding

AI支援/自動コーディング

ahlive(1.0.4.post1): animate your data to life

データに命を吹き込む

aihwkit(0.9.1): IBM Analog Hardware Acceleration Kit

IBMアナログハードウェアアクセラレーションキット

aiida-crystal-dft(0.4): Yet another AiiDA plugin for CRYSTAL code, mainly intended for use with the cloud infrastructures (currently, MPDS)

CRYSTALコード用のAiiDAプラグイン、主にクラウドインフラ(現在MPDS)での利用を想定

ailist(2.1.3): Python package for Augmented Interval List

拡張間隔リスト用のPythonパッケージ

aiondata(0.6.1): A common data access layer for AI-driven drug discovery.

AI駆動型創薬のための共通データアクセスレイヤー。

aiootp(0.23.14): a high-level async cryptographic anonymity library to scale, simplify, & automate privacy best practices for secure data & identity processing, communication, & storage.

aiootp – 非同期のワンタイムパッドベースの暗号・匿名性ライブラリ。

airfoils(0.2.2): Airfoils (aerofoils)

エアフォイル（空気翼

ait-bsc(7.5.5): AIT – Accelerator Integration Tool

AIT – アクセラレータ統合ツール

albopictus(1.15.0): Large-scale environment-driven population dynamics and disease spread models for vector-borne diseases

ベクター媒介疾患のための大規模な環境主導の個体群動態および疾患拡大モデル

alchemistry-flamel(0.3.1): A command line interface (CLI) to alchemlyb.

alchemlybのコマンドラインインターフェース(CLI)。

alchemlyb(2.3.2): the simple alchemistry library

単純な錬金術ライブラリ

alchemtest(0.8.0): the simple alchemistry test set

簡単な錬金術のテストセット

ale-py(0.9.1): The Arcade Learning Environment (ALE) – a platform for AI research.

アーケード学習環境 Python インターフェース

algebraixlib(1.4): A data algebra library

データ代数ライブラリ

allein_zu_haus(0.1.3): Needleman-Wunsch quality-aware sequence alignmenti, primarily for use with a full aligner like GEM.

Needleman-Wunsch Quality-Aware Sequence Alignment

allennlp-server(1.0.0): Simple demo server for AllenNLP models and training config builder.

AllenNLPモデルとトレーニングコンフィグビルダーのためのシンプルなデモサーバ。

alogos(0.2.1): Grammar-guided genetic programming (G3P): Search for optimal strings in any context-free language.

文法誘導型遺伝的プログラミング(G3P)。文脈自由言語における最適な文字列を探索します。

alitra(1.1.3): Simple alignment and transformation between coordinate frames

座標フレーム間の簡単な位置合わせと変換

alpha-shapes(1.1.1): reconstruct the shape of a 2D point cloud.

2次元点群の形状を再構築します。

amdinfer(0.4.0): Python client library for the AMD Inference Server: unified inference across AMD CPUs, GPUs, and FPGAs

AMD Inference Server用のPythonクライアントライブラリ：AMD CPU、GPU、FPGAにまたがる統一された推論

AMAT(2.3.0): Aerocapture Mission Analysis Tool

エアロキャプチャーミッション解析ツール

analysis-runner(3.1.0): Analysis runner to help make analysis results reproducible

解析結果の再現性を高めるための解析ランナー

analysis-runner-ms(0.9.10): Analysis runner to help make analysis results reproducible

解析結果の再現性を高めるための解析ランナー

anesthetic(2.8.14): nested sampling post-processing

麻酔薬：入れ子になったサンプリングの可視化

angdist(1.3): Plot the 2D histogram of Euler angles covered by a set of cryo-EM particles

一組のクライオEM粒子でカバーされたオイラー角の2次元ヒストグラムをプロットします。

ANIAnimator(0.2.2): ANIAnimator makes the GIF file from a given chemical ANI file

ANIAnimatorは、与えられた化学物質のANIファイルからGIFファイルを作成します

ampform(0.15.4): Automatically generate symbolic amplitude models for Partial Wave Analysis

部分波動解析のための記号的振幅モデルの自動生成

ampform-dpd(0.2.0): Symbolic expressions for Dalitz-Plot Decomposition

Dalitz-Plot Decompositionのための記号式

annotrack(0.0.3): napari plugin for annotating tracks to estimate error rates

エラー率を推定するためのトラックアノテーション用napariプラグイン

anoa(0.1.1a0): A differentiable programming for scientists

科学者のための差別化可能なプログラミング

anomalous-diffusion(0.1.0): Anomalous diffusion simulation

異常拡散シミュレーション

anomalytics(0.2.2): The ultimate anomaly detection library.

究極の異常検知ライブラリ

apogee-connect-rpi(0.1.5): Automates data collection with Bluetooth sensors from Apogee Instruments, Inc. using a Raspberry Pi

Apogee Instruments, Inc.のBluetoothセンサーでRaspberry Piを使用してデータ収集を自動化

apollo-archive(1.3): Python package to list and download all original images from Flickr Apollo Archive

Flickr Apollo Archive からすべてのオリジナル画像をリストアップしてダウンロードする Python パッケージ

apple-heartrate-pandas(0.1.6): A Python package to convert Apple Health Heartrate in Pandas

PandasでApple Healthの心拍数を変換するPythonパッケージ

apple-ocr(1.0.8): An OCR (Optical Character Recognition) utility for text extraction from images.

画像からのテキスト抽出のためのOCR（光学式文字認識）ユーティリティ

aqlm(1.1.6): Efficiently run models quantized with AQLM

AQLMで量子化されたモデルを効率的に実行

AQMLator(0.1.1): A package for auto quantum machine learning-izing your experiments!

実験を自動量子機械学習化するためのパッケージ！

aquacropeto(0.1.1): Library for estimating reference and potential evapotranspiration.

参照蒸発散量と潜在蒸発散量を推定するためのライブラリ。

apstools(1.6.20): Library of Python tools for use with the Bluesky Framework at the APS.

APSでBlueSkyで使用するためのさまざまなPythonツール

arbitragelab(1.0.0): ArbitrageLab is a collection of algorithms from the best academic journals and graduate-level textbooks, which focuses on the branch of statistical arbitrage known as pairs trading. We have extended the implementations to include the latest methods that trade a portfolio of n-assets (mean-reverting portfolios).

ArbitrageLabは、最高の学術ジャーナルや大学院レベルの教科書に掲載されたアルゴリズムを集めたもので、ペア取引として知られる統計的裁定取引の一分野に焦点を当てています。私たちは、n資産のポートフォリオ（平均回帰ポートフォリオ）を取引する最新の手法を含むように実装を拡張しました。

arblay(1.0): Making the matplotlib figures with an arbitrary layout specifying pixels

ピクセルを指定した任意のレイアウトでmatplotlibの図形を作る

arborator(1.0.0): Arborator: Simplifying operationalized pathogen surveillance and outbreak detection

Arborator 運用可能な病原体サーベイランスとアウトブレイク検出の簡素化

ARC-Alkali-Rydberg-Calculator(3.5.0): Alkali Rydberg Calculator

アルカリ・リュードベリ計算機

arpa(0.1.0b4): Library for reading ARPA n-gram models.

ARPA n-gramモデルを読み取るためのライブラリ。

arpes(3.0.1): Modular data analysis code for angle resolved photoemission spectroscopy (ARPES)

角度分解光電子分光法（ARPES）のモジュールデータ分析コード

arrayfire-binary-python-wrapper(0.7.0): ArrayFire Python Wrapper

ArrayFire Pythonラッパー

artemis-lab(0.0.0): Artemis core can be defined as framework to create and play modular pipelines. Coming soon…

Artemis Coreは、モジュラーパイプラインを作成および再生するためのフレームワークとして定義できます。もうすぐです。。。

art-of-geometry(0.0.0.dev0): Art of Geometry

ジオメトリのアート

articubench(0.1.0): articubench – An Articulatory Speech Synthesis Benchmark

articubench – アーティキュレーション音声合成ベンチマーク

arviz(0.19.0): Exploratory analysis of Bayesian models

ベイズモデルの探索的分析

arxiv-checker(1.4.4): Cross check the most recent arxiv mailing against a list of authors.

作者のリストに対して最新のarxivメーリングをクロスチェックしてください。

asciiporn(2009.05.01): view color images & 3d scientific plots in ssh terminal (screenshots using putty ssh terminal included)

カラー画像と3D科学プロットをssh端末で表示（putty ssh端末を使ったスクリーンショットを含む）

asciitable(0.8.0): Extensible ASCII table reader and writer

拡張可能なASCIIテーブルリーダ/ライタ

ascnii(0.0.1.dev21): View brain images in terminal using ASCII characters

ASCII文字を用いた端末での脳画像表示

aspecd(0.10.1): Framework for handling spectroscopic data.

スペクトルデータを扱うためのフレームワーク

askanna(0.24.0): The AskAnna CLI & Python SDK is part of the AskAnna platform to kickstart your data science projects

AskAnna CLIはAskAnnaプラットフォームの一部であり、データサイエンスプロジェクトのキックスタートを支援します。

assess-acceptability-judgments(0.0.28): A library for assessing acceptability judgments

合否判定を評価するためのライブラリ

astars(0.0.1): astars: An unified programming language parser & analyse AST tool for Souece Code Analysis.

astars: ソースコード分析用の統合プログラミング言語パーサーおよび分析 AST ツール。

astroconst(0.0.12): A Python package that provides astronomical constants.

天文定数を提供するPythonパッケージ

astrool(0.1.dev0): Python package for Astronomers in a Hurry

天文学者のためのPythonパッケージを急いで

attribution-quality(1.0): KernelWeighted Contribution implementation for visual understanding of deep learning segmentation

ディープラーニングのセグメンテーションを視覚的に理解するためのKernelWeighted Contribution実装

audit-AI(0.1.1): audit-AI detects demographic differences in the output of machine learning models or other assessments

audit-AI 機械学習モデルの出力やその他の評価における人口統計学的な差異を検出します。

augmenty(1.4.4): An augmentation library based on SpaCy for joint augmentation of text and labels.

SpaCyをベースにした、テキストやラベルを共同で拡張するための拡張ライブラリ。

autobnn(0.0.2.dev0): Package for training Gaussian process-like Bayesian Neural Networks with composite structure.

複合構造を持つガウシアンプロセスライクなベイジアンニューラルネットワークを学習するためのパッケージ

autocare-dlt(0.2.6): Autocare Tx Model

オートケアTxモデル

auto-causal(0.0.1): An Causal Learning Framework

因果関係学習フレームワーク

autochain(0.0.5): AutoChain: Build lightweight, extensible, and testable LLM Agents

AutoChain: 軽量で拡張可能でテスト可能な LLM エージェントを構築する

automatize(1.0b7): Automatize: A Multiple Aspect Trajectory Data Mining Tool Library

自動化する。複数アスペクト軌道データマイニングツールライブラリ

Auto-Research(1.0): Geberate scientific survey with just a query

問い合わせだけで科学調査ができるゲバレート

auto-uplift(0.0.1): An Causal Learning Framework

因果関係の学習フレームワーク

avogadro(1.98.1): Avogadro provides analysis and data processing useful in computational chemistry, molecular modeling, bioinformatics, materials science, and related areas.

Avogadroは、計算化学、分子モデリング、バイオインフォマティクス、材料科学、および関連分野で役立つ分析とデータ処理を提供します。

awg-scpi(0.2.2): Control of Arbitrary Waveform Generators (AWG) with SCPI command sets like Siglent SDG6022X through python via PyVisa

Siglent SDG6022XのようなSCPIコマンドセットを持つ任意波形発生器（AWG）のPyVisa経由のPythonによる制御

aznt(0.0.44): From A to Z Number Theory

AからZまでの数論

bacoli-py(1.0.31.0.3): Python package for the error controlled numerical solution to 1D time-dependent PDEs

1次元時間依存PDEの誤差制御数値解法のためのPythonパッケージ

baikalai-apis(0.9.1): baikalai-apis contains the python classes generated from the baikal ai APIs, which includes tagger, and so on.

baikalai-apisはbaikal aiのAPIから生成されたpythonクラスで、taggerなどが含まれています。

baikalnlpy(1.1.0): The baikal nlp python client library

baikal nlp pythonクライアントライブラリ

balanced-loss(0.1.0): Easy to use class-balanced cross-entropy and focal loss implementation for Pytorch.

Pytorchのクラスバランスクロスエントロピーとフォーカルロスの実装が使いやすくなっています。

barbar(0.2.1): Progress bar for deep learning training iterations

ディープラーニングトレーニングの反復の進行状況バー

bareun-apis(0.12.0): bareunai-apis contains the python classes generated from the bareun ai APIs, which includes tagger, and so on.

bareunai-apisは、bareun ai APIから生成されたpythonクラスで、taggerなどが含まれています。

bareunpy(1.6.4): The bareun python library using grpc

grpcを用いたbareunのPythonライブラリ

BaseCls(0.0.1rc1): BaseCls

BaseCls

basin3d(1.0.3): BASIN-3D Core Framework

BASIN-3Dコアフレームワーク

basinex(0.2.0): A basin extractor.

洗面器抽出器。

batcharray(0.0.3): Functions to manipulate NumPy arrays

NumPy配列を操作する関数

batterydataextractor(0.0.6): BatteryDataExtractor: battery-aware text-mining software embedded with BERT models

BatteryDataExtractor: BERTモデルを組み込んだバッテリーを意識したテキストマイニングソフトウェア

bayesian-bootstrap(1.1.0): Bayesian Bootstrapping for statistics and regression models

統計や回帰モデルのためのベイズ・ブートストラップ

beacon-trellis(0.2): Trellis is a deep hedging and deep pricing framework for quantitative finance

Trellisは、クオンツ・ファイナンスのためのディープ・ヘッジングおよびディープ・プライシング・フレームワークです。

bed-annotation(1.2.0): Genome capture target coverage evaluation tool

ゲノム捕捉ターゲットカバレッジ評価ツール

beam_integrals(1.1.2): “Console app and Python API for determining beam integrals of all 6 supported beam types, as described in D.D. Milasinovic, “The Finite Strip Method in Computational Mechanics”” (ISBN 8680297194)”

D.D.で説明されているように、サポートされている6つのビームタイプすべてのビーム積分を決定するためのコンソールアプリとPython API Milasinovic、「計算力学における有限ストリップ法」（ISBN 8680297194）

beefly(0.8.0): Dynamic visualization training service in Jupyter Notebook for Keras tf.keras and others.

Keras tf.kerasなどのJupyter Notebookによる動的可視化トレーニングサービスです。

behatrix(0.9.22): Behatrix – Behavioral Sequences Analysis with permutation test

Behatrix – 順列検定による行動系列分析

being(1.0.2): Robotic core for the PATHOS project.

PATHOS プロジェクトのためのロボットコア。

beluga(0.4.0.1): A general purpose indirect trajectory optimization framework.

汎用間接軌道最適化フレームワーク。

bertopic(0.16.3): BERTopic performs topic Modeling with state-of-the-art transformer models.

BERTopicは、最先端の変圧器モデルを使用してトピックモデリングを行います。

bert-pretty(0.1.0.post0): bert_pretty is a text encoder and result decoder

bert_pretty はテキストエンコーダーと結果デコーダーです

bertsenclu(0.1.8): (Bert-)SenClu is a topic modeling technique that leverages sentence transformers to compute topic models.

(Bert-)SenCluは、文の変形を利用してトピックモデルを計算するトピックモデリング手法である。

benchscofi(2.0.0): Package which contains implementations of published collaborative filtering-based algorithms for drug repurposing.

薬剤再利用のために公開されている協調フィルタリングベースのアルゴリズムの実装を含むパッケージ。

betaincder(0.1.1): compute the incomplete Beta function and its derivatives

不完全ベータ関数とその誘導体を計算する

bgcore(0.5.0): Biomedical Genomics Python core libraries

Biomedical Genomics Pythonコアライブラリ

BHPTNRremnant(0.0.2): Python package for remnant black hole properties using perturbation theory and NR

摂動理論とNRを使用した残存ブラックホール特性のPythonパッケージ

BicycleDataProcessor(0.1.0): Processes the data collected from the instrumented bicycle.

計装された自転車から収集したデータを処理する。

BicycleParameters(1.1.1): Generates and manipulates the physical parameters of a bicycle.

自転車の物理パラメータを生成して操作します。

bigtempo(0.38.9): BigTempo is a powerful and scalable programming model, originally crafted for temporal data processment / analysis.

BigTempoは、元々は一時的なデータ処理/分析用に作成された強力でスケーラブルなプログラミングモデルです。

bids-prov(0.1.0): BIDS extension proposal 28 : BIDS Provenance

BIDS拡張提案28 ： BIDSプロベナンス

big5(1.0.0a7): big5

ビッグファイブ

bigarray(0.2.2): Fast and scalable array for machine learning and artificial intelligence

機械学習や人工知能のための高速でスケーラブルなアレイ

bigartm(0.9.2): BigARTM: the state-of-the-art platform for topic modeling

BigARTM: トピックモデリングのための最先端のプラットフォーム

bigartm10(0.10.1): BigARTM: the state-of-the-art platform for topic modeling

BigARTM：トピックモデリングのための最先端のプラットフォーム

bigbeans(0.0.6): BigBeans Client

BigBeansクライアント

big-fish(0.6.2): Toolbox for the analysis of smFISH images.

smFISH画像の解析用ツールボックス

bio-hansel(2.6.1): Subtype microbial whole-genome sequencing (WGS) data using SNV targeting k-mer subtyping schemes.

k-merサブタイピングスキームをターゲットにしたSNVを使用したサブタイプ微生物全ゲノムシーケンス（WGS）データ。

biowardrobe-cwl-workflows(1.0.20181213214400): Wrapped BioWardrobe’s CWL files

ラップされたBioWardrobeのCWLファイル

bio-jtools(0.2.3): Various bioinformatics tools in one package

様々なバイオインフォマティクスツールを1つのパッケージにまとめたもの

biomass(0.13.0): A Python Framework for Modeling and Analysis of Signaling Systems

シグナリングシステムのモデリングと分析のための Python フレームワーク

BioMine(0.9.5): Bioinformatics data-mining

バイオインフォマティクスのデータマイニング

BioNick(0.0.3): Tools for newick file manipulation and visualization.

newickファイルの操作と視覚化のためのツール。

biopython(1.84): Freely available tools for computational molecular biology.

計算分子生物学のための自由に使えるツール。

blackjax(1.2.3): Flexible and fast sampling in Python

Pythonによる柔軟で高速なサンプリング

blackjax-nightly(1.1.1.post7): Flexible and fast sampling in Python

Pythonで柔軟かつ高速なサンプリング

bkcharts(0.2): High level chart types built on top of Bokeh

ボケの上に構築された高レベルのチャートタイプ

blocksWorld(0.0.8): BlocksWorld is a tool for generating simple test images.

BlocksWorldは、簡単なテスト画像を生成するためのツールです。

blocconi(0.1.5): BLOCCONI: BLOCk and CONnect Illustrator

BLOCCONI: BLOCkとCONnectイラストレーター

bnn(0.1.2): Binarize deep convolutional neural networks using python and pytorch

pythonとpytorchを使った深層畳み込みニューラルネットワークの2値化

bmlx(2.7.0.3): BMLX is vairiant of tfx for internal use for BIGO

BMLXは、BIGOの内部利用のためのtfxのvairiant

boac(0.0.2): Integrated suite for particle accelerator beam optics and analysis

粒子加速器のビーム光学と解析のための統合スイート

BondGraphTools(0.4.6): Bond Graph Modelling Toolkit

ボンドグラフモデリングツールキット

boolean-jaccard(0.1.1): Jaccard metric calculations for boolean vectors

ブーリアンベクトルの Jaccard メトリック計算

boolsi(1.0.4): BoolSi is a tool for distributed simulations and analysis of Boolean networks

BoolSiは、ブールネットワークの分散シミュレーションと分析のためのツールです

bosonsampling(1.0.0): A library to help better understand Aaronson-Arkhipov Boson Sampling (AABS)

Aaronson-Arkhipov Boson Sampling (AABS)の理解を深めるためのライブラリ

boxmot(10.0.78): BoxMOT: pluggable SOTA tracking modules for segmentation, object detection and pose estimation models

検出、セグメンテーション、ポーズ推定モデルのためのSOTA追跡方法。

boxs(0.1): Automatically track data and artifacts

データと成果物を自動で追跡

boxtree(2023.1): Quadtree/octree building in Python and OpenCL

Python と OpenCL での Quadtree/octree 構築

brent(0.2.4):

bspline(0.1.1): Compute B-spline basis functions via Cox – de Boor algorithm.

Cox – de Boor アルゴリズムによるBスプライン基底関数の計算。

bspy(4.2): Library for manipulating and rendering non-uniform B-splines

非一様bスプラインの操作と描画のためのライブラリ

BSpyConvert(1.2): Library for converting BSpy splines and solid models to and from OpenCascade (OCCT) equivalents and a variety of geometry and CAD file formats

BSPyのスプラインとソリッドモデルを、OpenCascade (OCCT)等価物や様々なジオメトリやCADファイルフォーマットと変換するためのライブラリです。

bsrgan(0.1.5): Packaged version of the BSRGAN repository

BSRGANレポジトリのパッケージ版

btmodified(0.6.0): Modified version of Bertopics

Bertopicsの改良版

burnysc2(6.6.0): A StarCraft II API Client for Python 3

Python 3用のStarCraft II APIクライアント

buqeyemodel(0.1): A statistical model of EFT convergence.

EFT収束の統計モデル

bytetracker(0.3.2): Packaged version of the ByteTrack repository

ByteTrackレポジトリのパッケージ版

bytetracker-gml(0.3.2): Packaged version of the ByteTrack repository

ByteTrackリポジトリのパッケージ版

bw2qsd(0.1.4): Bridging Brightway2 and QSD packages for LCA

LCAのためのBrightway2とQSDパッケージの橋渡し

cache_ensembl(1.01): Fast Ensembl data cache

高速なEnsemblデータキャッシュ

cacheflow(0.3): Caching Workflow Engine

キャッシュワークフローエンジン

CanD(0.0.2): Create complex layouts for scientific figures in matplotlib

matplotlibで科学図形の複雑なレイアウトを作成する

calfcv(0.3.17): Coarse approximation linear function with cross validation

クロスバリデーションによる粗い近似線形関数

calibr8(7.1.2): Toolbox for non-linear calibration modeling.

非線形キャリブレーションとエラーモデリングのためのツールボックス

calligator(0.3.2): An easy-to-use library for calibrating cameras in python

Pythonでカメラを調整するための使いやすいライブラリ

carst(2.0.0a1): Cryoshpere And Remote Sensing Toolkit

Cryoshpere And Remote Sensing Toolkit

cascade-trainer(2022.2.8): An OpenCV based cascade trainer

OpenCVベースのカスケードトレーナー

cashocs(2.2.0): Computational Adjoint-Based Shape Optimization and Optimal Control Software

計算機的結合ベースの形状最適化と最適制御ソフトウェア

carl-bench(1.1.0): CARL- Contextually Adaptive Reinforcement Learning

CARL- コンテキストに適応した強化学習

cauldron-notebook(1.0.9): The Unnotebook: Data Analysis Environment

アンノートのデータ分析環境

causalflow(0.0.1): An Causal Learning Framework

因果関係学習フレームワーク

categorical-distance(1.9): Compare two categorical variables

2つのカテゴリ変数を比較する

categorizify(0.0.0): Python image classification plugin.

Python画像分類プラグイン。

ccsd(0.3.3): CCSD (Combinatorial Complex Score-based Diffusion) is a sophisticated score-based diffusion model designed to generate Combinatorial Complexes using Stochastic Differential Equations. This cutting-edge approach enables the generation of complex objects with higher-order structures and relations, thereby enhancing our ability to learn underlying distributions and produce more realistic objects.

CCSD (Combinatorial Complex Score-based Diffusion)は、確率微分方程式を用いてコンビナトリアル・コンプレックスを生成するように設計された、洗練されたスコアベースの拡散モデルです。この最先端のアプローチにより、高次の構造と関係を持つ複雑なオブジェクトの生成が可能になり、それによって基礎となる分布を学習する能力が強化され、より現実的なオブジェクトが生成されます。

cellacdc(1.4.31): Cell segmentation, tracking and event annotation

細胞のセグメンテーション、トラッキング、イベントアノテーション

CellStar(2.0.3): Algorithm for round cells identification in the brightfield microscopy images.

明視野顕微鏡画像での円形細胞識別のためのアルゴリズム。

cell_tree2d(0.3.0): Python wrappers around Cell-Tree 2D spatial index

Cell-Treeの2次元空間インデックスのPythonラッパー

cgal4py(0.2.1): Python interface for CGAL Triangulations

CGAL三角測量用のPythonインターフェイス

chai-sacred(0.8.3): Facilitates automated and reproducible experimental research

自動化された再現可能な実験研究を促進します。

chats(0.0.1): A Causal Experiment Suite

因果関係実験スイート

chatdl(0.0.1): A Causal Experiment Suite

因果関係実験スイート

chatdocs(0.2.6): Chat with your documents offline using AI.

AI を使用してオフラインでドキュメントをチャットします。

chatee(0.0.1): A Causal Experiment Suite

因果関係実験スイート

chatwhy(0.0.1): A Experiment Suite

実験スイート

chatgpt-webui(0.0.1): PyTorch implementation of (GPT-3.5-Turbo) with WebUI

GPT-3.5-TurboのPyTorch実装とWebUI。

chem-ant(0.1.0): Select materials to output molecules similar to the target molecule with MCTS Solver and Genetic Programming.

MCTSソルバーとGenetic Programmingで目的分子に似た分子を出力する材料を選択する

ChemDataExtractor(1.3.0): A toolkit for extracting chemical information from the scientific literature.

科学文献から化学情報を抽出するためのツールキット。

chemdataextractor2(2.3.2): A toolkit for extracting chemical information from the scientific literature.

科学文献から化学情報を抽出するためのツールキット。

ChemDataExtractor-c(1.0.0): A toolkit for extracting chemical information from the scientific literature.

科学文献から化学情報を抽出するツールキット。

ChemDataExtractor-IDE(1.3.2): A toolkit for extracting chemical information from the scientific literature.

科学文献から化学情報を抽出するためのツールキット。

chemical-QBD(0.0.40): Tools for chemical elements and compounds.

化学元素や化合物のためのツール

ChemSpiPy(2.0.0): A simple Python wrapper around the ChemSpider Web Services.

ChemSpider Webサービスの単純なPythonラッパー。

chemspyd(1.0.0): A Python API for the Chemspeed AutoSuite software.

Chemspeed AutoSuiteソフトウェア用のPython API。

chromosight(1.6.3): Detect loops (and other patterns) in Hi-C contact maps.

Hi-Cコンタクトマップのループ(およびその他のパターン)を検出します。

chronqc(1.0.4): A Quality Control Monitoring System for Clinical Next Generation Sequencing

臨床次世代シークエンシングのための品質管理モニタリングシステム

chunkey-bert(0.2.0): Modification of the KeyBERT method to extract keywords and keyphrases using chunks. This provides better results, especialy when handling long documents.

チャンクを使用してキーワードとキーフレーズを抽出するためのKeyBERTメソッドの修正。これにより、特に長い文書を扱う場合に、より良い結果が得られる。

ChunkyPipes(0.2.4): Pipeline design and distribution framework

パイプライン設計および配布フレームワーク

church_encoding(0.1.1): Church encodings written in Python

Python で書かれた教会のエンコーディング

cladeomatic(0.1.1): Clade-O-Matic: Automatic recognition of population structures based on canonical SNPs

Clade-O-Matic。正準SNPに基づく集団構造の自動認識

ckitoolz(0.1.1): Cython implementation of Kitoolz: High performance functional utilities

KitoolzのCython実装。高性能関数型ユーティリティ

clhs(1.0.2): Conditioned Latin Hypercube Sampling in Python

Pythonによる条件付きラテン超方体サンプリング

clickhouse-cityhash(1.0.2.4): Python-bindings for CityHash, a fast non-cryptographic hash algorithm

高速な非暗号化ハッシュアルゴリズムであるCityHashのPythonバインディング

climate-learn(1.0.0): ClimateLearn: Benchmarking Machine Learning for Weather and Climate Modeling

ClimateLearn データ駆動型気候科学のための機械学習のベンチマーク

climix(0.22.0): A climate index package

気候指数パッケージ

clode(0.8.3): A Python package for solving ordinary differential equations on the GPU using OpenCL

OpenCLを使用してGPU上で常微分方程式を解くためのPythonパッケージ。

clip-as-service(0.8.3): Embed images and sentences into fixed-length vectors via CLIP

CLIPで画像と文章を固定長ベクトルに埋め込む

clip-client(0.8.3): Embed images and sentences into fixed-length vectors via CLIP

CLIPで画像や文章を固定長ベクトルに埋め込む

clip-interrogator(0.6.0): Generate a prompt from an image

画像からプロンプトを生成する

cloud-tpu-client(0.10): Client for using Cloud TPUs

クラウドTPUを利用するためのクライアント

cloud-tpu-profiler(2.4.0): Trace and profile Cloud TPU performance

トレースとプロファイルクラウドTPUのパフォーマンス

cloudViewer(0.3.7): [‘cloudViewer is an open-source library that supports rapid development of software that deals with 3D data.’]

cloudViewerは3Dデータを扱うソフトウェアの迅速な開発を支援するオープンソースのライブラリです。

cluestar(0.2.1): Gain a clue by clustering!

クラスタリングで手がかりを得る!

cloud-pipelines(0.23.2.4): SDK for Cloud Pipelines

クラウドパイプライン

Cluster_Ensembles(1.16): A package for determining the consensus clustering from an ensemble of partitions

パーティションのアンサンブルからコンセンサスクラスタリングを決定するためのパッケージ

cluster-experiment-utils(0.0.20): Cluster Experiment Utils

クラスタ実験ユーティリティ

clustersight(0.0.2): A package to analyze and interpret categorical clustered data

カテゴリ別クラスタリングデータの解析と解釈のためのパッケージ

clusttraj(0.1.3): Performs clustering of molecular dynamics and Monte Carlo trajectories.

分子動力学とモンテカルロの軌跡のクラスタリングを実行します。

cma(3.4.0): CMA-ES, Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy for non-linear numerical optimization in Python

CMA-ES、Pythonでの非線形数値最適化のための共分散行列適応進化戦略

CMakeCatchTemplate(0.2.2): A template project, to enable people to build nicely structured C++ projects.

綺麗な構造のC++プロジェクトを構築するためのテンプレートプロジェクト。

cmon-ai(0.42.6): Build multimodal AI services via cloud native technologies · Neural Search · Generative AI · MLOps

クラウドネイティブ技術によるマルチモーダルAIサービスの構築 – ニューラルサーチ – ジェネレーティブAI – MLOps

cmon.pw(0.42.6): Build multimodal AI services via cloud native technologies · Neural Search · Generative AI · MLOps

クラウドネイティブ技術によるマルチモーダルAIサービスの構築 – ニューラルサーチ – ジェネレーティブAI – MLOps

cms-detector(0.0.1): Python Package to detect Content Management System

コンテンツマネジメントシステムを検出するPythonパッケージ

cobrababel(0.1.3): CobraBabel: COBRA Model Translator

CobraBabel。COBRAモデル・トランスレータ

cobrapy-bigg-client(1.0.11): BiGG API – programmatic access to the BiGG Models database

BiGG API – BiGGモデルデータベースへのプログラムによるアクセス

cobyqa(1.1.1): Constrained Optimization BY Quadratic Approximations

二次近似による制約条件付き最適化

cockatrice(0.7.1): Full text search and indexing server.

全文検索およびインデックスサーバー。

cocopp(2.6.4): Benchmarking framework for all types of black-box optimization algorithms, postprocessing.

あらゆる種類のブラックボックス最適化アルゴリズムのベンチマークフレームワーク、後処理。

CocoPy(1.1.0rc): Python implementation of the famous CoCo/R LL(k) compiler generator.

有名なCoCo / R LL（k）コンパイラジェネレーターのPython実装。

codetree(2009.12.24.py3k.cpp): codetree – directly hack compiled python code object

codetree – コンパイルされたPythonコードオブジェクトを直接ハックする。

codewithgpu(0.2.8): CodeWithGPU Python Client

CodeWithGPU Pythonクライアント

codewithgpu-test(0.1.1): CodeWithGPU Python Client

CodeWithGPU Pythonクライアント

coeus(0.2): coeus API client for Python.

Python用coeus APIクライアント。

coexist(0.3.2): Learning simulation parameters from experimental data, from the micro to the macro, from the laptop to the cluster.

実験データからシミュレーションパラメータを学習し、ミクロからマクロへ、ノートパソコンからクラスタへ。

codcat(0.2.0): Code snippets language classification tool

コードスニペット言語分類ツール

coffee-lyf(2.0.0): This is description

これは説明文です

cohortfinder(1.0.1): Intelligent data partitioning using quality control metrics

品質管理メトリクスを用いたインテリジェントなデータ分割

color-craftsman(0.1.0): Perceptually-distinct color palette generator for data visualization in Python.

Pythonでデータ可視化のための知覚的に識別可能なカラーパレット生成ツール

color-spray(0.1.0): Library that colorizes gray STEM imagess using deep convolutional neural networks.

深層畳み込みニューラルネットワークを使ってグレーSTEM画像をカラー化するライブラリ

combine-notebooks(0.1.4): combine_notebooks – COMBINE jupyter notebooks in python.

combine_notebooks – pythonでjupyterノートブックをCOMBINEする。

commonnexus(1.9.2): A nexus (phylogenetics) file reader and writer (.nex, .trees)

ネクサス(系統学)ファイルのリーダとライタ(.nex, .trees)

commons-codec(0.0.13): Data decoding, encoding, conversion, and translation utilities.

データのデコード、エンコード、変換、および変換ユーティリティです。

compartmental(0.1.0): Compartmental models with ABC inference optimized for GPU use

GPU利用に最適化されたABC推論によるコンパートメントモデル

compmech(0.8.0): CompMech: Computational Mechanics in Python

CompMech: Pythonによる計算力学

Concurrent_AP(1.4): Scalable and parallel programming implementation of Affinity Propagation clustering

Affinity Propagationクラスタリングのスケーラブルで並列なプログラミング実装

ConcurrentPandas(0.1.2): Download data using pandas with multi-threading and multi-processing.

パンダを使ったマルチスレッド、マルチプロセッシングによるデータのダウンロード

ConfigSpace(1.2.0): Creation and manipulation of parameter configuration spaces for automated algorithm configuration and hyperparameter tuning.

アルゴリズムの設定やハイパーパラメータのチューニングを自動化するためのパラメータ設定空間の作成と操作。

ConfigSpace-nni(0.4.7): Creation and manipulation of parameter configuration spaces for automated algorithm configuration and hyperparameter tuning.

自動化されたアルゴリズム設定とハイパーパラメータチューニングのためのパラメータ設定空間の作成と操作

ConfigSpaceNNI(0.4.7.3): Creation and manipulation of parameter configuration spaces for automated algorithm configuration and hyperparameter tuning.

自動化されたアルゴリズム設定とハイパーパラメータチューニングのためのパラメータ設定空間の作成と操作。

ConfigSpaceX(0.4.12): Creation and manipulation of parameter configuration spaces for automated algorithm configuration and hyperparameter tuning.

アルゴリズムの自動設定とハイパーパラメータのチューニングのためのパラメータ設定空間の作成と操作。

conette(0.3.1): CoNeTTE is an audio captioning system, which generate a short textual description of the sound events in any audio file.

CoNeTTEは、音声ファイル内の音声イベントの短いテキスト説明を生成する音声キャプションシステムです。

connectome-manipulator(1.0.1): A connectome manipulation framework for SONATA circuits

SONATA回路のためのコネクトーム操作フレームワーク

contaxy(0.0.23): Python package template.

Pythonパッケージのテンプレート

conspiracies(0.8.0): Discover and examine conspiracies using natural language processing

自然言語処理による陰謀の発見と検証

cooka(0.1.5): A lightweight AutoML system.

軽量なAutoMLシステム

contspy(0.0.4): Numerical continuation tools for partial differential equations using spectral elements method

スペクトル要素法を用いた偏微分方程式の数値継続ツール

coopr.dae(1.2): Differential-Algebraic Equation (DAE) extensions to the Pyomo environment

微分代数方程式(DAE)のPyomo環境への拡張

coopr.data.cute(1.2.1): Coopr data project: CUTE test data

Cooprデータプロジェクト CUTEテストデータ

coopr.data.pyomo(1.2.1): Coopr data project: Pyomo test models

Cooprデータプロジェクト。Pyomoテストモデル

coopr.doc(1.3.2): Coopr’s online books and documentation

Cooprのオンラインブックとドキュメント

coopr.environ(1.0.1): A Coopr package that loads plugins from all Coopr packages.

すべてのCooprパッケージからプラグインをロードするCooprパッケージ

coopr.gdp(1.2): Generalized Disjunctive Programming (GDP) extensions to the Pyomo environment

Pyomo環境への汎用選言プログラミング（GDP）拡張

coopr.misc(2.8.2): Miscellaneous Coopr utilities

その他の公共事業

coopr.mpec(1.0): Coopr modeling extensions for Mathematical Programming with Equilibrium Constraints (MPEC)

均衡制約付き数理計画法(MPEC)のための協調モデリング拡張

coopr.openopt(1.1.3): Coopr interfaces to the COIN-OR Optimization Services project.

COIN-OR最適化サービスプロジェクトへのCooprのインターフェース。

coopr.opt(2.12.2): Coopr generic optimization interfaces

Coopr汎用最適化インターフェース

coopr.os(1.0.4): Coopr interfaces to the COIN-OR Optimization Services project.

Cooprは、COIN-OR Optimization Servicesプロジェクトへのインターフェースです。

coopr.plugins(3.1): Plugins that are typically bundled with Coopr

Cooprにバンドルされているプラグイン

coopr.pyomo(3.6.4): Coopr’s Pyomo math programming language

CooprのPyomo数学プログラミング言語

coopr.pysos(2.0.9): Coopr utilities for composing heterogeous models

異種モデルを構成するためのCooprユーティリティ

coopr.pysp(3.5.5): Coopr stochastic programming modeling and solver techniques

確率的プログラミングのモデリングとソルバー技術の協力

coopr.solvers(3.2.1): Plugins that are typically bundled with Coopr

Cooprにバンドルされているプラグイン

coopr.sucasa(3.0): Coopr framework for integrating symbolic data into MIP solvers

シンボリックデータをMIPソルバーに統合するためのCooprフレームワーク

coppafish(0.1.6): coppaFISH software for Python

coppaFISH Python用ソフトウェア

coppy(0.0.1): CopPy.

CopPy

coquery(0.10.0.1): Coquery: A free corpus query tool

Coquery：無料のコーパスクエリツール

correlade(1.0.2): Distance correlation matrix and graph for a given set of variables

特定の変数セットの距離相関行列とグラフ

cort(0.2.4.5): A coreference resolution research toolkit.

共参照解決研究ツールキット

cortexannotate(0.1.4): Toolbox for flexible annotation of the cortical surface by many raters

多数の評価者による皮質表面の柔軟な注釈付けのためのツールボックス

corkit(1.0.15): Open source coronagraph data downloader and calibrator

オープンソースのコロナグラフのデータダウンローダとキャリブレータ

costcla(0.6): costcla is a Python module for cost-sensitive machine learning (classification)

costclaは、コストを考慮した機械学習（分類）のためのPythonモジュールです。

cosmopharm(0.1.1): Predictive modeling for drug-polymer compatibility in pharmaceutical formulations using COSMO-SAC.

COSMO-SACを用いた製剤中の薬物-ポリマー適合性の予測モデリング。

countparticles(1.3): Report the number of particles in each class from RELION

RELIONから各クラスのパーティクル数を報告する

covid19sweden(0.2.2): Web Scraper for Sweden COVID19 data.

Web Scraper for Sweden COVID19データ。

cova(0.177.0): Covalent Workflow Tool

Covalentワークフローツール

covalent(0.232.0.post1): Covalent Workflow Tool

Covalent ワークフローツール

covalent-awsbatch-plugin(0.42.0): Covalent AWS Batch Plugin

Covalent AWS Batch Plugin（コバレントAWSバッチプラグイン

covalent-awslambda-plugin(0.22.0): Covalent AWS Lambda Executor Plugin

Covalent AWS Lambda Executor Plugin（コバレントAWSラムダエグゼキュータプラグイン

covalent-aws-plugins(0.19.0): Covalent AWS Plugins

Covalent AWSプラグイン

covalent-azurebatch-plugin(0.17.0): Covalent Azure Batch Plugin

Covalent Azureバッチプラグイン

covalent-braket-plugin(0.13.0.post1): Covalent Braket Plugin

Covalent Braket Plugin（コバレントブラケットプラグイン

covalent-cloud(0.73.0): Covalent Cloud SDK

Covalent Cloud SDK（コバレントクラウドSDK

covalent-dask-plugin(0.3.0): Covalent Dask Plugin

Covalent Dask プラグイン

covalent-ec2-plugin(0.13.2): Covalent EC2 Plugin

Covalent EC2プラグイン

covalent-ecs-plugin(0.32.0): Covalent ECS Plugin

Covalent ECS Plugin（コバレントECSプラグイン

covalent-hpc-plugin(0.0.8): Covalent HPC Plugin

Covalent HPC プラグイン

covalent-kubernetes-plugin(0.1.0): Covalent Kubernetes Plugin

Covalent Kubernetesプラグイン

covalent-oci-plugin(0.3.0): Covalent OCI Plugin

Covalent OCIプラグイン

covalent-slurm-plugin(0.18.0): Covalent Slurm Plugin

Covalent Slurmプラグイン

covalent-ssh-plugin(0.24.1): Covalent SSH Plugin

Covalent SSHプラグイン

CPFcluster(2.0): An Implementation of Component-wise Peak Finding Clustering Method

コンポーネントごとのピーク検出クラスタリング手法の実装

cplot(0.9.3): Plot complex-valued functions

複素数関数のための作図ツール

cpg-workflows(1.27.1): CPG workflows for Hail Batch

Hail BatchのためのCPGワークフロー

cppe5(0.1.1): A library to easily download, load and work with the CPPE-5 dataset.

CPPE-5データセットを簡単にダウンロードし、読み込み、作業するためのライブラリ。

cpprb(11.0.0): ReplayBuffer for Reinforcement Learning written by C++ and Cython

強化学習のためのReplayBufferはC++とCythonで書かれています。

craft-text-detector(0.4.3): Fast and accurate text detection library built on CRAFT implementation

CRAFT実装に基づく高速で正確なテキスト検出ライブラリ

craft-text-detector-updated(0.4.7): Fast and accurate text detection library built on CRAFT implementation

CRAFT実装で構築された高速かつ高精度なテキスト検出ライブラリ

cptpy(0.1.0a0): A Python package for processing Cone Penetration Test (CPT) data.

コーンペネトレーションテスト(CPT)データを処理するためのPythonパッケージ。

cpwxtract(0.0.2): Permittivity extraction from open-ended coaxial probe measurements

オープンエンドの同軸プローブ測定からの誘電率抽出

cqi-rl(1.1.0): A C++ implementation of Conservative Q-Improvement

保守的なQ-ImprovementのC++実装

CROC(1.2.6): A package for calculating ROC curves and Concentrated ROC (CROC) curves.

ROC曲線および集中ROC（CROC）曲線を計算するためのパッケージ。

cromosim(2.0.2):

cryptolytics(0.1.1): Fundamental analysis for blockchain and crypto projects.

ブロックチェーンや暗号プロジェクトのための基礎的な分析。

crystals(1.6.2): Data structures for crystallography

結晶学のためのデータ構造

csample(0.6.2): Sampling library for Python

Python用サンプリングライブラリ

csaps(1.2.0): Cubic spline approximation (smoothing)

3次スプライン近似（平滑化）

CSET(24.8.0): Toolkit for evaluation and investigation of numerical models for weather and climate applications.

気象・気候アプリケーションの数値モデルの評価と調査のためのツールキット。

csvprofiler(1.2.0.post1): An extensible CSV column profiling and validation utility

拡張可能なCSVカラムプロファイリングと検証ユーティリティ

cubrium(0.1.5): Cube in Equilibrium

キューブの平衡

ctplanet(0.2.4): Create a crustal thickness map of a planet

惑星の地殻厚マップの作成

ctransformer-core(0.2.28): gguf connector core built on ctransformers

ctransformersで構築されたggufコネクタコア

Ctrax(0.5.8): Ctrax: The Caltech Multiple Fly Tracker

Ctrax：カリフォルニア工科大学のマルチプルフライトラッカー

curvesimilarities(0.3.0): Curve similarity measures

曲線類似度測定

curvesimplify(0.1.1): Polyline simplifying package

ポリラインの簡素化パッケージ

cuopt-mps-parser(24.3.2): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告する偽のパッケージ。

cupoch(0.2.11.0): [‘Cupoch: Robotics with GPU computing’]

[‘Cupoch: Robotics with GPU computing’] (英語)

Curp(1.3.1): Inter-residue Current calculation in Proteins from MD trajectory

MD軌道からのタンパク質のレジデンツ間電流計算

cwl-inputs-parser(1.0.2): The parser of inputs field in Common Workflow Language (CWL)

Common Workflow Language (CWL)の入力フィールドのパーサー

cwltool(3.1.20240708091337): Common workflow language reference implementation

共通ワークフロー言語リファレンス実装

cxsystem2(2.1.2.0): A cerebral cortex simulation framework

大脳皮質シミュレーションフレームワーク

cvp(0.0.2): Computer Vision Player

コンピュータ・ビジョン・プレイヤー

cv-pruner(0.0.1rc3): Three-layer Pruning for Nested Cross-Validation to Accelerate Automated Hyperparameter Optimization for Embedded Feature Selection in High-Dimensional Data With Very Small Sample Sizes

ネスティッドクロスバリデーションのための3層プルーニングにより、サンプルサイズが非常に小さい高次元データにおける埋め込み特徴選択のためのハイパーパラメータ自動最適化を高速化する。

cwinpy(1.3.0): A Python module for Bayesian inference with continuous gravitational-wave sources

連続した重力波源を用いたベイズ推論のためのパイソンモジュール

cwlab(0.4.1): A platform-agnostic, cloud-ready framework for simplified deployment of the Common Workflow Language using a graphical web interface

グラフィカルなWebインターフェースを用いてCommon Workflow Languageを簡略化して導入するための、プラットフォームに依存しないクラウド対応のフレームワーク

cwl-airflow(1.2.11): Python package to extend Airflow functionality with CWL v1.1 support

CWL v1.0 をサポートした Airflow 機能を拡張する Python パッケージ

cwl-airflow-parser(1.0.20181213213631): Package extends Airflow functionality with CWL v1.0 support

パッケージは、CWL v1.0のサポートによりAirflow機能を拡張します

cwl-airflow-tester(1.0.20190620213659): Tester for cwl-airflow-parser

cwl-airflow-parserのテスター

cykdtree(0.2.4): Cython based KD-Tree

Cython ベースの KD-Tree

d2b-nth-of-type(1.0.1): Plugin for the d2b package to deterministically uniquify different acquisition runs

d2b パッケージのプラグインで、異なる取得ランを決定論的に一意化する。

d2b-sidecarless-nii(1.0.0): Plugin for the d2b package to handle NIfTI images without sidecars

NIfTI画像をサイドカーなしで扱うためのd2bパッケージ用プラグイン

d2b-yaml(1.0.0): Plugin for the d2b package to YAML configuration files

d2bパッケージのYAML設定ファイル用プラグイン

CyRK(0.10.1): Runge-Kutta ODE Integrator Implemented in Cython and Numba.

CythonとNumbaで実装されたRunge-Kutta ODE Integrator。

d3rlpy(2.6.0): An offline deep reinforcement learning library

すぐに使えるツールとしてのデータ駆動型深層強化学習ライブラリ

cyst(0.3.4): CYST framework metapackage

CYSTフレームワークメタパッケージ

cyst-core(0.5.0): API and runtime of the CYST framework

CYSTフレームワークのAPIとランタイム

cythonbiogeme(1.0.4): C++ part of the Biogeme package

ビオゲームのパッケージのC++部分

cython-package-example(0.1.6): Example of a package with Cython extensions

Cython拡張を用いたパッケージの例

cytoskeleton-analyser(1.6.5): Examines simulated cell microtubules

細胞の微小管のシミュレーションを調べる

daisyfl(0.5.3): Daisy – A Hierarchical Friendly Federated Learning Framework For Edge Computing

Daisy – エッジコンピューティングのための階層的なフレンドリーな統合学習フレームワーク

daisyflcocdrlib(0.0.8): Daisy – A Hierarchical Friendly Federated Learning Framework For Edge Computing

Daisy – エッジコンピューティングのための階層的でフレンドリーな統合学習フレームワーク

dapclient(1.0.5): A client-only fork of pydap using the DAP protocol to access scientific data on the internet.

インターネット上の科学的データにアクセスするための DAP プロトコルを使用した pydap のクライアント専用フォーク。

dask-geopandas(0.4.1): Parallel GeoPandas with Dask

Dask でバックアップされた GeoPandas オブジェクト

dask-ngs(0.1.0): Scalable access to bioinformatics data with Dask.

Dask を使用してバイオインフォマティクスデータにスケーラブルにアクセスします。

dask-pytorch(0.1.2): dask-pytorch has been renamed dask-pytorch-ddp

daskクラスタ上でtorch DDPを設定するためのライブラリ

dask-pytorch-ddp(0.2.2): library for setting up torch DDP on a dask cluster

dask クラスタ上で torch DDP を設定するためのライブラリ

data2latex(1.0.5): Package prototype for simple generation of LaTeX tables and plots from scientific data for use in any document.

科学的データから LaTeX の表やプロットを簡単に生成し、あらゆる文書で使用できるパッケージのプロトタイプ。

datagristle(0.2.3): A toolbox and library of ETL, data quality, and data analysis tools

ETL、データ品質、データ分析ツールのツールボックスとライブラリ

datascale(1.1.1): Functions for automatic scaling of matplotlib plot axes/resolution to data

matplotlibのプロット軸/解像度をデータに合わせて自動的にスケーリングするための機能

a2pm(1.2.0): Adaptative Perturbation Pattern Method

適応的摂動パターン法

aabbtree(2.8.1): Pure Python implementation of d-dimensional AABB tree.

d-dimensional AABB treeのPythonによる実装

abaqus2py(1.0.0): abaqus2py: Abaqus to Python interface

abaqus2py： AbaqusからPythonへのインターフェース

abcpmc(0.1.2): approximate bayesian computing with population monte carlo

母集団モンテカルロを用いた近似ベイジアンコンピューティング

abess(0.4.8): abess: Fast Best Subset Selection

abess 高速ベストサブセット選択

accuasset(0.0.0.10): SK Accuinsight Asset package

SK Accuinsight Assetパッケージ

Accuinsight(3.5.20231124): Model life cycle and monitoring library in Accuinsight+

Accuinsight +のモデルライフサイクルとモニタリングライブラリ

accuracy(0.1.1): It’s pronounced accura-see. For spaCy models.

アキュラシーと発音します。spaCyモデル用。

acdctools(0.3): Collection of tools used by Cell-ACDC and spotMAX

Cell-ACDCやspotMAXで使用されているツール集

abvdget(1.42): abvdget – download data from the Austronesian Basic Vocabulary Database

abvdget – Austronesian Basic Vocabulary Database からデータをダウンロードする

access(1.1.9): Calculate spatial accessibility metrics.

空間アクセシビリティメトリックを計算します。

access-jamessaxon(1.0.0): Calculate spatial accessibility metrics.

空間アクセシビリティメトリクスを計算します。

acousticspy(0.6.2): Lots of simple acoustics calculations, all in one place.

たくさんの簡単な音響学計算を一度に行うことができます。

acoutreams(0.0.0): “”T-matrix scattering code for acoustic computations”””

「音響計算のためのT行列散乱符号」

acro(0.4.6): ACRO: Tools for the Automatic Checking of Research Outputs

ACRO：研究成果の自動チェックのためのツール

acs-axiom(0.2.0): A prototype utility for validating/applying metadata templates for scientific data.

科学データのメタデータテンプレートを検証/適用するためのプロトタイプユーティリティ。

ActTensor-tf(1.0.0): Activation Functions for TensorFlow

TensorFlow用アクティベーション関数

adaptkeybert(0.0.2): AdaptKeyBERT extended keyphrase extraction with zero-shot and few-shot semi-supervised domain adaptation.

AdaptKeyBERT 拡張キーフレーズ抽出とゼロショットおよび数ショットの半教師付きドメイン適応。

adatasets(0.1.16295265): utils datasets

utilsデータセット

adex(0.0.0): ADEX

アデックス

adix(0.2.6): Automated exploratory data analysis (EDA).

探索的データ分析（EDA）の自動化

adrt(1.1.0): Fast approximate discrete Radon transform for NumPy arrays

NumPy配列のための高速な近似離散ラドン変換

adage(0.11.0): Running dynamic DAG workflows

動的DAGワークフローの実行

adanet(0.9.0): adanet is a lightweight and scalable TensorFlow AutoML framework for training and deploying adaptive neural networks using the AdaNet algorithm [Cortes et al. ICML 2017](https://arxiv.org/abs/1607.01097).

adanetは、AdaNetアルゴリズムを用いた適応型ニューラルネットワークのトレーニングと展開のための軽量でスケーラブルなTensorFlow AutoMLフレームワークです[Cortes et al. ICML 2017](https://arxiv.org/abs/1607.01097)。

aerodynamicspy(0.0.3): Lots of simple aerodynamics calculations, all in one place.

たくさんの簡単な空気力学の計算を一度に行うことができます。

aeroframe(0.1.2): AeroFrame (Aeroelastic Framework)

AeroFrame（空力弾性フレームワーク）

aerolito(0.1): Python library for natural language processing simulation

自然言語処理シミュレーション用のPythonライブラリ

Agatta(0.8.1): Three-item analysis python package

3項目解析pythonパッケージ

aestimo(3.0.0): 1D Semiconductor QW bandstructure simulator

量子井戸と呼ばれる半導体ナノ構造のバンド構造シミュレータ

aex(0.0.2): Sampling with Blackjax on Aesara

AesaraでBlackjaxを使ったサンプリングを行う。

afd-measures(1.0.0): A collection of measures for Approximate Functional Dependencies in relational data.

リレーショナルデータにおける関数の依存関係の近似に関するメジャーのコレクション。

affinegap(1.12): A Cython implementation of the affine gap string distance

アフィンギャップ文字列距離のCython実装

agentspeak(0.2.2): JASON-style AgentSpeak for Python.

JASONスタイルのPython用AgentSpeakです。

africanwordnet(0.0.1): A library for African WordNet.

アフリカのWordNetのためのライブラリ

agrc-usaddress(0.6.1): Parse US (optimized for Utah by AGRC) addresses using conditional random fields

条件付きランダムフィールドを使用して米国のアドレスを解析

aglioolio(0.0.1): Contains some data

いくつかのデータを含む

ahelper(1.3.2): A helper.

ヘルパー

AHRS(0.3.1): Attitude and Heading Reference Systems.

態度と見出しの参照系

ai-edge-litert(1.0.1): LiteRT is for mobile and embedded devices.

LiteRTは、モバイルデバイスおよび組み込みデバイス向けです。

ai-edge-litert-nightly(1.0.1.dev20240829): LiteRT is for mobile and embedded devices.

LiteRTは、モバイルデバイスおよび組み込みデバイス向けです。

ai-edge-model-explorer-adapter(0.1.5): Model Explorer offers an intuitive and hierarchical visualization of model graphs.

Model Explorerは、モデルグラフを直感的かつ階層的に可視化します。

ai-edge-quantizer(0.0.1): A quantizer for advanced developers to quantize converted ODML models.

変換されたODMLモデルを量子化する上級開発者向けの量子化器

ai-edge-quantizer-nightly(0.0.1.dev20240831): A quantizer for advanced developers to quantize converted AI Edge models.

変換されたAI Edgeモデルを量子化するための上級開発者向け量子化器

ai-edge-torch(0.2.0): Supporting PyTorch models with the Google AI Edge TFLite runtime.

Google AI Edge TFLiteランタイムでPyTorchモデルをサポート。

ai-benchmark(0.1.2): AI Benchmark is an open source python library for evaluating AI performance of various hardware platforms, including CPUs, GPUs and TPUs.

AI Benchmarkは、CPU、GPU、TPUなど様々なハードウェアプラットフォームのAI性能を評価するためのオープンソースのPythonライブラリです。

aiida-optimade(1.2.0): Expose an AiiDA database according to the [OPTIMADE API specification](https://www.optimade.org).

AiiDAデータベースを[OPTIMADE API specification](https://www.optimade.org)に従って公開します。

ailearn(0.2.1.12): A lightweight package for artificial intelligence

人工知能のための軽量パッケージ

aiocorenlp(1.0.2): Asyncio support for Stanford CoreNLP

Stanford CoreNLPのAsyncioサポート

aiod(0.0.1): A Experiment Suite

実験スイート

airbase(0.8.0): An easy downloader for the AirBase air quality data.

AirBaseの大気質データの簡単なダウンローダー

aisdc(1.2.0): Tools for the statistical disclosure control of machine learning models

機械学習モデルの統計的開示制御のためのツール

alexandria-python(0.1): a software for Bayesian time-series econometrics applications

ベイズ型時系列計量経済学アプリケーションのためのソフトウェア

algopack(0.0.4): Implementation of various common CS algortihms in Cython

Cythonによる一般的なCSアルゴリズムの実装

alpbench(0.1.2): Active Learning Pipelines Benchmark

能動学習パイプラインベンチマーク

alphapy(2.5.0): AlphaPy: A Machine Learning Pipeline for Speculators

AlphaPy: 投機家のための機械学習パイプライン

ambiance(1.3.1): A full implementation of the ICAO standard atmosphere 1993

ICAO標準大気1993の完全な実装

anastruct(1.6.0): Finite element analysis of 2D structures

2次元構造の有限要素解析

angles(2.0): Classes for representing angles, and positions on a unit sphere.

角度、および単位球上の位置を表すためのクラス。

animesr(0.1.2): Packaged version of the AnimeSr repository

AnimeSrリポジトリパッケージ版

anipose(1.1.9): Framework for scalable DeepLabCut based analysis including 3D tracking

3D追跡を含むスケーラブルなDeepLabCutベースの分析のフレームワーク

aniposelib(0.6.1): An easy-to-use library for calibrating cameras in python, made for Anipose

Aniposeのために作られた、Pythonでカメラをキャリブレーションするための使いやすいライブラリ

aniposelib-freemocap(0.0.1): A fork of `lambdaloop/aniposelib` to make more compatible with the FreeMoCap system

FreeMoCap システムとの互換性を高めるために ‘lambdaloop/aniposelib’ をフォークした。

anjana(1.0.0): ANJANA is an open source framework for applying different anonymity techniques.

ANJANAは、様々な匿名化技術を適用するためのオープンソースのフレームワークです。

analogainas(0.1.0): AnalogAINAS: A modular and extensible Analog-aware Neural Architecture Search (NAS) library.

AnalogAINAS: モジュール式で拡張可能なアナログ対応神経アーキテクチャ検索（NAS）ライブラリ。

anltk(1.0.4): Arabic language processing toolkit

アラビア語言語処理ツールキット

antk(0.3): Automated Neural-graph Toolkit: A Tensorflow wrapper for common deep learning tasks and rapid development of innovativemodels. Developed at Hutch Research, Western Washington University.Support for multiple input and output neural network graphs. Model visualizations and extensively documented interface. Explore tensorflow functionality and deep learning fundamentals.

自動化されたニューラルグラフツールキット。一般的な深層学習タスクと革新的なモデルの迅速な開発のためのTensorflowラッパー。Hutch Research, Western Washington Universityで開発。複数の入出力ニューラルネットワークグラフをサポート。モデルの視覚化と広範囲に渡って文書化されたインターフェース。TENSORFLOWの機能とディープラーニングの基礎を学ぶことができます。

aperitif(0.0.1): Refreshing raytracing

レイトレーシングのリフレッシュ

apertif(0.0.1): Refreshing raytracing

レイトレーシングのリフレッシュ

APS-BlueSky-tools(2019.103.0): Various Python tools for use with BlueSky at the APS

APSでBlueSkyで使用するためのさまざまなPythonツール

apsbss(1.5.6): Read-only interface to information from APS Proposal and ESAF (experiment safety approval form) databases.

APS ProposalおよびESAF（experiment safety approval form）データベースからの情報への読み取り専用インターフェース

apsc2(5.6): A StarCraft II API Client for Python 3

Python 3 用の StarCraft II API クライアント

ArcDLNexus(0.1.5): ArcDLNexus: PythonからWayback Machineのアーカイブ（サイト）をダウンロードするモジュールです。

ArcDLNexus： PythonからWayback Machineのアーカイブ（サイト）をダウンロードするモジュールです。

argmin-testfunctions-py(0.0.1): Test functions for optimization algorithms

最適化アルゴリズムのテスト関数

arianna(0.0.1): Replica Exchange Slice Sampling

レプリカ交換スライスサンプリング

aroma(0.0.0a7): A library to prepare asynchronous time series datasets

非同期時系列データセットを準備するためのライブラリ

arpa-backport(0.1.0b4): Library for reading ARPA n-gram models with Python 2.7.

Python 2.7でARPAのn-gramモデルを読むためのライブラリ

arraycontext(2021.1): Choose your favorite numpy-workalike

お好きなnumpy-workalikeをお選びください。

arm_archive(0.1.0): A module for accessing data from the ARM Archive

ARMアーカイブのデータにアクセスするためのモジュール

arm-pyart(1.19.0): Py-ART: Python ARM Radar Toolkit

Py-ART: Python ARM Radar Toolkit

armspeech(0.1.4): ArmSpeech is an offline Armenian speech recognition library (speech-to-text) and CLI tool based on Coqui STT (🐸STT) and trained on the ArmSpeech dataset.

ArmSpeechは、Coqui STT (?STT)に基づき、ArmSpeechデータセットで学習したオフラインのアルメニア語音声認識ライブラリ（音声からテキスト）およびCLIツールである。

artificial-data-generator(0.0.3):

ArtemioADay(1.0.2): A library for Industrial Engineering

経営工学のためのライブラリ

ArtemioADaySolvers(1.3.0): A library for Industrial Engineering

生産工学のためのライブラリ

artemix(2.0.2): A library for Industrial Engineering

経営工学のためのライブラリ

Artemix1(1.0.0): A library for Industrial Engineering

生産工学のためのライブラリ

Artemix2(1.0.0): A library for Industrial Engineering

経営工学のためのライブラリ

Artemix3(1.0.0): A library for Industrial Engineering

経営工学のためのライブラリ

asent(0.8.3): A python package for flexible and transparent sentiment analysis.

柔軟で透明性のあるセンチメント分析のためのpythonパッケージ。

ash-williams(0.9.2): Hunting Deadites in the references

参考文献の狩猟デッドダイト

ashx(0.0.1): Geometry and mesh tools

ジオメトリおよびメッシュツール

ast2src(2010.01.21.ast2src): DESCRIPTION: ast2src – reverse compile ast tree back to legal python source code

説明：ast2src-ASTツリーを逆コンパイルして正当なPythonソースコードに戻す

asterix4py(1.0.6): Pure python library for decoding Eurocontrol Asterix binary data

Eurocontrol AsterixのバイナリデータをデコードするためのPure Python ライブラリ

astronauth(0.3.3): ASTRON Django Authentication app

ASTRON Django 認証アプリ

astronomia(3.0.2): Library for calculation of ephemeris and other astronomical calculations

天体暦およびその他の天文計算の計算用ライブラリ

atlasapprox(0.2.0): Cell atlas approximations, Python API

細胞アトラス近似、Python API

atmopy(0.1.0): Atmopy

アトモピー

atmosphere-gost(0.1.3): Standard Atmosphere, GOST 4401-81

標準大気, GOST 4401-81

Attention-and-Transformers(0.0.15): Building attention mechanisms and Transformer models from scratch. Alias ATF.

注目機構とTransformerモデルをゼロから構築する。エイリアスATF。https://github.com/veb-101/Attention-and-Transformers

atommic(1.0.1): Advanced Toolbox for Multitask Medical Imaging Consistency (ATOMMIC)

マルチタスク医用画像一貫性のための高度なツールボックス(ATOMMIC)

audio-classification-models(1.0.9): Tensorflow Audio Classification Models. https://github.com/awsaf49/audio_classification_models

Tensorflowのオーディオ分類モデル https://github.com/awsaf49/audio_classification_models.

audiomentations(0.36.1): A Python library for audio data augmentation. Inspired by albumentations. Useful for machine learning.

音声データの補強のためのPythonライブラリ。albumentationsに触発された。機械学習に有用。

autoclasswrapper(1.5.1): AutoClassWrapper: a Python wrapper for AutoClass C classification.

AutoClassWrapper: AutoClass C分類のPythonラッパーです。

auto-cnn(1.0): Automatically designing CNN architectures using Genetic Algorithm for Image Classification implementation

画像分類の実装のための遺伝的アルゴリズムを用いたCNNアーキテクチャの自動設計

autodidaqt-common(0.1.0): Common code for autodiDAQt and autodiDAQt-receiver.

autodiDAQtとautodiDAQt-receiverのための共通のコード。

autodidaqt-receiver(1.1.0): Analyis-side bridge for autodiDAQt.

autodiDAQtのための解析側ブリッジ。

autokoopman(0.30.7): Automated Koopman Operator Linearization Library

クープマン演算子線形化ライブラリの自動化

auto-lift(0.0.1): An Causal Learning Framework

因果律学習フレームワーク

AutoGator(0.3.0): A software package for camera-assisted motion control of PIC chip interrogation platforms.

PICチップの質問プラットフォームのカメラ支援モーションコントロールのためのソフトウェアパッケージ。

automatise(0.1b21): Automatise: A Multiple Aspect Trajectory Data Mining Tool Library

自動化する複数アスペクトの軌道データマイニングツールライブラリ

automlgpt(0.0.2): A Experiment Suite

実験スイート

autoregression(0.0.4): Series of Data Science Graphs written by Philip Geurin and Matt Drury

Philip GeurinとMatt Druryによって書かれたデータサイエンス・グラフのシリーズ

awesome-panel(20221019.3): This package makes it super simple to do exploratory data analysis and develop high-quality Panel data apps …

このパッケージは、探索的なデータ解析と高品質なパネルデータアプリの開発を超簡単にします …

awesome-panel-cli(0.1.0rc11): A CLI tool to speed up your workflow when developing Panel applications

Panelアプリケーションを開発する際のワークフローを高速化するCLIツール

awesome-panel-extensions(20221019.2): A package of awesome Panel extensions. Provided by awesome-panel.org

素晴らしい Panel 拡張機能のパッケージ。提供: awesome-panel.org

awkward(2.6.7): Manipulate JSON-like data with NumPy-like idioms.

JSONのようなデータをNumPyのようなイディオムで操作する

awkward0(0.15.5): Manipulate arrays of complex data structures as easily as Numpy.

複雑なデータ構造の配列をNumpyのように簡単に操作する。

awkward1(1.0.0): Manipulate JSON-like data with NumPy-like idioms.

2020年にscikit-hep/awkward-arrayを置き換えるためのawkward 1.0の開発。

awkward1-cuda-kernels(0.4.5): CUDA plug-in for Awkward Array, enables GPU-bound arrays and operations.

Awkward Array用のCUDAプラグインで、GPUに縛られた配列や演算を可能にします。

awkward-cpp(37): CPU kernels and compiled extensions for Awkward Array

pybind11を使用して awkward-ArrayをC++に接続します。

awkward-cuda-kernels(1.3.0): CUDA plug-in for Awkward Array, enables GPU-bound arrays and operations.

Awkward Array用のCUDAプラグインで、GPUに縛られた配列や演算を可能にします。

awkward-numba(0.13.0): Allows awkward arrays to be used in Numba-compiled code and optimizes awkward methods with JIT compilation.

Numbaでコンパイルされたコードで厄介な配列を使用できるようにし、JITコンパイルで厄介なメソッドを最適化します。

awkwardql(0.0.1.dev4): SQL-like language for awkward arrays

厄介な配列のためのSQLライクな言語

awq-cli(0.2.0): Command-line interface for AutoAWQ

AutoAWQのコマンドラインインターフェース

axirunner(0.2): Make synthetic seismograms using Axitra. The easy way™.

Axitraを使って合成地震計を作る。The easy way?.

aydin(0.1.15): Aydin – Denoising but chill

Aydin – Denoising but chill

azcausal(0.2.4): Casual Inference

カジュアル推論

backend.ai(22.3.0): Lablup Backend.AI Meta-package

Lablup Backend.AI Meta-package

balena-cpu(1.0.0): BALanced Execution through Natural Activation : a human-computer interaction methodology for code running.

BALanced Execution through Natural Activation : コード実行のための人間とコンピュータの相互作用方法論。

bamnostic(1.1.10): Pure Python, OS-agnostic Binary Alignment Map (BAM) random access and parsing tool

Pure Python、OSに依存しないバイナリアライメントマップ(BAM)ランダムアクセス・解析ツール

bapsflib(2.1.0): A toolkit for handling data collected at BaPSF

BaPSFで収集されたデータを扱うためのツールキット

basest(0.7.3): Arbitrary base binary-to-text encoder (any base to any base)

任意ベースのバイナリからテキストへのエンコーダー（任意のベースから任意のベース）

BaseDet(0.0.1rc1): BaseDet

ベースデット

bayeso(0.6.0): Simple, but essential Bayesian optimization package

ベイズ最適化パッケージ

bayeso-benchmarks(0.2.0): Benchmark functions for Bayesian optimization

ベイズ最適化のためのベンチマーク関数

bayespy(0.6.1): Variational Bayesian inference tools for Python

Python用変分ベイズ推論ツール

baypy(1.3.0): Python library for solving bayesian regression models through a Monte Carlo Markov chain sampling

モンテカルロ・マルコフ連鎖サンプリングによってベイズ回帰モデルを解くためのPythonパッケージ

batchtensor(0.0.4): Functions to manipulate batches of PyTorch tensors

PyTorchテンソルのバッチを操作する機能

BATS(1.1.0a4): https://github.com/ContaTP/BATS-Bayesian-Adaptive-Trial-Simulator

https://github.com/ContaTP/BATS-Bayesian-Adaptive-Trial-Simulator

bbox-utility(1.0.13): BBox Utility for Object Detection & Instance Segmentation. https://github.com/awsaf49/bbox

オブジェクト検出とインスタンス分割のためのBBoxユーティリティ。https://github.com/awsaf49/bbox。

bauhaus(1.1.4): Build logical theories for SAT solvers on the fly

SATソルバーのための論理理論をオンザフライで構築する

BayesASE(21.1.13.1): Bayesian analysis of allele specific expression

アレル特異的発現のベイズ分析

bci-framework(1.3.2): A real-time tool for acquisition, analysis and stimuli delivery for OpenBCI.

OpenBCI脳波取得ボードを扱うための高レベルPythonモジュール

bayesian-torch(0.5.0): A library for Bayesian neural network layers and uncertainty estimation in Deep Learning

Deep Learningにおけるベイジアンニューラルネットワークの層と不確実性推定のためのライブラリ

bcpseg(1.0.0): Python package for Bayesian Change Point Segmentation

ベイズ型変化点セグメンテーションのためのPythonパッケージ

becas(1.0.3): becas API client for Python.

Python用のAPIクライアントです。

becquerel(0.6.0): Tools for radiation spectral analysis.

放射スペクトル分析のためのツール。

benderthon(0.3.0): Set of utilities to work easier with Bender.

Benderとの連携を容易にするためのユーティリティのセット。

benzina(0.0.8): A fast image-loading package to load images compressed with video codecs onto GPU asynchronously.

ビデオコーデックで圧縮された画像をGPUに非同期で読み込むための高速画像読み込みパッケージ。

bert-text-pretty(0.0.18): bert_text_pretty 是一个bert 文本特征化和文本后处理解码的包，用于bert工程推理

bert_text_pretty 是一个バート文本特征化和文本后?理解?的包，用于バート工程推理

better-optimize(0.0.5): A drop-in replacement for scipy optimize functions with quality of life improvements

scipy optimize機能のドロップイン代替品で、生活の質が向上しています

bianbuai(1.1.1): Bianbu AI Support Python Package

Bianbu AIサポートPythonパッケージ

bianbu-ai-toolkit(1.0.6): Bianbu AI Toolkit

Bianbu AIツールキット

bianbu-ai-toolkit-caffe(1.0.6): Bianbu AI Toolkit

Bianbu AIツールキット

bianbu-ai-toolkit-tf1(1.0.6): Bianbu AI Toolkit

Bianbu AIツールキット

bewegung(0.0.7): a versatile video renderer

多目的なビデオレンダラ

bfsccylinder(0.4.0): Implementation of the BFSC cylinder finite element

BFSCシリンダー有限要素法の実装

bfscplate2d(0.3.0): Implementation of the BFSC plate finite element in 2D

2次元におけるBFSmプレート有限要素の実装

bilateralshapley(0.0.3): Employs Bilateral Shapley Value from coalition game theory as a tool to assess agent coalition formation

連合ゲーム理論のBilateral Shapley Valueをエージェントの連合形成を評価するツールとして採用しています。

bildkedde(0.0.1.dev0): Lightweight sensor modeling package

軽量センサーモデリングパッケージ

billiards(0.5.0): A 2D physics engine for simulating dynamical billiards

動的なビリヤードをシミュレートするための2D物理エンジン

bilm(0.1.post5): Tensorflow implementation of contextualized word representations from bi-directional language models

双方向言語モデルからのコンテキスト化された単語表現のTensorflow実装

bio42(0.0.0.27): Bio42. Analyser and database manager and for large biological networks stored in Neo4j.

Bio42。アナライザとデータベースマネージャ、およびNeo4jに格納された大規模な生物学的ネットワークのための。

bio-anglerfish(0.7.0): Anglerfish, a tool to demultiplex Illumina libraries from ONT data

ONTデータからIlluminaライブラリをデマルチプレックスするツール、Anglerfish

biogeme(3.2.14): Estimation and application of discrete choice models

離散選択モデルの推定と応用

biogeme-optimization(0.0.10): Various optimization algorithms for teaching and research

教育と研究のためのさまざまな最適化アルゴリズム

bioimageloader(0.1.1): load bioimages for machine learning

機械学習のための生体イメージのロード

birder(0.0.5a24): A computer vision framework for wildlife image analysis, focusing on avian species.

鳥類を中心とした野生動物の画像解析のためのコンピュータビジョンフレームワーク。

birdpressure(0.0.2): Calculate peak pressure due to bird impact

鳥の衝突によるピーク圧力の計算

biopax-explorer(1.2): A python library for BIOPAX manipulation

BIOPAX操作用のPythonライブラリ

biosteam(2.45.0): The Biorefinery Simulation and Techno-Economic Analysis Modules

バイオリファイナリーシミュレーションとテクノエコノミック分析モジュール

biosteamconnectors(0.0.3): Automates DayCent and FDCIC calculator to find feedstock emissions

DayCentとFDCICの計算機を自動化し、原料の排出量を求めることが可能

biowardrobe-airflow-analysis(1.0.20181214162558): Replaces BioWardrobe’s backend with CWL Airflow

BioWardrobeのバックエンドをCWL Airflowに置き換える

biowardrobe-airflow-plugins(1.1.3): Add plugin workflows to BioWardrobe

BioWardrobeにプラグインのワークフローを追加する

bliss-bind(0.3.0): Minimal Python binding for Bliss: open-source tool for computing canonical labelings and automorphism groups of graphs.

Blissのための最小限のPythonバインディング：グラフの正準ラベリングとオートモーフィズム群を計算するためのオープンソースツール。

bloatectomy(0.0.12): Bloatectomy: a method for the identification and removal of duplicate text in the bloated notes of electronic health records and other documents.

Bloatectomy: 電子カルテなどの肥大化したノートに含まれる重複テキストを特定して除去する方法。

BNumMet(1.0.0): Basic Numerical Methods for Python 3

Python 3で学ぶ基本的な数値計算法

bokeh(3.5.2): Interactive plots and applications in the browser from Python

Pythonからのブラウザでのインタラクティブなプロットとアプリケーション

bomber(0.0.5): Get data from the BoM in Python

PythonでBoMからデータを取得する

boost-histogram(1.5.0): The Boost::Histogram Python wrapper.

Boost::Histogram Python ラッパー。

bowyer(0.1.1): Model based design for developers

開発者のためのモデルベースデザイン

bpc(0.1.3): Burmese text normalizer, wordbreak, converter, cleaner and phonemizer for speech related tasks.

ビルマ語テキスト正規化、単語分割、変換、クリーナー、音声関連タスクのためのフォネマイザー。

bqskit(1.1.2): Berkeley Quantum Synthesis Toolkit

バークレー量子合成ツールキット

bqskit-qfactor-jax(1.0.0): QFactor GPU implementation in BQSKit using JAX

JAX を使用した BQSKit での QFactor GPU 実装

bquadpy(0.16.10): Numerical integration, quadrature for various domains

様々な領域の数値積分、求積法

brendapy(0.5.0): Parsing BRENDA information.

BRENDAの情報を解析する

bruco(0.2.3): Brute force coherence

ブルートフォースコヒーレンス

buddysuite(1.4.0): BuddySuite is a collection of command line utilities written in Python for working with biological data.

BuddySuiteは、生物学的データを扱うためにPythonで書かれたコマンドラインユーティリティのコレクションです。

bumps(0.9.3): Data fitting with bayesian uncertainty analysis

ベイジアン不確実性解析によるデータフィッティング

buildh(1.6.1): Build hydrogen atoms from united-atom molecular dynamics of lipids and calculate the order parameters.

脂質の統一原子分子動力学から水素原子を構築し、オーダーパラメータを計算する。

bunkatopics(0.46.1): Bunkatopics is a Topic Modeling package and Exploration Module

Bunkatopicsはトピックモデリングパッケージと探索モジュールです。

byron(0.8a1.dev62): An evolutionary source-code fuzzer

多目的拡張可能な自己適応型オプティマイザとファザー

byterec(0.0.1): A Lighting Pytorch Framework for Recommendation System, Easy-to-use and Easy-to-extend.

レコメンデーションシステムのためのLighting Pytorchフレームワーク、使いやすく、拡張しやすい。

calciumcurator(0.0.8): a GUI for curating and exploring calcium imaging data

カルシウムイメージングデータのキュレーションと探索のためのGUI

camel-tools(1.5.5): A suite of Arabic natural language processing tools developed by the CAMeL Lab at New York University Abu Dhabi.

ニューヨーク大学アブダビ校のCAMeLラボが開発したアラビア語自然言語処理ツール群

cadquery-vtk(9.2.6): VTK is an open-source toolkit for 3D computer graphics, image processing, and visualization

VTKは、3Dコンピュータグラフィックス、画像処理、および視覚化のためのオープンソースツールキットです

caer(2.0.8): A lightweight Computer Vision library for high-performance AI research – Modern Computer Vision on the Fly.

高性能AI研究のための軽量コンピュータビジョンライブラリ – Modern Computer Vision on the Fly.

calf-milp(0.1.8): A classifier that endeavors to solve the saddle point problem for AUC maximization.

AUC最大化のための鞍点問題を解決しようとする分類器．

canonicalize(1.3): canonicalize a cluster of records

レコードのクラスターを正規化する

caption-contest-data(0.1.0): Data from The New Yorker Cartoon Caption Contest

ニューヨーカー漫画キャプションコンテストのデータ

card-live-dashboard(0.6.0): A dashboard to display antimicrobial resistance data from CARD:Live

CARD:Liveの抗菌剤耐性データを表示するダッシュボード。

CasingSimulations(0.2.1): Casing Simulations: Electromagnetics + Steel Cased Wells

ケーシングのシミュレーション電磁気学＋鋼製ケーシング井戸

causalab(0.0.1): A Causal Experiment Suite

因果関係実験スイート

causalboost(0.0.1): A Causal Learning Framework

因果関係学習フレームワーク

CausalDisco(0.2.0): Baseline algorithms and analytics tools for Causal Discovery.

因果発見のためのベースラインアルゴリズムと解析ツール

causalearn(0.0.1): An Causal Learning Framework

因果関係学習フレームワーク

causality(0.0.10): Tools for causal inference

因果推論のためのツール

causalkit-learn(0.0.1): An Causal Learning Framework

因果律学習フレームワーク

causallab(0.0.1): A Causal Experiment Suite

因果関係実験スイート

causalnet(0.0.1): A Causal Learning Framework

因果関係学習フレームワーク

causal-plot(0.0.1): An Causal Learning Framework

因果関係学習フレームワーク

CausalRec(0.0.1.1): An implementation to use Causal models to recommend the best….

コーザルモデルを使用して最適な……を推奨する実装

cavsiopy(1.2.2): A Python package to Calculate and Visualize Spacecraft Instrument Orientation

宇宙船の計器の方向を計算および視覚化するための Python パッケージ

cat-python(1.0.1): Cluster Alignment Tool

クラスターアライメントツール

cbseg(1.0.0): Python package for Circular Binary Segmentation

円形バイナリーセグメンテーションのためのPythonパッケージ

ccsds_ndm(2.2): CCSDS-NDM

CCSDS-NDM

cdl(0.17.0): DataLab (CDL) is a data processing and analysis software for scientific and industrial applications

DataLab (CDL)は、科学的および産業的アプリケーションのためのデータ処理および解析ソフトウェアです。

cdlclient(0.10.1): Python library providing a simple remote client to DataLab (CDL) application

DataLab（CDL）アプリケーションへのシンプルなリモートクライアントを提供するPythonライブラリ

cellh5(1.3.0): A format for data exchange in high-content screening

ハイコンテンツスクリーニングでのデータ交換の形式

CellProfiler(4.2.7):

cellprofiler-core-nightly(5.0.0.dev109): cellprofiler-core implements the bulk of CellProfiler’s non-gui functionality

cellprofiler-core：CellProfilerの非gui機能の大部分を実装

cellprofiler-library-nightly(5.0.0.dev109): cellprofiler-library implements CellProfiler’s image processing and mathematical code, and is usable as a standalone library

cellprofiler-libraryはCellProfilerの画像処理と数学的コードを実装しており、スタンドアローンのライブラリとして使用可能。

CellProfiler-nightly(5.0.0.dev109): CellProfiler is a free open-source software designed to enable biologists without training in computer vision or programming to quantitatively measure phenotypes from thousands of images automatically.

CellProfilerは、コンピュータビジョンやプログラミングのトレーニングを受けていない生物学者が、何千もの画像から表現型を定量的に自動的に測定できるように設計された、無料のオープンソースソフトウェアです。

cengal(4.4.0): General purpose library

汎用ライブラリ

cengal-light(4.4.0): General purpose library

汎用ライブラリ

cenpy(1.0.1): Explore and download data from Census APIs

国勢調査APIからのデータの探索とダウンロード

census-area(0.4.4): Census data for arbitrary geographies

任意の地域の国勢調査データ

centrosome(1.2.3): An open source image processing library

オープンソースの画像処理ライブラリ

cesg(1.0.0): Data stream generator for *Certainty-based Domain Selection Framework for TinyML Devices* paper.

Certainty-based Domain Selection Framework for TinyML Devices*論文のためのデータストリーム・ジェネレーター。

ceresfit(0.3.1): Linear Regression for data set with correlated or uncorrelated uncertainties in both axes.

相関・非相関の不確実性を持つデータセットの線形回帰を行う。

cfdna(2.1.4): Python package for fragment manipulation for cfDNA

cfDNAのフラグメント操作のためのPythonパッケージ

cfl(1.3.1): Causal Feature Learning (CFL) is an unsupervised algorithm designed to construct macro-variables from low-level data, while maintaining the causal relationships between these macro-variables.

Causal Feature Learning (CFL)は、低レベルのデータからマクロ変数を構築し、そのマクロ変数間の因果関係を維持するように設計された教師なしのアルゴリズムです。

CGRtools(4.1.35):

ChannelAttribution(2.1.7): Markov Model for Online Multi-Channel Attribution

オンラインマルチチャネルアトリビューションのためのマルコフモデル

challengeutils(4.3.0): Challenge utility functions

チャレンジユーティリティー関数

CharGer(0.5.2): Characterization of Germline variants

ジャームラインバリアントの特性評価

chatbi(0.0.1): A Causal Experiment Suite

因果関係実験スイート

chatting-chatbots(0.0.1): A library for running experiments of multiple chatbots having conversations with each other.

複数のチャットボットが会話する実験を行うためのライブラリです。

chatts(0.0.1): A Causal Experiment Suite

因果関係実験スイート

chatgpthub(0.1.2): ChatGptHub: Gpt Chatbot Library with LangChain Support

ChatGptHub LangChainをサポートしたGptチャットボットライブラリ

chatlearn(0.0.1): A Causal Experiment Suite

因果関係実験スイート

checkerboard(0.2.4): More robust checkerboard detection, similar algorithm to libcbdetect

libcbdetect と同様のアルゴリズムによる、よりロバストなチェッカーボード検出機能

chatml(0.0.1): A Causal Experiment Suite

因果関係実験スイート（A Causal Experiment Suite

check-shapes(1.1.1): A library for annotating and checking the shapes of tensors.

テンソルの形状をアノテーションし、チェックするためのライブラリ。

chem-classification(0.0.3): Deep learning in smiles win / loss evaluation.

笑顔の勝敗評価におけるディープラーニング。

chemiscope(0.7.3): Helpers to work with the chemiscope interactive structure/property explorer for materials and molecules

https://chemiscope.org にあるデフォルトの chemiscope ビジュアライザ用の JSON 入力ファイルを生成するヘルパー

chemix(0.0.1): Python toolbox for mixing up solutions

ソリューションをミックスするためのPythonツールボックス

chitwanabm(1.5): An agent-based model of the Chitwan Valley, Nepal

ネパールのチトワン渓谷のエージェントベースモデル

chug(0.0.0):

chython(1.78): Library for processing molecules and reactions in python way

Python で分子と反応を処理するためのライブラリ

chytorch(1.62): Library for modeling molecules and reactions in torch way

トーチ方式で分子と反応をモデリングするためのライブラリ

chytorch-rxnmap(1.4):

CIMtools(4.0.8):

CIRpy(1.0.2): Python wrapper for the NCI Chemical Identifier Resolver (CIR).

NCI化学識別子リゾルバー（CIR）のPythonラッパー。

circadian_scp_upload(0.4.6): Resumable, interruptible, SCP upload client for any files or directories generated day by day

日々生成されるファイルやディレクトリのための、再開可能で中断可能なSCPアップロードクライアント

cisdb(0.0.7): LIGO channel information system

LIGOチャンネル情報システム

CITeX(0.2.2): Tools to manage large BibTex libraries

大規模なBibTexライブラリを管理するツール

ck(2.6.4): Collective Knowledge – a lightweight knowledge manager to organize, cross-link, share and reuse artifacts and workflows based on FAIR principles

Collective Knowledge – FAIRの原則に基づいて成果物やワークフローを整理、相互リンク、共有、再利用するための軽量なナレッジマネージャー

classconvergence(1.2): Plot the class distribution as a function of iteration from a Class2D or Class3D job from RELION

RELIONのClass2DまたはClass3Dジョブから、クラス分布を反復の関数としてプロットすることができます。

classifyhub(0.0.3): PyTorch implementation of classification models

分類モデルのPyTorchによる実装

classla(2.1.1): Adapted Stanford NLP Python Library with improvements for specific languages.

特定の言語向けに改良されたStanford NLP Python Libraryの採用

ck-learn(0.0.1): An Causal Learning Framework

因果関係の学習フレームワーク

cleanlab(2.6.6): The standard package for data-centric AI, machine learning with label errors, and automatically finding and fixing dataset issues in Python.

データセットのラベルエラー、弱い監視、ノイズの多いラベルの学習を見つけます。すべてのデータセットとモデルで機能します。

cleanlab-cli(0.1.14): Command line interface for all things Cleanlab Studio

Cleanlab Studio全般のためのコマンドラインインターフェイス

cleanlab-studio(2.4.2): Client interface for all things Cleanlab Studio

Cleanlab Studioのすべてを網羅するクライアントインターフェース

cli-code(28.1.0): long_description

長い説明

clisops(0.13.1): CLISOPS – Climate simulation operations.

clisops – 気候シミュレーションの運用。

clip-server(0.8.3): Embed images and sentences into fixed-length vectors via CLIP

CLIPで画像や文章を固定長ベクトルに埋め込む

cloud-pipelines-components(0.22.4.25): SDK for building pipeline components for Cloud Pipelines

クラウドパイプライン – コンポーネント SDK

cma-es(1.5.0): Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES) implemented with TensorFlow

TensorFlow v2で実装された共分散行列適応進化戦略(CMA-ES)

cmapy(0.6.6): Use Matplotlib colormaps with OpenCV in Python.

PythonでOpenCVでMatplotlibのcolormapsを使う。

cms-figure(0.9.0): Styling and labels for CMS figures produced using ROOT

ROOTで作成したCMS図形のスタイリングとラベル

cnb-tools(0.3.2): Convenience tools/functions for challenges and benchmarking on Synapse.org

Synapse.orgでチャレンジやベンチマークを行うための便利なツール/関数

cntk(2.7.post2): CNTK is an open-source, commercial-grade deep learning framework.

CNTKは、オープンソースの商用グレードの深層学習フレームワークです。

cntk-gpu(2.7.post2): CNTK is an open-source, commercial-grade deep learning framework.

CNTKは、オープンソースの商用グレードの深層学習フレームワークです。

CNVkit(0.9.11): Copy number variation toolkit for high-throughput sequencing.

高スループットシーケンス用のコピー数変動ツールキット。

co2dice(3.0.0): Polyvers’s lib to derive subproject versions from tags on Git monorepos.

Git monorepos上のタグからサブプロジェクトのバージョンを導出するPolyversのlib。

co2gui(3.0.0): Polyvers’s lib to derive subproject versions from tags on Git monorepos.

Git monorepos上のタグからサブプロジェクトのバージョンを導出するPolyversのlib。

co2mpas(4.3.5): The Type-Approving vehicle simulator predicting NEDC CO2 emissions from WLTP

WLTPからNEDCのCO2排出量を予測する型式認定車シミュレータ

co2sim(3.0.0): The Type-Approving vehicle simulator predicting NEDC CO2 emissions from WLTP

WLTPからのNEDC CO 2排出量を予測する型式承認車両シミュレータ

co2wui(0.0.13): WebUI for co2mpas

co2mpas用WebUI

coaxtract(1.0.0): Permittivity extraction from open-ended coaxial probe measurements

オープンエンド型同軸プローブ測定からの誘電率抽出

codeformer-app(0.1.0): PyTorch implementation of CodeFormer

CodeFormerのPyTorch実装

codeformer-pip(0.0.4): PyTorch implementation of CodeFormer

CodeFormerのPyTorch実装

CocoRPy27(1.4.1): Python implementation of the famous CoCo/R LL(k) compiler generator ported to Python.

有名なCoCo/R LL(k)コンパイラジェネレータのPython実装がPythonに移植されました。

codon-harmony(1.0.0): Amino acid reverse translation and DNA optimization tool based on species-specific codon-use distributions.

種固有のコドン使用分布に基づくアミノ酸逆翻訳およびDNA最適化ツール。

CodOpY(0.2.0): A Python package for gene optimisation

Python コドン最適化ツール

coffea(2024.8.3): Basic tools and wrappers for enabling not-too-alien syntax when running columnar Collider HEP analysis.

Collider HEPスタイルの解析をコラムナー操作で行うためのツール

coin-clip(0.1): Enhancing Coin Image Retrieval with CLIP

CLIPによるコイン画像検索の強化

coinor.coopr(2.4): COIN-OR project for Coopr

COIN-ORプロジェクト

colab2pdf(1.0.0a14): Convert Your Colab Notebook to a PDF. One-Minute Install. Zero Configuration.

Colabノートブックを PDF に変換します。1 分間のインストール。ゼロ構成。

colonel(2.0.1): A Python 3 library for handling CoNLL data formats

CoNLL データフォーマットを扱う Python 3 ライブラリ

combocurve-api-helper(1.1.4): A library mapped to ComboCurve’s API.

ComboCurveのAPIにマッピングされたライブラリ。

common-utils-anirbanl(0.3.1): Common python utils used by Anirban

Anirbanが使っている一般的なpythonツール

communicate(0.0.7):

comocma(0.5.1): Multiobjective framework Sofomore, instantiated withthe single-objective solver CMA-ES to obtainthe Multiobjective evolutionary algorithm COMO-CMA-ES.

多目的フレームワークSofomoreを単目的ソルバーCMA-ESでインスタンス化し、多目的進化アルゴリズムCOMO-CMA-ESを実現しました。

companno(0.0.4): Comparative analysis of genome annotations.

ゲノムアノテーションの比較解析

companyparser(0.4): UNKNOWN

未知

compositional-attention(0.1.0): An Implementation of Compositional Attention that disentagles seearch and retrieval.

検索と探索を分離するCompositional Attentionの実装。

Compyrtment(0.5.7): A simple Python library for compartment models

コンパートメントモデルのためのシンプルなPythonライブラリ

concentrationMetrics(0.6.0): A python library for the computation of various concentration, inequality and diversity indices

様々な濃度、不等式、多様性の指標を計算するための python ライブラリ

concept(0.2.1): Topic Model Images

トピックモデル画像

conformer-tf(0.2.0): An implementation of Conformer:Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition in TensorFlow

Conformer:Convolution-augmented Transformer for Speech RecognitionのTensorFlowでの実装

conseal(2024.6): Implementation of modern image steganographic algorithms

最新の画像ステガノグラフィアルゴリズムの実装

contiguous-params(1.0.0): Make pytorch parameters contiguous to speed up training by 100x.

pytorchのパラメータを連続させて、トレーニングを100倍速にする。

continual-learning(0.1.6.6): A base CL framework to speed-up prototyping and testing

プロトタイプとテストを高速化するベースCLフレームワーク

cookiecutter-data-science(2.0.0): A logical, reasonably standardized but flexible project structure for doing and sharing data science work.

データサイエンス作業を行い、共有するための論理的で合理的に標準化された、しかし柔軟なプロジェクト構造。

coopr.age(1.1.4): A QT interface for Coopr that supports the formulation and analysis of Pyomo models

Pyomoモデルの定式化と解析をサポートするCoopr用QTインタフェース

coopr.bilevel(1.0): A Coopr package for modeling bilevel programs

二階層プログラムをモデリングするためのCooprパッケージ

coopr.colin(2.2.3): Coopr interfaces for COLIN optimizers

COLINオプティマイザ用Cooprインターフェース

coopr.core(2.0.4): A Coopr package that provides cross-cutting utilities used by other Coopr packages.

他のCooprパッケージで使用されるクロスカットユーティリティを提供するCooprパッケージ。

conveyer(0.1.0): Automated machine learning library

自動機械学習ライブラリ

convmag(0.0.5): conversion between units used in magnetism

磁気で使われる単位間の変換

corpuscula(1.0.56): Toolkit that simplifies corpus processing

コーパスの処理を簡単にするツールキット

correlationMatrix(0.2.0): A Python powered library for statistical analysis and visualization of correlation phenomena

相関現象の統計解析と可視化のためのPython搭載ライブラリ

cornerhex(0.3.0):

COVID19analysis(1.2.7): COVID19Analysis based on CSSEGISandData on GitHub

COVID19Analysis based on CSSEGISandData on GitHub

covid19czechia(0.5.2): Web Scraper for Czechia COVID19 data.

チェコCOVID19データのWebスクレーパー。

covid19dh(2.3.1): Unified data hub for a better understanding of COVID-19 https://covid19datahub.io

COVID-19の理解を深めるための統一データハブ https://covid19datahub.io

covid19poland(0.9.0): Web Scraper for Poland COVID19 data.

ポーランドCOVID19データのWebスクレーパー

covxnet(1.0.0): Official Implementation of CovXNet using Tensorflow 2.0

Tensorflow 2.0 を使用した CovXNet の正式な実装

cowboe(1.0.9): Construction Of Windows Based On free Energy

エネルギーに基づくウィンドウの構築

covalent-blueprints(0.2.1): Covalent Blueprints: a toolkit for creating pre-packaged, reusable Covalent projects.

Covalent Blueprints: パッケージ化された再利用可能なCovalentプロジェクトを作成するためのツールキットです。

covalent-blueprints-ai(0.1.1): A collection of AI blueprints for Covalent Cloud.

Covalent Cloud用のAIブループリント集。

covalent-gcpbatch-plugin(0.15.0): Covalent GCP Batch Plugin

Covalent GCP Batch Plugin（コバレントGCPバッチプラグイン

CP3SlurmUtils(0.3.1): Utilities package to submit jobs to SLURM using as input a python sbatch configuration file.

Pythonsbatch構成ファイルを入力として使用してジョブをSLURMに送信するためのユーティリティパッケージ。

cp-measure(0.1.1): cellprofiler-library implements CellProfiler’s image processing and mathematical code, and is usable as a standalone library

cellprofiler-libraryは、CellProfilerの画像処理と数学コードを実装し、スタンドアロンのライブラリとして使用することができます

cpg-utils(5.1.0): Library of convenience functions specific to the CPG

CPGに特化した便利な関数のライブラリ

cpg-utils-ms(1.3.7): Library of convenience functions specific to the CPG (MS version)

CPGに特化した便利な関数のライブラリ（MS版）

cratepy(1.0.5): CRATE: Clustering-based Nonlinear Analysis of Materials

CRATE クラスタリングに基づく材料の非線形解析

cpymadtools(1.1.0): Lightweigth pythonic wrapper around cpymad, extracted from pyhdtoolkit

pyhdtoolkitから抽出したcpymadの軽量パイソンラッパー。

creditPortfolioAnalytics(0.4): A Python powered library for calculating semi-analytic credit portfolio loss metrics

半解析的なクレジットポートフォリオの損失指標を計算するためのPython搭載のライブラリ

CROCpy3(1.1.26): A package for calculating ROC curves and Concentrated ROC (CROC) curves.

ROC曲線と集中ROC（CROC）曲線を計算するためのパッケージ。

crfmnes(1.0.0): CR-FM-NES for numerical optimization in Python

Pythonの数値最適化のためのCR-FM-NES

cronus-mcmc(1.0.1): cronus: MCMC + MPI MADE EASY

cronus：MCMC＋MPI MADE EASY

cronut(0.1.0): Tasty event processing with Kafka

Kafkaを使ったおいしいイベント処理

crossabc(0.1.7): Easily CrossABC analyzer

CrossABCアナライザを簡単に

crypto-empyrical(1.0.4): crypto_empyrical is a fork of Quantopian’s Empyrical package modified to work for 24/7 markets of cryptocurrency

crypto_empyrical は、Quantopian の Empyrical パッケージをフォークしたもので、24 時間年中無休のクリプトカレンシーのマーケットで動作するように修正されています。

CrowdTruth(2.1): Disagreement based metrics for the processing and evaluation of crowdsourced annotations

クラウドソーシングアノテーションの処理と評価のための不一致ベースのメトリック

crowdtruth-fork(2.1.1): Disagreement based metrics for the processing and evaluation of crowdsourced annotations

クラウドソースのアノテーションを処理・評価するためのDisagreementベースのメトリクス

cryoet-deepfinder(0.2.1): DeepFinder is an original deep learning approach to localize macromolecules in cryo electron tomography images. The method is based on image segmentation using a 3D convolutional neural network.

Deep Finderは、クライオ電子断層撮影画像中の高分子をローカライズするための独自のディープラーニングアプローチである。この手法は、3次元畳み込みニューラルネットワークを用いた画像セグメンテーションに基づいています。

cryohub(0.6.4): IO hub for Cryo-EM, Cryo-ET and subtomogram averaging data.

Cryo-EM、Cryo-ET、サブトモグラムの平均化データのためのIOハブ

csb(1.2.5): Computational Structural Biology Toolbox

計算構造生物学ツールボックス

cst-python(0.1.0): Python module of the CST, the Cognitive Systems Toolkit, a toolkit for the construction of cognitive systems and cognitive architectures.

認知システムおよび認知アーキテクチャ構築のためのツールキットであるCognitive Systems Toolkit（CST）のPythonモジュール。

ctu(0.2.1): A python package to perform same transformation to coco-annotation as performed on the image.

画像に対して行われたのと同じ変換をココアノテーションに対して行う Python パッケージ。

ctxpro(0.0.5): Simple toolkit that extracts ambiguities in documents that require context to resolve.

解決するためにコンテキストが必要な文書内の曖昧さを抽出するシンプルなツールキット。

ctype(7.4.2): Interact with cython, python, ctypes, and use other c/c++ tools

cython、python、ctypesとの連携、その他のc/c++ツールの使用

ctlog(0.6.0): SAT-Based Combinatorial Testing in Python

PythonによるSATベースの組合せテスト

cudacanvas(1.0.1.post240121): Real-time PyTorch Tensor Visualisation in CUDA, Eliminating CPU Transfer

CUDAによるリアルタイムPyTorchテンソル可視化、CPU転送の排除

ctr-acn(0.7.1): test code based on deepctr

deepctrに基づくテストコード

ctransformers(0.2.27): Python bindings for the Transformer models implemented in C/C++ using GGML library.

GGMLライブラリを使ってC/C++で実装されたTransformerモデルのPythonバインディング。

ctransformers-langdash(0.2.14): Fork of CTransformers to support Langdash functions.

Langdash関数をサポートするCTransformersのフォーク

curve-apps(0.1.0): Find edges on 2D grids or vertices.

2次元格子や頂点の辺を見つける

custom-diffusion(0.1.9): Custom Diffusion: Creating Video from Frame Using Multiple Diffusion

カスタム拡散：多重拡散を使用したフレームからのビデオ作成

cvbuilder(0.4.54): Package for building OpenCV 4.5.4 including Python 3 bindings from the official sources.

OpenCV 4.5.2 (Python 3 バインディングを含む) を公式ソースから構築するパッケージ．

cxnet(0.3.1): Complex networks in education

教育現場における複雑なネットワーク

cvpm(0.0.2.5): Computer Vision Package Manager

コンピュータビジョンパッケージマネージャ

cyarray(1.1): A fast, typed, resizable, Cython array.

高速で型付けされたサイズ変更可能なCython配列。

cvtkit(0.0.10): A Python library including general functions and operations on various computer vision related structures.

様々なコンピュータビジョン関連構造に対する一般的な関数と操作を含むPythonライブラリ。

cw2(2.5.1): A reengineered framework to run experiments on a computing cluster.

計算機クラスタ上で実験を実行するための再構築されたフレームワーク。

cycahvore(0.0.1a0): Cython wrapper for CAHVORE camera models

CAHVORE カメラモデルの Cython ラッパー

cycIFAAP(5.7.7): Cyclic ImmunoFluoresence (cycIF) Automatic Analysis Pipeline

Cyclic ImmunoFluoresence (cycIF) 自動解析パイプライン

cweqgen(0.4.4): A Python module for generating common equations used in continuous gravitational-wave analyses

重力波の連続解析で使用される一般的な方程式を生成するためのPythonモジュール

cygv(0.1.1): Compute GV and GW invariants of CY manifolds.

CY多様体のGVおよびGW不変量を計算します。

d2b(1.4.2): Organize data in the BIDS format

BIDSフォーマットでデータを整理する

d2b-asl(2.0.1): Plugin for the d2b package to handle ASL data

ASLデータを扱うためのd2bパッケージ用プラグイン

d2b-compile(1.1.0): compile-dcm2bids-config plugin for the d2b package

d2bパッケージのcompile-dcm2bids-configプラグイン

d2b-dcm2niix(1.0.0): Dcm2niix plugin for the d2b package

d2bパッケージのDcm2niixプラグイン

cymorph(2.0): Non-parametric Galaxy Morphology Package

ノンパラメトリック銀河モルフォロジーパッケージ

DACBench(0.2.0):

cytoolz(0.12.3): Cython implementation of Toolz: High performance functional utilities

ToolzのCython実装。高性能な機能的ユーティリティ

dacy(2.7.7): A Danish pipeline trained in SpaCy that has achieved State-of-the-Art performance on all dependency parsing, NER and POS-tagging for Danish

SpaCyで学習したデンマーク製の前処理パイプライン。この記事を書いている時点では、デンマーク語のすべてのベンチマークタスクで最先端のパフォーマンスを達成しています。

czml3(1.0.2): Python 3 library to write CZML

CZMLを記述するPython 3ライブラリ

czmlpy(0.9.0): Python 3 library to write CZML

CZMLを記述するためのPython 3ライブラリ

dagrt(2021.1): Time integration by code generation

コード生成による時間統合

dask-awkward(2024.7.0): Awkward Array meets Dask

ぎこちないアレイとダスクの出会い

dask-histogram(2024.3.0): Histogramming with Dask.

daskによるヒストグラムの作成

datagif(0.1.1): Make animated gifs out of multiple data plots.

複数のデータプロットからアニメーションGIFを作成します。

data-harvesting(2.0.0): Set of tools to harvest, process and uplift (meta)data from metadata providers within the Helmholtz association to be included in the Helmholtz Knowledge Graph (Helmholtz-KG).

Helmholtz metadata collaboration (HMC)の文脈におけるデータ出版物のメタデータのマイニング、処理、可視化のためのツール。

datameta-client(1.0.1): A high-level client for interacting with a DataMeta service

DataMetaサービスを利用するための高レベルクライアント

DataProfiler(0.12.0): What is in your data? Detect schema, statistics and entities in almost any file.

データの中には何があるのか？ほぼすべてのファイルのスキーマ、統計、エンティティを検出します。

datarefiner(0.1.0): DataRefiner: An Advanced Toolkit for Data Transformation and Processing

DataRefiner：データ変換と処理のための高度なツールキット

datashader(0.16.3): Data visualization toolchain based on aggregating into a grid

グリッドへの集約に基づくデータ可視化ツールチェイン

ogs5py(1.3.0): ogs5py: a python API for OpenGeoSys5

ogs5py: OpenGeoSys5 用の python API

ohmytable(0.1.0):

oidv6(1.0.5): Download single or multiple classes from the Open Images V6 dataset

Open Images V6データセットから単一または複数のクラスをダウンロードする

oif(0.0.0): A package to efficiently tell whether a set of objects are in field

オブジェクトの集合がフィールド内にあるかどうかを効率的に知るためのパッケージ

oifits(0.2.0): Python package for working with OIFITS files!

OIFITSファイルを扱うためのPythonパッケージ!

omotes-job-tools(0.0.1): Python implementation of the OMOTES Job Tools which provides common tooling used by OMOTES orchestrator and workers.

OMOTESオーケストレータとワーカーが使用する共通ツールを提供するOMOTESジョブツールのPython実装。

omotes-sdk-protocol(0.1.1): Python implementation of OMOTES SDK protocol through which jobs may be submitted and administered. Messages include checking on progress, cancelling a job and receiving status updates.

OMOTES SDKプロトコルのPython実装。メッセージには、進捗状況の確認、ジョブのキャンセル、ステータス更新の受信が含まれます。

omotes-sdk-python(3.0.0): Python implementation of the OMOTES SDK through jobs which may be submitted, receive status updates for submitted jobs or cancel submitted jobs.

OMOTESのSDKをPythonで実装し、ジョブの投入、投入されたジョブのステータス更新の受信、投入されたジョブのキャンセルを行う。

omotes-simulator-core(0.0.8): Core library of the NWN simulator

NWNシミュレーターのコアライブラリー

onlineChange(0.0.6): Quickest change detection algorithms for online streaming data in python.

pythonでのオンラインストリーミングデータの最も速い変更検出アルゴリズム。

ono(0.2.3): Bruker Opus FTIR spectroscopy clone

Bruker Opus FTIR分光クローン

opda(0.6.1): Design and analyze optimal deep learning models.

最適なディープラーニングモデルの設計と分析

opencroplib(0.1.6): Python Library for simulating physiological processes in plants

植物の生理学的過程をシミュレーションするためのPythonライブラリ

openctr(0.1.0): A configurable, tunable, and reproducible library for CTR prediction

CTR予測のための設定可能、調整可能、再現可能なライブラリ

opencv-camera(2023.1.7): An OpenCV camera library

OpenCV カメラライブラリ

opencv-contrib-python(4.10.0.84): Wrapper package for OpenCV python bindings.

OpenCV pythonバインディング用のラッパーパッケージ。

opencv-contrib-python-headless(4.10.0.84): Wrapper package for OpenCV python bindings.

OpenCV pythonバインディング用のラッパーパッケージ。

opencv-contrib-python-headless-rolling(5.0.0.20221015): Wrapper package for OpenCV python bindings.

OpenCV の python バインディングのためのラッパーパッケージ．

opencv-contrib-python-rolling(5.0.0.20221015): Wrapper package for OpenCV python bindings.

OpenCV の Python バインディングのためのラッパーのパッケージ．

openav(1.0.0a14): OpenAV

openav

openECCI(0.1.0): An open source python package for guiding Electron Channelling Contrast Imaging (ECCI)in Scanning Electron Microscopes (SEM).

走査型電子顕微鏡(SEM)における電子チャネリングコントラストイメージング(ECCI)をガイドするためのオープンソースのpythonパッケージ。

openbci(0.2.3): Hight level Python module for OpenBCI hardware by GCPDS.

GCPDSによるOpenBCIハードウェアのための高レベルPythonモジュール。

openbci-stream(1.1.0): High level Python module for EEG/EMG/ECG acquisition and distributed streaming for OpenBCI Cyton board.

OpenBCI Cytonボード用の脳波/脳波/脳波/心電図の取得と分散ストリーミングのための高レベルPythonモジュール。

opencovis-contrib-python-headless(4.5.1.84): Wrapper package for OpenCV python bindings.

OpenCV python バインディング用ラッパーパッケージ.

opencovis-python(4.5.1.84): Wrapper package for OpenCV python bindings.

OpenCV python バインディング用ラッパーパッケージ.

opencovis-python-headless(4.5.1.84): Wrapper package for OpenCV python bindings.

OpenCV python バインディング用ラッパーパッケージ．

opengen(0.9.0): Optimization Engine Code Generator

最適化エンジンコードジェネレータ

openllm-core(0.5.7): OpenLLM Core: Core components for OpenLLM.

OpenLLM コア： OpenLLM のコアコンポーネント。

open-mastr(0.14.4): A package that provides an interface for downloading and processing the data of the Marktstammdatenregister (MaStR)

Marktstammdatenregister(MaStR)のデータのダウンロードと処理のためのインターフェイスを提供するパッケージ

open-korean-text-python(1.0.0): Python interface to Open Korean Text Processor

オープン韓国語テキストプロセッサへの Python インターフェース

openNPL(0.5): An open source platform for the management of non-performing loan portfolio data

不良債権ポートフォリオデータを管理するためのオープンソースプラットフォーム

openTSNE(1.0.2): Extensible, parallel implementations of t-SNE

拡張可能なt-SNEの並列実装

Operon(0.1.8): Dataflow pipeline development framework, powered by Parsl

Parslによるデータフローパイプライン開発フレームワーク

opfunu(1.0.4): Opfunu: An Open-source Python Library for Optimization Benchmark Functions

制約のない最適化関数用のPython（Numpy）パッケージ

opipy-pm(0.1.3): OPI Solutions Python package for Predictive Maintenance

予知保全のためのOPI Solutions Pythonパッケージ

opof(0.3.1): Open-source framework for solving the Planner Optimization Problem

プランナー最適化問題を解くためのオープンソースフレームワーク

opof-grid2d(0.2.0): OPOF domains for 2D grid worlds

2Dグリッド世界のためのOPOFドメイン

opof-pomdp(0.2.1): OPOF domains for online POMDP planning

オンラインPOMDP計画のためのOPOFドメイン

opof-sbmp(0.3.0): OPOF domains for sampling-based robot motion planning

サンプリングに基づくロボット運動計画のためのOPOFドメイン

optinterp(0.1.0): Optimal Interpolation Nodes

Optimal Interpolation Nodes

optobench(0.2.2): Benchmark Functions for Optimization

最適化のためのベンチマーク関数

OpticsLab(0.0.0): Simulate Optics Physics Experements

光学物理実験のシミュレーション

opyrator(0.0.12): Turn python functions into microservices with auto-generated HTTP API, interactive UI, and more.

自動生成されたHTTP API、インタラクティブなUIなどで、python関数をマイクロサービスに変える。

orange3-scoring(0.0.1): Add-on containing scoring engine widgets for PFA, PMML and ONNX (coming soon) models

PFA、PMML、ONNX（近日発売予定）モデル用のスコアリングエンジンウィジェットを含むアドオン

orbdetpy(2.1.0): Orbit determination routines for Python

Python用の軌道決定ルーチン

orbitutils(0.1.5): Easily make Monte Carlo simulations of binary or triple orbits.

バイナリ軌道またはトリプル軌道のモンテカルロシミュレーションを簡単に作成できます。

orderfix(0.1.0): reorder solutions of parametric studies to make continuous curves

パラメトリックスタディの解を並べ替えて連続曲線を作成する

ore(0.2.1): Associate outliers with rare variation

稀な変動を持つ外れ値を関連付ける

orpytal(0.1.0): Python Package for Two-Body Orbital Mechanics

二体軌道力学のための Python パッケージ

organelle-segmenter-plugin(0.0.5): A plugin that enables organelle segmentation, forked from tools from Allen Institute for Cell Science

Allen細胞科学研究所のツールからフォークされた、オルガネラのセグメンテーションを可能にするプラグイン

orthax(0.1.0): Orthogonal polynomials with JAX

JAXによる直交多項式

orthopy-gpl(0.9.5): The last GPL version of orthopy, published as is

orthopyの最後のGPLバージョン、そのまま公開されています。

osc-generator(0.2.0): OSC-Generator can be used to generate ASAM OpenSCENARIO files from vehicle data and an ASAM OpenDRIVE file.

OSC-Generatorは、車両データおよびASAM OpenDRIVEファイルからASAM OpenSCENARIOファイルを生成するために使用することができます。

oscope-scpi(0.1.13): Control of Oscilloscopes with SCPI command sets like Keysight MSO-X/DSO-X 3000A/3000T, UXR, MXR and EXR Series through python via PyVisa

Keysight MSO-X/DSO-X 3000A, UXR, MXR, EXRシリーズなどのSCPIコマンドセットを持つオシロスコープをPyVisa経由でPythonで制御

ouster-sdk(0.12.0): Ouster Sensor SDK

オースター社製センサーSDK

packtivity(0.17.0): packtivity – general purpose schema + bindings for PROV activities

packtivity – PROV活動のための汎用スキーマ＋バインディング

paithon(0.0.3): Explore and share your AI Models in no time.

AIモデルを短時間で探索し、共有することができます。

paddle-edl(0.3.1): Paddle EDL Package

Paddle EDLパッケージ

paddle-fl(1.2.0): Privacy-Preserving Deep Learning Package Based on PaddlePaddle.

PaddlePaddleをベースにした、プライバシー保護のためのディープラーニングパッケージ。

paldaque(3.5.0): PalDaQue, the command line query tool for palaestrAI databases

PalaestrAI データベース用コマンドラインクエリーツール PalDaQue

pandas-path(0.3.0): Pathlib functionality for pandas.

パンダのPathlib機能。

pandas-alchemy(0.0.2): SQL based, pandas compatible DataFrame & Series

SQLベース、pandas互換のデータフレーム＆シリーズ

pandaSDMX(1.10.0): Statistical Data and Metadata eXchange (SDMX) for the Python data ecosystem

PythonデータエコシステムのためのSDMX (Statistical Data and Metadata eXchange)

ParallelRegression(1.0.0b3): tools for conducting parallel analysis of a shared memory data set

共有メモリデータセットの並列解析を行うためのツール

param-sweeps(0.1.8): Parameter sweeper for ui.json powered applications

ui.jsonを利用したアプリケーションのためのパラメータスイーパー

pararealml(0.3.0): A machine learning boosted parallel-in-time differential equation solver framework

機械学習による時間内並列微分方程式ソルバフレームワーク

pareidolia(1.2.0): Multi-sample change detection in Hi-C patterns

Hi-Cパターンにおけるマルチサンプルの変化の検出

paretochart(1.0): Pareto chart for python (similar to Matlab’s, but much more flexible)

python のパレート図 (Matlab に似ていますが、より柔軟性があります)

parrot-olympe(7.7.5): Python controller library for Parrot Drones

Parrot Drones用のPythonコントローラライブラリ

PartNLP(0.1.34): A Python NLP Library for Persian language, by PartDP AI

PartDP AI によるペルシャ語用 Python NLP ライブラリ

pasmopy(0.5.0): Patient-Specific Modeling in Python

Pythonによる患者固有のモデリング

partialedge(1.0.1): A collection of algorithms for solving Maximum Ink Partial Edge Drawing Problems

最大インク部分エッジ描画問題を解くためのアルゴリズムのコレクション

partialwrap(2.0): partialwrap: a small Python library providing wrappers for external executables and Python functions to be used easily with Python’s functools.partial.

外部の実行ファイルや Python 関数を Python の functools.partial で簡単に部分化できるようにするラッパーを提供する小さな Python ライブラリ

particleShield(0.0.4): Package for radiation shielding modelling.

放射線遮蔽モデリング用パッケージ

passthrough(0.3.2): Passthrough – Template-Driven PDS4 Data Product Generation

Passthrough – テンプレート駆動のPDS4データプロダクト生成ツール

paule(0.4.5): paule implements the Predictive Articulatory speech synthesis model Utilizing Lexical Embeddings (PAULE), which is a control model for the articulatory speech synthesizer VocalTractLab (VTL).

paule – レキシカルエンベディングを利用した予測式調音音声合成

pavo(0.3.0): PAthological Visualisation Obsession

PAthologicalビジュアライゼーション・オブセッション

PayNexus(0.2.5): PayNexus: PythonからPayPayを操作できる非公式モジュールです。

PayNexus： PythonからPayPayを操作できる非公式モジュールです。

pdb-tools-removed-atom-limit(2.4.5): A swiss army knife for PDB files, customized to avoid the original atom limit.

PDBファイルのためのスイスアーミーナイフ、オリジナルの原子数制限を回避するためにカスタマイズされています。

pdepy(1.0.4): A Finite-Difference PDE solver.

有限差分PDEソルバーです。

pdfo(2.2.0): Powell’s Derivative-Free Optimization solvers

PDFO – Powell’s Derivative-Free Optimization ソルバー

pd3(0.0.1): PD3 is a modern, accelerated library for discrete dislocation dynamics.

PD3は離散転位ダイナミクスのための最新の高速化されたライブラリです。

pd3-plot(1.0.1): pd3_plot is a utility for visulizing simulations from pd3.

pd3_plot: pd3からのシミュレーションをビジュアライゼーションするためのユーティリティです。

PDAnalysis(0.0.4): Software for analysing deformation between protein structures.

タンパク質の構造間の変形を解析するソフトウェア。

peepingtom(0.2.0): Python tool for visualising and interacting with cryo-ET and subtomogram averaging data.

トモグラフィーデータのインタラクティブな可視化と解析のためのPythonツール。

pept(0.5.1): A Python library that unifies Positron Emission Particle Tracking (PEPT) research, including tracking, simulation, data analysis and visualisation tools.

陽電子放出粒子追跡(PEPT)研究を統合したPythonライブラリで、追跡、シミュレーション、データ解析、可視化ツールを含む。

perian(0.2.7): PERIAN Sky Platform API Python Client

PERIAN Sky Platform API Pythonクライアント

perian-cli(0.2.3): PERIAN Sky Platform CLI

PERIAN Sky Platform CLI

pent(0.2): pent Extracts Numerical Text

ペント抽出数値テキスト

perke(0.4.4): A keyphrase extractor for Persian

ペルシャ語のためのキーフレーズ抽出ツール

petals(2.2.0.post1): Easy way to efficiently run 100B+ language models without high-end GPUs

ハイエンドGPUを使わずに100B以上の言語モデルを効率的に実行する簡単な方法

petbox-dca(1.1.1): Decline Curve Library

デクラインカーブライブラリ

petrel-det(0.2.2): Code to streamline Pytorch EfficientDet applications

PytorchのEfficientDetアプリケーションを効率化するコード

pewsql(0.0.1): Analytics Tools for RDBMS

RDBMS用の分析ツール

petabunit(0.0.2): petabunit are python utilities for working with units with PEtab.

petabunitは、PEtabでユニットを操作するためのpythonユーティリティです。

pftracker(0.0.2): Face tracking based on particle filter

パーティクルフィルタに基づく顔追跡

PGAPy(2.4): Python wrapper for pgapack, the parallel genetic algorithm library

並列遺伝的アルゴリズムライブラリである pgapack の Python ラッパー

pharedox(0.0.3): An image analysis pipeline to quantify redox state in the pharynx of C. elegans

線虫の咽頭における酸化還元状態を定量化するための画像解析パイプライン

phaseflow(0.0.2): Shake phase detection and association in Python

Python でのシェイクフェーズの検出と関連付け

phaseportrait(1.3.0): A python package for visualizing non-linear dynamics and chaos. (2D phase portraits, 3D chaotic trajectories, Maps, Cobweb plots…)

2Dおよび3Dの位相ポートレートを簡単に作成する方法

pH-diagrams(0.3.3): Python package to plot pH diagrams

pH ダイアグラムを描画する Python パッケージ

phitter(0.7): Find the best probability distribution for your dataset

データセットに最適な確率分布を見つける

phylogemetric(1.2.2): A python library for calculating the delta score (Holland et al. 2002) and Q-Residual (Gray et al. 2010)

delta score (Holland et al. 2002) および Q-Residual (Gray et al. 2010) を計算するための python ライブラリ。

physical-basis(1.0.0): Physics-inspired basis functions for machine learning on atomic-scale systems.

原子スケールのシステム上での機械学習のための物理学に触発された基底関数。

physical_dualism(1.0.1): Python library that approximates the natural frequency from stress via physical dualism, and vice versa.

物理的二元論によるストレスからの固有振動数を近似するPythonライブラリ、およびその逆。

physical-validation(1.0.5):

phytoolkit(0.2.1a0): An installer toolkit for installing a bunch of common simulation tools

一般的なシミュレーションツールをインストールするためのインストーラツールキット

pidsim(1.0rc6): PID Controllers simulator (core)

PIDコントローラシミュレータ(コア)

pidsim-models(0.2.1): A set of reference models for PIDSIM

PIDSIMの一連の参照モデル

PiePilot(0.0.2): Simple portfolio optimizer

シンプルなポートフォリオ最適化ツール

piepline(0.3.2): Neural networks training pipeline based on PyTorch. Designed to standardize training process and to increase coding preformance

PyTorchベースのニューラルネットワークトレーニングパイプライン。トレーニングプロセスを標準化し、コーディング性能を向上させるように設計されています。

pietoolbelt(0.3.26): Toolbelt for PiePline training pipeline

PiePlineトレーニングパイプライン用ツールベルト

piicrgmms(0.1.4): A data analysis package for PI-ICR Mass Spectrometry

PI-ICR質量分析計用データ解析パッケージ

PipBERT(6.1.4): Serial communication link bit error rate tester simulator, written in Python.

シリアル通信リンクのビットエラーレートのテスターシミュレータ、Pythonで書かれています。

pipelit(0.0.1): Tool to automagically build data pipelines.

データパイプラインを自動で構築するツール。

pisa-ssh(0.1.7): Pseudo Infrastructure for Scalable Applications (PISA)

スケーラブルなアプリケーションのための疑似基盤（PISA）

pisces(0.4.4): A Practical Seismological Database Library in Python.

Pythonによる実用的な地震学データベースライブラリ

pit30m(0.0.2): Development kit for the Pit30M large scale localization dataset

Pit30M大規模局在データセット用開発キット

pkdb-analysis(0.2.2): pkdb-analysis are utilities to work with PKDB.

PK-DB解析

pkdb-data(1.0.9): PK-DB data utilities.

PK-DBデータユーティリティ

pkpdbib(0.1.0): pkpdbib are python utilities for PK/PD literature and bibliography management.

pkpdbibはPK/PD文献と書誌管理のためのpythonユーティリティです。

planetary-coverage(1.1.0): Planetary coverage package

惑星カバレッジパッケージ

plfatools(0.1.0): This package automates the aggregation of output from MIDI Inc. Sherlock PLFA Analysis Software into a single csv file.

本パッケージはMIDI Inc. Sherlock PLFA Analysis Software からの出力を一つのcsvファイルに集約することを自動化します。

plate-simulation(0.1.0b1): plate-simulation is a Python package

plate-simulationはPythonパッケージです。

platetrack(0.0.7): napari plugin for tracking platelets with trackpy

trackpyで血小板を追跡するためのnapariプラグイン

plato-learn(1.0): Packaged version of the Plato framework for federated learning research

連合学習研究のためのPlatoフレームワークのパッケージ版

PlotPy(2.6.2): Curve and image plotting tools for Python/Qt applications

Python/Qt アプリケーション用の曲線と画像のプロットツール

plotrique(0.2.5-7): plotrique – Convenience plotting tools

plotrique-便利なプロットツール

pmk(0.43.5): An experiment control system for reproducible research.

再現性のある研究のための実験制御システム。

plotastic(0.1.1): Streamlining statistical analysis by using plotting keywords in Python.

Python でキーワードをプロットすることにより、統計分析を合理化します。

plotmat(0.0.1): A collection of Plotting tools for Materials data from Phases Research Lab at PennState; with pieces useful to the general audience published through PyPI.

ペンシルベニア州立大学のPhases Research Labが提供する材料データ用のプロットツールのコレクション。PyPIを通じて公開された、一般の視聴者にとって役立つ記事が含まれています。

PLoT-ME(0.9.1): Pre-classification of Long-reads for Memory Efficient Taxonomic assignment

記憶効率を高めるための長文読本の事前分類分類の割り当て

pointcloudset(0.9.0): Analyze large datasets of point clouds recorded over time in an efficient way

経時的に記録された点群の大規模データセットを効率的に解析する

pollux-model(0.1.2): Core model library of the POLLUX Digital Twin

POLLUXデジタルツインのコアモデルライブラリ

polyfuzz(0.4.2): PolyFuzz performs fuzzy string matching, grouping, and evaluation.

PolyFuzz は、ファジー文字列のマッチング、グループ化、評価を行います。

poniard(0.5.0): Streamline scikit-learn model comparison

scikit-learnのモデル比較を効率化する

polylib(0.3.1): a library for working with polynomials

多項式を扱うためのライブラリ

PoPE(1.0.3): Population Profile Estimator.

ポピュレーションプロファイルエスティメーター

porous-media(0.2.2): python package working with porous media

多孔質媒体を扱うPythonパッケージ

pose2sim(0.9.10): Perform a markerless kinematic analysis from multiple calibrated views as a unified workflow from an OpenPose input to an OpenSim result.

OpenPose の入力から OpenSim の結果までの統一されたワークフローとして、複数のキャリブレーションされたビューからマーカーレス運動学的解析を実行します。

poseydon-chisel(0.0.3): Chisel package part of the Poseydon suite

Chisel パッケージは Poseydon スイートの一部です。

postgresql-wheel(14.1.2): PostgreSQL Server compiled into a Python Wheel.

PostgreSQLサーバをPython Wheelにコンパイルしたもの。

Poutyne(1.17.2): A simplified framework and utilities for PyTorch.

PyTorchのためのシンプルなフレームワークとユーティリティ。

predpy(0.0.6): Series of Data Science Graphs written by Philip Geurin and Matt Drury

Philip GeurinとMatt Druryによって書かれた一連のデータサイエンスグラフ

prem-kubeflow-katib(0.0.1): Katib Python SDK

Katib Python SDK

primecount(1.0.0): A Python wrapper for primecount.

primecount の Python ラッパーです。

primefac(2.0.12): Module and command-line utility for factoring integers into primes

整数を素数に因数分解するためのモジュールとコマンドラインユーティリティ。以前は pyfac と呼ばれていました。

prime-gen(1.0.2): A prime generator and checker

素数生成器およびチェッカ

primordial(0.0.13): primordial: inflationary equation solver

原初：インフレ方程式ソルバー

probableparsing(0.0.1): Common methods for propbable parsers

プロパブルパーサーのための一般的なメソッド

probablepeople(0.5.5): Parse romanized names & companies using advanced NLP methods

高度なNLP手法を使用してローマ字の名前と会社を解析する

probatus(3.1.2): Validation of regression & classifiers and data used to develop them

バイナリ分類法とその開発に使用したデータの検証

prism_mbes(0.0.21): Buscombe, D., 2017

Buscombe, D., 2017年

prob-phoc(0.2.0): Functions to compute probabilistic relevance scores from PHOC embeddings

PHOCエンベッディングから確率的関連性スコアを計算する関数

probplotlib(1.0): Probability Distributions for Python.

Probability Distributions for Python.

profit(0.6): Probabilistic response model fitting with interactive tools

対話型ツールによる確率的応答モデルのフィッティング

prog-models(1.5.2): The NASA Prognostic Model Package is a python modeling framework focused on defining and building models for prognostics (computation of remaining useful life) of engineering systems, and provides a set of prognostics models for select components developed within this framework, suitable for use in prognostics applications for these components.

NASA Prognostic Model Packageは、エンジニアリングシステムの予後予測（残存耐用年数の計算）のためのモデルの定義と構築に焦点を当てたpythonモデリングフレームワークで、このフレームワーク内で開発された一部のコンポーネント用の予後予測モデル一式を提供し、これらのコンポーネント用の予後予測アプリケーションに使用するのに適しています。

progpy(1.6.0): The NASA Prognostic Package (ProgPy) is a python prognostics framework focused on building, using, and evaluating models and algorithms for prognostics (computation of remaining useful life) and health management of engineering systems, and provides a set of prognostics models for select components and prognostics algorithms developed within this framework, including uncertainty propagation.

NASA Prognostic Package (ProgPy) は、エンジニアリングシステムの予後 (残存耐用年数の計算) と健全性管理のためのモデルとアルゴリズムの構築、使用、評価に焦点を当てた Python 予後フレームワークであり、選択されたコンポーネントと不確実性の伝播を含む、このフレームワーク内で開発された予測アルゴリズム。

prog-server(1.6.0): The NASA Prognostics As-A-Service (PaaS) Sandbox (a.k.a. prog_server) is a simplified Software Oriented Architecture (SOA) for performing prognostics of engineering systems. The PaaS Sandbox is a wrapper around the Prognostics Algorithms and Models Packages, allowing 1+ users to access these packages features through a REST API. The package is intended to be used as a research tool to prototype and benchmark Prognostics As-A-Service (PaaS) architectures and work on the challenges facing such architectures

NASA Prognostics As-A-Service (PaaS) Sandbox (a.k.a. prog_server) は、エンジニアリングシステムのプログノスティックスを実行するための簡素化されたソフトウェア指向アーキテクチャ(SOA)です。PaaSサンドボックスは、プログノスティクスのアルゴリズムとモデルパッケージのラッパーであり、1人以上のユーザがREST APIを通してこれらのパッケージの機能にアクセスすることを可能にします。このパッケージは、PaaS(Prognostics As-A-Service)アーキテクチャのプロトタイプとベンチマークを作成し、そのようなアーキテクチャが直面する課題に取り組むための研究ツールとして使用することを目的としています。

prospect(0.1.0): Archaeological survey simulation

考古学調査シミュレーション

protein-distribution(0.1.4): pyton package for accessing protein distribution data.

pytonはタンパク質の分布データにアクセスするためのパッケージです。

protes(0.3.8): Method PROTES (PRobabilistic Optimizer with TEnsor Sampling) for derivative-free optimization of the multidimensional arrays and discretized multivariate functions based on the tensor train (TT) format

多次元配列と離散化された多変数関数をテンソル列（TT）形式に基づいて最適化するPROTES（PRobability Optimizer with TEnsor Sampling）メソッド

provit(1.1.1): A light, dezentralized provenance tracking framework using the W3C PROV-O vocabulary

W3C PROV-O語彙を使用した軽量で非分散型の証明書追跡フレームワーク

protis(1.0.0): Plane Wave Expansion method for photonic crystals

フォトニック結晶の平面波展開法

ps-calcs(2.0.0): Product Space calculations.

プロダクトスペースの計算。

psi-collect(1.0.4): Collection, aggregation, and cataloging of NOAA post-storm emergency response imagery.

NOAAストーム後の緊急対応画像の収集、集約、およびカタログ化。

psitip(1.1.6): Python Symbolic Information Theoretic Inequality Prover

Python Symbolic Information Theoretic Inequality Prover（記号的情報理論的不等式検証プログラム

psk-viewer(0.9.9): IPM RAS PSK and FS spectrometer files viewer

IPM RAS PSKおよびFSスペクトロメータファイルビューア

psrqpy(1.2.10): A Python module for querying the ATNF pulsar catalogue

ATNFパルサーカタログの検索用Pythonモジュール

pulseblaster(1.0.1): Python control code for Pulseblaster pulse generation hardware.

Pulseblasterパルス生成ハードウェアのPython制御コード。

ptudes-lab(0.0.3): Ptudes lab: odometry, SLAM and visualization experiments

Ptudesラボ：オドメトリ、SLAM、可視化実験

PubChemPy(1.0.4): A simple Python wrapper around the PubChem PUG REST API.

PubChem PUG REST APIのシンプルなPythonラッパーです。

punctilious(1.0.10): A human-friendly and developer-friendly math proof assistant

人に優しく開発者に優しい数学証明アシスタント

punx(0.3.4): Python Utilities for NeXus HDF5 files.

NeXus用Pythonユーティリティ

PVGeo(3.0.1): Geoscientific visualization tools for PyVista

VTKとParaViewのための地球科学可視化ツール

py3-aeneas(1.1.0): py3-aeneas is a fork of aeneas

py3-aeneasはaeneasをフォークしたものです。

pyADMETPredictor(0.1.3):

pyafai(1.0.0rc2): Python Agent Framework for Artificial Intelligence

人工知能のためのPythonエージェントフレームワーク

pyabm(0.3.3): Agent-based modeling toolkit

エージェントベースのモデリングツールキット

pyalslib(1.2.0): Python implementation of the Catalog-based Aig-rewriting Approximate Logic Synthesis approximation technique

カタログに基づくAig-rewriting近似論理合成近似手法のPython実装

pyamg(5.2.1): PyAMG: Algebraic Multigrid Solvers in Python

PyAMG: Pythonによる代数的マルチグリッドソルバ

pyart-mch(2.0.0): MCH Py-ART: Python ARM Radar Toolkit – MeteoSwiss version

MCH Py-ART：Python ARMレーダーツールキット-MeteoSwissバージョン

pybader(0.3.12): Threaded implementation of grid-based Bader charge analysis.

グリッドベースのBader電荷解析のスレッド化実装。

pyaugmecon(1.0.8): An AUGMECON based multi-objective optimization solver for Pyomo.

AUGMECON ベースの Pyomo 用多目的最適化ソルバー。

pybboxes(0.1.6): Light Weight Toolkit for Bounding Boxes

バウンディングボックスのための軽量ツールキット

pybci-package(1.5.0): A Python interface to create a BCI with the Lab Streaming Layer, Pytorch, SciKit-Learn and Tensorflow packages

Lab Streaming Layer、Pytorch、SciKit-Learn、Tensorflowパッケージを用いてBCIを作成するためのPythonインターフェース

pybiology(0.0.2): A small example package

小規模サンプルパッケージ

pybimstab(0.1.5): Application software to evaluate the stability of slopes made of Blocks-In-Matrix materials

ブロックインマトリックス材料で作られた斜面の安定性を評価するためのアプリケーションソフトウェア

pybool(1.3.3): pybool: A package to infer Boolean networks.

pybool：ブールネットワークを推測するパッケージ。

pyBumpHunter(0.4.2): Python implementation of the BumpHunter algorithm used by HEP community.

HEPコミュニティで使われているBumpHenterアルゴリズムのPython実装。

pybridge(1.0.1): Bridge for Python (Bridge is a light-weight portable Natural Language Processing Library)

Bridge for Python (Bridgeは軽量でポータブルな自然言語処理ライブラリです)

pycalculix(1.1.4): Python 3 library to build and solve finite element analysis (FEA) models in Calculix.

Calculixで有限要素解析(FEA)モデルを構築して解くためのPython 3ライブラリ。

pycalib-simple(2024.6.12.2): PyCalib: Simple Camera Calibration in Python for Beginners

PyCalib Pythonで簡単カメラキャリブレーション（初心者向け

pycatsearch(5.2.2.3): Yet another implementation of JPL and CDMS spectroscopy catalogs offline search

JPLとCDMSの分光カタログのオフライン検索を実装したもの

pycbc-revchirp2(0.0.dev0): An example waveform plugin for PyCBC

PyCBC用の波形プラグインの例

pycg3d(0.0.1): A pure Python package for Computational Geometry in 3D

3Dでの計算幾何学のための純粋なPythonパッケージ

PyCIM(15.15.0): Python implementation of the Common Information Model.

Common Information ModelのPython実装。

pycker(1.1.1): Pycker

Pycker

pychoacoustics(0.6.13): Python application for running psychoacoustics experiments

音響心理学実験のためのPythonアプリケーション

pychoco(0.1.2): Python bindings to the Choco Constraint Programming solver

Choco Constraint Programming ソルバーの Python バインディング

PyChOpMarg(1.1.3): Python implementation of COM, as per IEEE 802.3-22 Annex 93A.

IEEE 802.3-22 Annex 93Aに準拠したCOMのPython実装

PyCoherentVerdi(0.2): Interface to the Verdi laser

Verdiレーザーへのインターフェース

pycola3(0.0.7): A Python/Cython N-body code, implementing the Comoving Lagrangian Acceleration (COLA) method in the temporal and spatial domains.

時間・空間領域におけるCOLA(Comoving Lagrangian Acceleration)法を実装したPython/Cython N-bodyコード

pycompwa(0.1.3): ComPWA: The Common Partial Wave Analysis framework

ComPWA Common Partial Wave Analysis フレームワーク

pycontour(1.5.1): pycontour: A Python Toolkit for 2D Contour Processing

Pythonコンターツールキット

pycuda(2024.1.2): Python wrapper for Nvidia CUDA

Nvidia CUDA 用 Python ラッパー

pycuda-arm-linux(2015.1.3): pyCUDA for ARM (armv7l) Linux GNUroot Debian on NVIDIA Shield Tablet [Tegra K1] – EXPERIMENTAL: much of cuda driver API works but no cuda runtime API. REQUIRES: Linux for Tegra cuda-6.5-toolkit [.deb package] and libcuda.so.1.1 in /usr/lib (from Jetson TK1 Driver Package) @ https://developer.nvidia.com/linux-tegra-rel-21

pyCUDA for ARM (armv7l) Linux GNUroot Debian on NVIDIA Shield Tablet [Tegra K1] – EXPERIMENTAL: cuda driver APIの多くは動作しますが、cuda runtime APIは動作しません。必要なもの Tegra用Linux cuda-6.5-toolkit [.deb パッケージ] および /usr/lib の libcuda.so.1.1 (Jetson TK1 Driver Package から)

pycrm114(0.2.3): Python interface to libcrm114

libcrm114へのPythonインターフェイス

pycutest(1.7.1): A Python wrapper to the CUTEst optimization test environment

CUTEst最適化テスト環境へのPythonラッパー

pycyt(0.0.1): Python package for the analysis of flow cytometry data

フローサイトメトリーデータ解析のためのPythonパッケージ

pydaq(0.0.4): Data Acquisition and Experimental Analysis with Python

Pythonによるデータ取得と実験解析

PyDAQmx(1.4.6): Interface to the National Instruments PyDAQmx driver

National Instruments PyDAQmx ドライバへのインターフェース

pydatagraph(0.0.2): A Experiment Suite

実験スイート

pydiso(0.0.5): Wrapper for intel’s pardiso implementation in the MKL

MKLにおけるintelのpardiso実装のラッパー

pydiffuser(0.0.3): A simulation framework for nonequilibrium statistical physics

非平衡統計物理学のシミュレーションフレームワーク

pydivkit(30.15.0): DivKit python library

DivKit Python ライブラリ

pyearth(0.1.26): Python for Earth Science.

地球科学のためのPython

pyeee(4.1.12): pyeee: a library providing parameter screening of computational models using the Morris method of Elementary Effects or its extension of Efficient Elementary Effects by Cuntz, Mai et al. (Water Res Research, 2015).

Cuntz, Mai et al.によるEfficient Elementary EffectsのMorris法またはその拡張を用いた計算モデルのパラメータスクリーニングを提供するPythonライブラリ(Water Res Research, 2015)。

pyekfmm(0.0.8.7): Fast Marching Method for Traveltime Calculation

旅行時間計算のための高速マーチング法

pyeurovoc(1.3.0): Python API for multilingual legal document classification with EuroVoc descriptors using BERT models.

BERTモデルを用いたEuroVoc記述子による多言語法律文書分類のためのPython API

pyepr(1.1.5): Python ENVISAT Product Reader API

Python ENVISAT Product Reader API

pyeqeq(0.0.10): Charge equilibration method for crystal structures

結晶構造の電荷平衡法

pyexodus(0.1.5): Module for creating Exodus files

Exodusファイル作成用モジュール

pyfe3d(0.5.0): General-purpose finite element solver for structural analysis and optimization based on Python and Cython

Python/Cythonで3D問題を解く有限要素

PyFME(0.1.0): Python Flight Mechanics Engine

Python Flight Mechanics Engine

pyfmmlib(2024.1.1): Python wrappers for particle FMMs

パーティクルFMMのPythonラッパー

pyfms(0.4.0): A Theano-based Python implementation of Factorization Machines

因数分解マシンのTheanoベースのPython実装

pyfolio(0.9.2): pyfolio is a Python library for performance and risk analysis of financial portfolios

pyfolioは、金融ポートフォリオのパフォーマンスとリスク分析のためのPythonライブラリです。

pyfolio_fork_aprm(0.8.2): If you’re looking for pyfolio you’ve come to the wrong place.

pyfolioを探していたら、間違った場所に来てしまいました。

pyfolio-qa(0.0.1): pyfolio is a Python library for performance

pyfolioは、パフォーマンスのためのPythonライブラリです。

pyfvm(0.4.6): Finite volume discretizations for Python

Pythonの有限体積離散化

pyg4ometry(1.2.1): Geometry package for high energy physics (Geant4, Fluka)

高エネルギー物理学のための幾何学パッケージ (Geant4、Fluka)

Pyfrontier(1.0.2): Pyfrontier is a data envelopment analysis for Python user.

Pyfrontierは、Pythonユーザのためのデータ包絡解析です。

pygeoogc(0.17.0): An interface to ArcGIS RESTful-, WFS-, and WMS-based services.

(Geo)JSON と GeoTIFF データを操作するためのユーティリティのセット。

pyGeoPressure(0.1.10): pyGeoPressure: Tools for geopressure prediction

pyGeoPressure: 地圧予測のためのツール

pygm(1.0.1): Sorted containers with state-of-the-art query performance and compressed memory usage

最先端のクエリ性能と圧縮されたメモリ使用量を備えたソートコンテナ

pyhdtoolkit(1.6.0): An all-in-one toolkit package to ease my Python work in my PhD.

PythonをPhDで簡単に実行できるオールインワンツールキットパッケージ。

pyhf(0.7.6): pure-Python HistFactory implementation with tensors and autodiff

純粋なPython HistFactoryの実装

pyhelios(2.2.4): The Helios’ toolbox

高品位有限体積ソルバー

pyhms(0.1.1): The HMS (Hierarchic Memetic Strategy) is a composite global optimization strategy consisting of a multi-population evolutionary strategy and some auxiliary methods. The HMS makes use of a tree with a fixed maximal height and variable internal node degree. Each component population is governed by a particular evolutionary engine. This package provides a simple python implementation with examples of using different population engines.

HMS (Hierarchic Memetic Strategy)は、多母集団進化戦略といくつかの補助的な手法からなる複合的な全体最適化戦略です。HMSは、固定の最大高さと可変の内部ノード次数を持つ木を利用する。各構成母集団は特定の進化エンジンによって制御されます。本パッケージは、異なる母集団エンジンの使用例とともに、簡単なpython実装を提供します。

PyIGA(0.0.10): Isogeometric analysis in Python. Built upon KratosMultiphysics Kernel

Pythonによるアイソジオメトリック解析。KratosMultiphysics カーネルをベースにしています。

PyImp(1.1.5): Package for automated Parameter Importance Analysis after Configuration.

設定後のパラメータ重要度分析を自動化するパッケージ。

pyincert(1.0.0): Pequeña librería para trabajar con propagación de errores

エラー伝播のための小型ライブラリ

pyint3d(0.0.1): A python package of non-stationary predictive filtering for denoising and interpolation of multi-dimensional multi-channel seismic data

多次元マルチチャネル地震データのノイズ除去と補間のための非定常予測フィルタリングの Python パッケージ

pyiqa(0.1.12): PyTorch Toolbox for Image Quality Assessment

画質評価のためのPyTorchツールボックス

pyiso(0.4.0): Python client libraries for ISO and other power grid data sources.

ISOや他の電力網データソース用のPythonクライアントライブラリ

pykep(2.6): Basic space flight mechanics computations mostly based on perturbed Keplerian dynamics

主に摂動ケプラー力学に基づいた基本的な宇宙飛行力学計算

pyknos(0.16.0): don’t regress. A package for neural conditional density estimation.

条件付き密度推定を行う

PyKrige(1.7.2): Kriging Toolkit for Python.

Kriging Toolkit for Pythonは、Pythonのためのツールキットです。

pyKVFinder(0.6.15): Python package to detect and characterize cavities in biomolecular structures

生体分子構造中の空洞を検出して特性評価するためのPythonパッケージ

pyl4c(0.16.1): Python tools for working with SMAP L4C data

SMAP L4Cデータを扱うためのPythonツール

pylangacq(0.19.1): Tools for Language Acquisition Research

PyLangAcq: Pythonによる言語習得研究

pylatt(1.0.0): Mechanical lattices

機械格子

pylbm(0.10.0): A flexible Python package for lattice Boltzmann method

ラティスボルツマン法のための柔軟なPythonパッケージ

pylegendtestdata(0.5.1): Python package for accessing LEGEND test data

LEGENDテストデータにアクセスするためのPythonパッケージ

pylighter(0.0.3): Annotation tool for NER tasks on Jupyter

Jupyterを使ったNERタスクのアノテーションツール

pylinkage(0.5.3): Build and optimize planar linkages using PSO

PSOを用いた平面結合の構築と最適化

pylocron(0.2.1): Modules, operations and models for computer vision in PyTorch

PyTorchのコンピュータビジョン用モジュール、操作、モデル

pyltp(0.4.0): pyltp: the python extension for LTP 3

pyltp：LTPのPython拡張

pyltp-binary(0.2.1.0): pyltp: the python extension for LTP

pyltp: LTPのためのパイソン拡張機能

pylu(0.1.3): small nogil-compatible linear equation system solver

小型ノギル対応一次方程式系ソルバー

pyLuminous(0.8): Optical Transfer Matrix and simple Quantum Well modelling

光伝送マトリックスと簡単な量子井戸モデリング

pymatgen-io-validation(0.0.4): A comprehensive I/O validator for electronic structure calculations

電子構造計算のための包括的なI/Oバリデータ

pymathics-graph(7.0.0):

pymad8(2.0.2): Write MAD8 models and load MAD8 output.

MAD8モデルを書き、MAD8出力を読み込む。

pymadcad(0.16.0): Simple yet powerful CAD (Computer Aided Design) library, written with Python

Pythonで書かれたシンプルかつ強力なCAD（コンピュータ支援設計）ライブラリ

pymadx(2.2.1): Package for loading MADX output.

MADX出力を読み込むためのパッケージ。

pymc(5.16.2): Probabilistic Programming in Python: Bayesian Modeling and Probabilistic Machine Learning with PyTensor

マルコフ連鎖モンテカルロサンプリングツールキット。

pymc3(3.11.6): Probabilistic Programming in Python: Bayesian Modeling and Probabilistic Machine Learning with Theano

Pythonによる確率的プログラミング。Theanoによるベイズモデリングと確率的機械学習

pymc-bart(0.6.0): Bayesian Additive Regression Trees for Probabilistic programming with PyMC

PyMCによる確率的プログラミングのためのベイズ型加法回帰木

pymcdream(0.1.1): Implements DREAM in Python based on PyMC for exploratory purposes

探索目的でPyMCに基づいてPythonでDREAMを実装します

pymc-experimental(0.1.1): A home for new additions to PyMC, which may include unusual probability distribitions, advanced model fitting algorithms, or any code that may be inappropriate to include in the pymc repository, but may want to be made available to users.

PyMCに新しく追加されるコードで、珍しい確率分布や高度なモデルフィッティングアルゴリズム、pymcリポジトリに入れるには不適切だがユーザが利用できるようにしたいコードなどのホームです。

pymc-gpx(0.0.1): Unstable and experimental new Gaussian Process implementation for PyMC

PyMCのための不安定で実験的な新しいガウスプロセスの実装

pymc-marketing(0.8.0): Marketing Statistical Models in PyMC

PyMCのマーケティング統計モデル

pymc-nightly(4.0.0b6.dev20220415): Probabilistic Programming in Python: Bayesian Modeling and Probabilistic Machine Learning with Aesara

Pythonによる確率的プログラミング。Aesaraによるベイズモデリングと確率的機械学習

pymcxray(0.1.4): Python scripts for using mcxray software

mcxrayソフトウェアを使用するためのPythonスクリプト

pymepack(1.1.1.post2): A wrapper for the MEPACK (Matrix Equation Package) library

MEPACK(行列方程式パッケージ)ライブラリのラッパー

pyMKL(0.0.3): Python wrapper of Intel MKL routines

インテル MKL ルーチンの Python ラッパー

pyMKL2(0.0.4): Python wrapper of Intel MKL routines

インテルMKLルーチンのPythonラッパー

pymetadata(0.4.4): pymetadata are python utilities for working with metadata.

pymetadata: メタデータを扱うためのPythonユーティリティです。

PyMetis(2023.1.1): A Graph Partitioning Package

グラフ分割パッケージ

pymodulon(0.2.1): Python package for analyzing and visualizing iModulons.

iModulons の分析と視覚化のための Python パッケージ

PyMPDATA-MPI(0.0.9): PyMPDATA + numba-mpi coupler sandbox

TODO

pyNastran(1.4.1): Nastran BDF/F06/OP2/OP4 File reader/editor/writer/viewer

Nastran BDF/F06/OP2/OP4 ファイルリーダー/エディター/ライター/ビューアー

pynauty(2.8.8.1): Isomorphism testing and automorphisms of graphs.

グラフの同相性テストと自動相似

pynauty-nice(0.1.7): Automorphism and isomorphism of graphs

グラフの自動同型性と同型性

pyndl(1.2.3): Naive discriminative learning implements learning and classification models based on the Rescorla-Wagner equations.

ナイーブ判別学習は，Rescorla-Wagner方程式に基づく学習・分類モデルを実装しています．

pyNFFT(1.3.2): A pythonic wrapper around NFFT

NFFTのパイソニックラッパー

pyNFFT2(1.4.3): A pythonic wrapper around NFFT

NFFTのPythonラッパー

pymystem3(0.2.0): Python wrapper for the Yandex MyStem 3.1 morpholocial analyzer of the Russian language.

ロシア語の形態素解析装置Yandex MyStem 3.1用のPythonラッパー

pynhd(0.17.0): Access and navigate NHDPlus V2 via various web services, e.g., NLDI and WaterData.

NLDIやNHDPlus V2のデータベースをWebサービスから処理し、アクセスします。

pyobistools(1.0.0): Python tools for quality-controlling data for publishing to OBIS

OBISに公開するデータの品質管理用Pythonツール

pyoomph(0.1.2): pyoomph – a multi-physics finite element framework based on oomph-lib and GiNaC

pyoomph – oomph-lib と GiNaC ベースのマルチフィジックス有限要素フレームワーク

pypblib(0.0.4):

PyPCAlg(1.0.3): A Python implementation of the original PC algorithm.

オリジナルの PC アルゴリズムの Python 実装。

pypcd(0.1.1): Read and write PCL .pcd files in python.

PythonでPCL .pcdファイルを読み書きします。

pyoscode(1.1.2): oscode: Oscillatory ordinary differential equation solver

oscode: 揺らぎ常微分方程式ソルバー

pyotritonclient(0.2.6): A lightweight http client library for communicating with Nvidia Triton Inference Server (with Pyodide support in the browser)

Nvidia Triton Inference Server と通信するための軽量な http クライアントライブラリ (ブラウザで Pyodide をサポート)

pyPDPPartitioner(0.1.9): A python implementation of ‘Explaining Hyperparameter Optimization via Partial Dependence Plots’ by Moosbauer et al.

Moosbauerらによる「Explaining Hyperparameter Optimization via Partial Dependence Plots」のPython実装。

pypint(1.6.3): Python interface to Pint

PintへのPythonインターフェイス

pypmc(1.2.3): A toolkit for adaptive importance sampling featuring implementations of variational Bayes, population Monte Carlo, and Markov chains.

適応的重要度サンプリングのためのツールキット。変分ベイズ、母集団モンテカルロ、マルコフ連鎖の実装が特徴です。

pypofatu(1.6.0): programmatic access to pofatu-data

pofatu-data へのプログラムによるアクセス

pyproj(3.6.1): Python interface to PROJ (cartographic projections and coordinate transformations library)

PROJ (地図投影・座標変換ライブラリ)へのPythonインターフェース

pyppbox(3.6b5): Toolbox for people detecting, tracking, and re-identifying.

人物の検出、追跡、再識別のためのツールボックス。

pyppbox-torchreid(1.4.0.3): Customized Torchreid for pyppbox: Deep learning person re-identification.

Torchreidをpyppbox用にカスタマイズ：ディープラーニングによる人物再識別。

pyppbox-ultralytics(8.1.48): Ultralytics YOLOv8 for SOTA object detection, multi-object tracking, instance segmentation, pose estimation and image classification.

SOTAオブジェクト検出、マルチオブジェクト追跡、インスタンスセグメンテーション、ポーズ推定、画像分類のためのUltralytics YOLOv8。

pyqalloy(0.3.9): PyQAlloy is a tool for detection of abnormal data in alloy datasets (and other chemical spaces), allowing removal of hard-to-find erros in the data which often introduce systematic errors throwing off machine learning and researchers alike. Its development is a part of ULTERA Project carried under the DOE ARPA-E ULTIMATE program that aims to develop a new generation of materials for turbine blades and related applications.

PyQAlloyは、合金データセット（およびその他の化学空間）の異常データを検出するためのツールで、機械学習や研究者を混乱させる系統的なエラーを引き起こすことが多いデータ中の見つけにくいエラーを除去することができます。このツールは、DOEのARPA-E ULTIMATEプログラムで実施されているULTERAプロジェクトの一環で、タービンブレードおよび関連アプリケーション用の新世代の材料を開発することを目的として開発されました。

pyrf(2.8.0): API for RF receivers including ThinkRF WSA platforms

ThinkRF WSAプラットフォームを含むRF受信機用のAPI

pyrfloc(0.0.1): RFloc3D

RFloc3D

pyrfu(2.4.13): Python Space Physics (RymdFysik) Utilities

Python 宇宙物理学環境データ解析

pyrga(0.0.3): Serial interface driver for SRS RGA (residual gas analyzer) mass-spectrometer

SRS RGA（残留ガス分析装置）質量分析計用シリアルインターフェースドライバ

PyRhO(0.9.4): Fit and characterise rhodopsin photocurrents

ロドプシン光電流のフィットと特徴付け

pyrandvec(1.0.1): Generate random vectors whose components sum up to one

成分の和が1になるランダムなベクトルを生成する

pyrandwalk(1.1): Python Library for Random Walks

ランダムウォークのための Python ライブラリ

pyranha(0.10): A computer algebra system for celestial mechanics

天体力学のためのコンピューター代数システム

pyRMT(0.1.0): Python for Random Matrix Theory: cleaning schemes for noisy correlation matrices

ランダム行列理論のためのPython: ノイズの多い相関行列のためのクリーニングスキーム

pyreactive(0.3.2): A Reactive Programming module for Python 2 and 3

Python 2 と 3 用のリアクティブプログラミングモジュール

pyrealsense2(2.55.1.6486): Python Wrapper for Intel Realsense SDK 2.0.

インテル Realsense SDK 2.0 用 Python ラッパー。

pyrealsense2-aarch64(2.23.0): Python Wrapper for Intel Realsense SDK 2.0.

インテルRealsense SDK 2.0用のPythonラッパーです。

pyrealsense2-mac(2.54.1): Python Wrapper for Intel Realsense SDK 2.0.

Intel Realsense SDK 2.0のPythonラッパー。

pyrealsense2-macosx(2.54.2): Python Wrapper for Intel Realsense SDK 2.0.

インテル?Realsense SDK 2.0用Python Wrapper。

pyrocko(2024.1.10): A versatile seismology toolkit for Python.

Python用の多目的な地震学ツールキット。

pyroengine(0.2.0): Wildfire detection on edge devices

エッジデバイスの野火検出

PySCUBA(0.1.1): Python for Single-cell Clustering Using Bifurcation Analysis

分岐解析を使用した単一セルクラスタリング用のPython

pyscal(0.12): Generate relative permeability include files for Eclipse reservoir simulator

Eclipse貯留層シミュレータ用の相対浸透率インクルードファイルの生成

pySEAScope(0.3.221): Python bindings to interact with the SEAScope application

SEAScopeアプリケーションとの相互作用のためのPythonバインディング

pyseg(0.0.9): sentence seg module written in C

Cで書かれた文セグモジュール

pyseisdl(0.0.1): A python package for different dictionary learning methods and their applications in seismology. DL has a variety of applications in seismology, including but not limited to seismic denoising, seismic reconstruction, seismic diffraction separation, constrained LSRTM, constrained FWI, etc.

様々な辞書学習方法と地震学への応用のためのpythonパッケージ。辞書学習は、地震学において、地震ノイズ除去、地震再構成、地震回折分離、制約付きLSRTM、制約付きFWIなど、様々な応用があります。

pyseistr(0.0.4.4.2): A python package for structural denoising and interpolation of multi-channel seismic data

マルチチャンネル地震データの構造ノイズ除去および補間のためのPythonパッケージ

pyseistr-win(0.0.1.2): A python package for structural denoising and interpolation of multi-channel seismic data

構造ノイズ除去とマルチチャネル地震データの内挿のための Python パッケージ

pySEP(1.0.11): Pacote Open Source desenvolvido no Brasil para modelar e simular Sistemas Elétricos de Potência. Open Source Package developed in Brazil to model and simulate Electric Power Systems

ブラジルで開発された電力システムをモデル化・シミュレーションするためのオープンソースパッケージです。電力システムのモデル化とシミュレーションのためにブラジルで開発されたオープンソースパッケージ

pyshake(0.0.1): Shake events locating and focal mechanism analysis

揺れ事象の位置特定と発震機構の解析

pyshaper(1.2.0): framework for defining, building, and evaluating generalized shape observables for collider physics

コライダー物理のための一般化された形状観測値を定義、構築、評価するためのフレームワーク

pysiology(0.0.9.6): Physiological signal processing in Python

Pythonによる生理学的信号処理

pysipfenn(0.16.1): Python toolset for Structure-Informed Property and Feature Engineering with Neural Networks. It offers unique advantages through (1) effortless extensibility, (2) optimizations for ordered, dilute, and random atomic configurations, and (3) automated model tuning.

ニューラルネットワークを用いた構造情報付き地層エネルギー予測(SIPFENN)を実行するための拡張可能なPythonパッケージが簡単に入手可能

pysiss(0.0.4): A pythonic interface to Spatial Information Services Stack (SISS) services

Spatial Information Services Stack (SISS)サービスへのpythonインターフェースです。

pysit(0.5b3): PySIT: Seismic Imaging Toolbox in Python

PySIT: Seismic Imaging Toolbox in Python

pysitemaps(0.0.6): Python Package for Sitemaps

サイトマップのためのPythonパッケージ

py-simple-report(0.3.8): py_simple_report: Produce elemnts of figure files and number/pecentage contained csv file for a report.

py_simple_report。報告書用の図ファイルや数値・割合の csv ファイルを生成します。

pysoar(1.0.2): A data analysis tool for translocations in nanopores

ナノポアのトランスロケーションのためのデータ解析ツール

pysolver(0.0.3): Make problem solving process easier

問題解決のプロセスを容易にする

pyss3(0.6.4): Python package that implements the SS3 text classifier (with visualizations tools for XAI)

SS3テキスト分類子を実装するPythonパッケージ（XAIの視覚化ツールを使用）

PySPG(5.0.3): Python Systematic Parameter Generator

Python体系的パラメータージェネレーター

PySPH(1.0b1): A general purpose Smoothed Particle Hydrodynamics framework

汎用のSmoothed Particle Hydrodynamicsフレームワーク

pyspike(0.8.0): A Python library for the numerical analysis of spiketrain similarity

スパイクトレインの類似性を数値解析するためのPythonライブラリ

pyspla(0.0.5): spla library python bindings

splaライブラリのPythonバインディング

PySpotCam(1.0.1): Interface to the SpotCam driver.

SpotCamドライバへのインターフェース

pysubtracking(0.0.1): Python implementation of subspace estimation and tracking methods.

部分空間推定および追跡方法のPython実装。

pysumreg(1.0.6): Statistics of list of (x, y) pairs from calculator-style summation registers.

(x, y)ペアのリストの統計値を電卓スタイルの総和レジスタから生成

PySuperTuxKart(1.1.2): Python SuperTuxKart inferface

Python SuperTuxKart インフェース

PySuperTuxKartData(1.0.0): Python SuperTuxKart interface — data package

Python SuperTuxKart インターフェース — データパッケージ

pysupwsdpocket(0.0.7): Just a Python Version of SupWSD Pocket: A software suite for SUPervised Word Sense Disambiguation

ただのPython版SupWSD Pocket。Supervised Word Sense Disambiguation のためのソフトウェアスイート

pysurvival(0.1.2): Open source package for Survival Analysis modeling

生存解析モデリングのためのオープンソースパッケージ

pyswarm(0.6): Particle swarm optimization (PSO) with constraint support

制約支援を用いた粒子群最適化(PSO)

pyswarms(1.3.0): A Python-based Particle Swarm Optimization (PSO) library.

Python ベースの粒子群最適化 (PSO) ライブラリ

pyswh(0.1.0): A Python wrapper for the Software Heritage API

Software Heritage APIのPythonラッパー

pytactician(15.1): Python Library for interfacing with Coq and Tactician

Coq および Tactician とインターフェースするための Python ライブラリ

pytest-approvaltests-geo(1.8.3): Extension for ApprovalTests.Python specific to geo data verification

ジオデータの検証に特化したApprovalTests.Pythonの拡張機能

pytecplot(1.6.2): A Python interface to Tecplot 360

Tecplot 360 への python インターフェイス

PyTektronixScope(0.2.1): Interface to Tektronix Scope

テクトロニクススコープへのインターフェース

pythesint(1.6.6): A Python interface to various metadata vocabularies

様々なメタデータボキャブラリへの Python インターフェース

python-crfsuite(0.9.10): Python binding for CRFsuite

CRFsuiteのPythonバインディング

python-crfsuite-extension(0.9.7): Python binding for CRFsuite

CRFsuite用のPythonバインディング

python-crfsuite-openmp(1.1.2): Python binding for CRFsuite wih OpenMP build

OpenRFビルドを使用したCRFsuiteのPythonバインディング

python-graphblas(2024.2.0): Python library for GraphBLAS: high-performance sparse linear algebra for scalable graph analytics

GraphBLASのためのPythonライブラリ：スケーラブルなグラフ解析のための高性能スパース線形代数

pythonic-config(0.6.14):

python-igraph(0.11.6): High performance graph data structures and algorithms (legacy package)

高性能のグラフデータ構造とアルゴリズム

python-monitors(0.1.1): A pure Python package to monitor formal specifications over temporal sequences

時間的シーケンス上の形式仕様を監視するための純粋な Python パッケージ

pytmosph3r(2.2.0): Pytmosph3R, generating transmission spectra from 3D atmospheric simulations

3D大気シミュレーションから透過スペクトルを生成するPytmosph3Rn

pytng(0.3.3): Minimal Cython wrapper of the TNG trajectory library

TNG 軌道ライブラリの最小限の Cython ラッパー

PyThorlabsMDT(1.0.1): Module to drive the Thorlabs MDT693A piezo controller

当社のMDT693Aピエゾコントローラを駆動するためのモジュール

pytorch-caldera(0.1.0a0):

pytorch-adaptive-computation-time(0.1.3): Implements adaptive computation time RNNs in PyTorch, with the same interface as builtin RNNs.

PyTorch の適応型計算時間 RNN を実装し、組み込みの RNN と同じインタフェースを持ちます。

pytorch-argus(1.1.0): Argus is a lightweight library for training neural networks in PyTorch.

ArgusはPyTorchでニューラルネットワークを学習するための軽量なライブラリです。

pytransport(2.0.2): Convert TRANSPORT models and load TRANSPORT output.

TRANSPORTモデルの変換とTRANSPORT出力の読み込み。

pytorch-forecasting(1.0.0): Forecasting timeseries with PyTorch – dataloaders, normalizers, metrics and models

PyTorchによる時系列の予測 – データローダ、ノーマライザ、メトリクス、モデル

pytorch-forecasting-unofficial-hotfix(0.9.3): Forecasting timeseries with PyTorch – dataloaders, normalizers, metrics and models

PyTorchによる時系列予測 – データローダー、ノーマライザー、メトリクス、モデル

pytorch-kfp-components(0.1.0): PyTorch Kubeflow Pipeline

PyTorch Kubeflow パイプライン

pytorch-lantern(0.12.12): Pytorch project template and related tools

Pytorchプロジェクトテンプレートと関連ツール

pytorch-nlp(0.5.0): Text utilities and datasets for PyTorch

PyTorch用のテキストユーティリティとデータセット

pytorch_optimizer(3.1.1): optimizer & lr scheduler & objective function collections in PyTorch

パイトーチオプティマイザー

pytorch-probing(0.1.0): PyTorch-Probing is a framework for probing PyTorch models internal functioning.

PyTorch-Probingは、PyTorchモデルの内部機能をプローブするためのフレームワークです。

pytorch-quantization(2.2.1): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

pytorch-riscv64(2.3.0a1): Tensors and Dynamic neural networks in Python

Python のテンソルと動的ニューラルネットワーク

pytorch-search(0.6.8): Jina is the cloud-native neural search solution powered by the state-of-the-art AI and deep learning

Jinaは、最先端のAIと深層学習を搭載したクラウド・ネイティブ・ニューラル検索ソリューションです。

pytorch-types(0.1.0): Pytorch project template and related tools

Pytorchプロジェクトテンプレートと関連ツール

pytornado(0.5.0): A vortex-lattice implementation (VLM) implementation

渦糸格子実装（VLM）の実装

pytraj(2.0.5): Python API for cpptraj: a data analysis package for biomolecular simulation

cpptrajのPython API：生体分子シミュレーション用のデータ分析パッケージ

PyUblas(2017.1): Seamless Numpy-UBlas interoperability

シームレスなNumpy-UBlas相互運用性

PyUblasExt(0.92.4): Added functionality for PyUblas

PyUblasの機能を追加

pyunionfind(1.0.0): A union-find disjoint sets data structure

和集合・差集合データ構造

pyus(0.2.2): GPU-accelerated Python package for ultrasound imaging.

超音波イメージング用のGPU加速Pythonパッケージ。

pyvlfeat(0.1.1a3): Python interface to the VLFeat computer vision library

VLFeatコンピュータービジョンライブラリへのPythonインターフェイス

q2-thapbi-pict(0.0.1): Qiime2 plugin for THAPBI PICT.

THAPBI PICT用のQiime2プラグイン

qapy(0.1.7): Python components for QA: Design your contract with the algebra. Monitor and price it with the API

QA用Pythonコンポーネント：代数を使って契約を設計する。APIを使ったモニタリングと価格設定

qbraid(0.7.3): Platform-agnostic quantum runtime framework.

量子プログラムのフレームワーク横断的な抽象化のためのPythonツールキット。

qbraid-qir(0.2.2): qBraid-SDK extension providing support for QIR conversions.

QIR変換をサポートするqBraid-SDK拡張機能

qcsapphire(1.0.1): A package for communicating with the Quantum Composer Sapphire 9200 TTL pulse generator.

Quantum Composer Sapphire 9200 TTL パルスジェネレータと通信するためのパッケージです。

qdeep(0.0.1): Simple Deep Q Learning framework.

シンプルなDeep Q Learningフレームワーク。

QIRT(1.2.2): A quantum information research toolkit

量子情報研究ツールキット

qdpy(0.1.2.2): Quality-Diversity algorithms in Python

Pythonの品質多様性アルゴリズム

qecsim(1.0b9): Quantum error correction simulator

量子誤り訂正シミュレータ

qfactor(1.0.1): Quantum Fast Circuit Optimizer

量子高速回路オプティマイザ

qfast(2.2.0): Quantum Fast Approximate Synthesis Tool

量子高速近似合成ツール

qfast-qiskit(1.0.1): QFAST QISKit Plugin

QFAST QISKit プラグイン

qhbmlib(0.3.0): Quantum Hamiltonian-Based Models built on TensorFlow Quantum

TensorFlow Quantum上に構築された量子ハミルトニアンベースのモデル

qnit(0.5.0): A Python library for object-oriented parameters, physical quantities and units with a strong support for typing.

オブジェクト指向のパラメータ、物理量、単位のための Python ライブラリ。

qsim(0.1.0.dev0): A simple package for simulating quantum circuits.

量子回路をシミュレートするためのシンプルなパッケージ。

qslib(0.11.0): Library for communicating with and using the QuantStudio qPCR machine, intended for non-qPCR uses.

QuantStudioのqPCRマシンとの通信および使用のためのライブラリ（qPCR以外の用途を想定

qqr(1.0.0): A blazingly fast QR code restoration library for Python.

Python 用の超高速 QR コード復元ライブラリ。

qt3rfsynthcontrol(1.0.1): A package for controlling the Windfreak SynthHD RF generator.

Windfreak SynthHD RFジェネレータを制御するためのパッケージです。

qt3utils(1.1.1): A package for performing experiments in the QT3 lab at UW.

UWのQT3ラボで実験を行うためのパッケージです。

qrisk(0.1.6): qrisk is a Python library with performance and risk statistics commonly used in quantitative finance

qriskは、定量金融でよく使われるパフォーマンスとリスクの統計を持つPythonライブラリです。

qrules(0.10.2): Rule-based particle reaction problem solver on a quantum number level

量子数レベルでのルールベースの粒子反応問題ソルバー

quadpy(0.17.21): Numerical integration, quadrature for various domains

数値積分、様々な領域の求積

quadpy-gpl(0.16.10): The last GPL version of quadpy; published as is

quadpyの最後のGPLバージョン。

quantum-QBD(0.0.34): Quantum computing.

量子コンピュータ。

quartet-rnaseq-report(0.1.2): MultiReport for Quartet RNA-Seq Pipeline.

MultiReport for Quartet RNA-Seq Pipeline（カルテットRNA-Seqパイプラインのためのマルチレポート）。

QuantStats(0.0.62): Portfolio analytics for quants

クォンツのためのポートフォリオ分析

quantstats-lumi(0.3.3): Portfolio analytics for quants

クオンツのためのポートフォリオ分析

FukuML(0.4.1): Simple machine learning library

シンプルな機械学習ライブラリ

fullrmc(4.1.0): FUndamental Library Language for Reverse Monte Carlo or fullrmc is a molecular/atomic stochastic fitting platform to reverse modeling experimental data.

FUndamental Library Language for Reverse Monte Carlo (FUndamental Library Language for Reverse Monte Carlo)は，実験データの逆モデリングを行うための分子・原子確率論的フィッティングプラットフォームです．

funfact(1.0.3): Functional factorization for matrices and tensors

行列およびテンソルの関数的な因数分解

funnlp(0.0.2): Easy-to-use and Extendible package of deep learning based nlp (Natural Language Processing) tools with tensorflow 2.x .

tensorflow 2.x を使ったディープラーニングベースの nlp (Natural Language Processing) ツールの使いやすく拡張可能なパッケージ .

fuzzycategory(0.0.4): A context comparison

コンテキスト比較

fxpmath(0.4.9): A python library for fractional fixed-point (base 2) arithmetic and binary manipulation with Numpy compatibility.

分数固定小数点(基数2)演算と2進数操作のためのPythonライブラリ。

g4edge-testdata(0.1.0): Retrieve g4edge test data from Python

Pythonからのg4edgeテストデータの取得

gait-gm(21.7.22): “”Modeling Metabolites as a function of gene expression”””

遺伝子発現の機能としての代謝物のモデリング

gal(0.1.0): A Federated Learning Package Based on pytorch

pytorch に基づく統合学習パッケージ

galaxylearning(0.1.1): A Federated Learning Package Based on pytorch

Pytorchに基づく連合学習パッケージ

gastop(1.0.2): A Genetic Algorithm for Structural Design and Topological Optimization

構造設計とトポロジカル最適化のための遺伝的アルゴリズム

gaussianansatz(0.0.1): Tensorflow package for building neural networks capable of frequentist inference and uncertainty estimation

頻度論的推論と不確実性推定が可能なニューラルネットワークを構築するためのTensorflowパッケージ

gaussian-proc(0.12.6): Gaussian process regression

ガウシアンプロセス回帰

gbgb(0.1.0): Goodbye, GenBank is a package for use with Biopython that gives feature annotations from GenBank records a new and better life.

さようなら、GenBankはBiopythonで使用するためのパッケージであり、GenBankレコードの機能注釈に新しいより良い生活を提供します。

gboml(0.1.9): GBOML: Graph-Based Optimization Modeling Language

GBOML: グラフベース最適化モデリング言語

gc3pie(2.6.8): A Python library and simple command-line frontend for computational job submission to multiple resources.

Pythonライブラリと複数のリソースへの計算ジョブ投入のための単純なコマンドラインフロントエンド。

gdsCAD(0.4.5): A simple Python package for creating or reading GDSII layout files.

GDSIIレイアウトファイルを作成・読み込みするためのシンプルなPythonパッケージです。

gemviz(0.1.0): Visualize Bluesky data from tiled server.

タイル化されたサーバからのBlueskyデータの可視化

genai_stack(0.2.6): End-to-End Secure & Private Generative AI for All

すべての人のためのエンドツーエンドの安全かつプライベートな生成 AI

genbank-download(0.5): a small script to download nucleotide sequences from genbank using an accession number.

genbankからアクセッション番号を使って塩基配列をダウンロードするスクリプト。

gemclus(1.0.0): A package for performing discriminative clustering with gemini-trained models

geminiで学習したモデルで識別的クラスタリングを行うためのパッケージ

GEMEditor(0.4.0): A graphical editor for the reconstruction, annotation and testing of genome-scale models

ゲノムスケールモデルの再構成、アノテーション、テストのためのグラフィカルエディタ

gemini-application(0.1.19): Core application library of the GEMINI Digital Twin

GEMINIデジタルツインのコアアプリケーションライブラリ

generate-od(0.1.1): A tool to generate origin-destination matrix for any given area.

任意のエリアの起源-目的地マトリックスを生成するツール

genomic-address-service(0.1.1): Genomic Address Service: De novo clustering and cluster address assignment

Genomic Address Service: De novo クラスタリングとクラスターアドレス割り当て

genomics-data-index(0.9.2): Indexes genomics data (nucleotide variants, kmers, MLST) for fast querying of features.

ゲノムデータ(mutation, kmer, MLST)をインデックス化し、特徴を高速に照会します。

geoapps(0.11.1): Open-sourced Applications in Geoscience

地球科学におけるオープンソースアプリケーション

genjutsu(0.1.dev0): Itachi Uchiha Genjustu

イタチ・ウチハ・ゲンジャストゥ

geocontour(1.3.1): Utilities for masking, contour tracing, and geocontour construction with gridded geographic data

グリッドデータへの等高線トレース適用機能

geoconv(0.0.7): Intrinsic Surface Convolutions for everyone!

誰もが使える本質的な表面畳み込み！

genome_info(1.0.5): Python package genome annotations

Python パッケージのゲノムアノテーション

geoopt(0.5.0): Unofficial implementation for ‘Riemannian Adaptive Optimization Methods’ ICLR2019 and more

リーマン適応型最適化法」ICLR2019の非公式実装など

geolia(0.0.1): Geometry and mesh tools

ジオメトリとメッシュツール

geomstats(2.7.0): Geometric statistics on manifolds

多様体上の幾何学的統計

gerbonara(1.4.0): Tools to handle Gerber and Excellon files in Python

PythonでガーバーファイルやExcellonファイルを扱うためのツール

gfl(0.1.1): A Galaxy Federated Learning Framework

pytorchをベースとした統合学習フレームワーク

gigaanalysis(0.4.5): A toolbox for processing data that can be expressed as a

従属変数と独立変数で表現できるデータを処理するためのツールボックス。

gina(0.6.3): Jina is the cloud-native neural search solution powered by the state-of-the-art AI and deep learning

Jinaは、最先端のAIとディープラーニングを搭載したクラウドネイティブのニューラル検索ソリューションです。

gin-config(0.5.0): Gin-Config: A lightweight configuration library for Python

Gin-Config。Python 用の軽量な設定ライブラリ

gismath-open3d(0.0.2):

gitlab2prov(2.2.0): Extract provenance information (W3C PROV) from GitLab projects.

GitLabプロジェクトから実績情報(W3C PROV)を抽出します。

GlabTop2-py(2.1.0): GlabTop2 (Glacier bed Topography) model

GlabTop2（氷河地形）モデル

glassure(1.4.5): API and GUI for analysis of X-ray total scattering data

X線全散乱データ解析のためのAPIとGUI

gliaml(0.1.1): GliaML – Python Machine Learning Library

GliaML – Python 機械学習ライブラリ

glom-tf(0.1.1): Implement GLOM, part-whole hierarchies in TensorFlow

TensorFlowにGLOM、part-whole階層を実装する

gnes(0.0.47): GNES is Generic Neural Elastic Search, a cloud-native semantic search system based on deep neural network.

GNESはGeneric Neural Elastic Search、ディープニューラルネットワークに基づくクラウドネイティブセマンティック検索システムです。

gmsh4mrst(1.0.0): Gmsh backend integration for MRST

MRSTのためのGmshバックエンドの統合

gmsh-interop(2024.1): A parser for GMSH’s .msh format

GMSHの.mshフォーマットのパーサーです。

gnpy(2.9.0):

goes-api(0.1.3): Python API for downloading and searching GOES-16/17 satellite data on local and cloud storage.

GOES-16/17衛星データをローカルおよびクラウドストレージにダウンロード・検索するためのPython API。

gofit(0.4): GOFit: Global Optimization for Fitting problems

GOFit フィット問題のための大域的最適化

goodbyecaptcha(2.4.2): An asynchronized Python library to automate solving ReCAPTCHA v2 by images/audio

ReCAPTCHA v2を画像や音声で解くことを自動化する非同期Pythonライブラリ

google-cloud-pipeline-components(2.16.1): This SDK enables a set of First Party (Google owned) pipeline components that allow users to take their experience from Vertex AI SDK and other Google Cloud services and create a corresponding pipeline using KFP or Managed Pipelines.

このSDKは、ファーストパーティ（Google所有）のパイプラインコンポーネントのセットを可能にし、ユーザーがAI Platform SDKやその他のGoogle Cloudサービスで得た経験を活かして、KFPやManaged Pipelinesを使って対応するパイプラインを作成することができます。

gordias(0.2.0): A core project for climate data handling

気候データ処理のコアプロジェクト

gps3(0.33.3): Python 2.7-3.5 clients for gpsd

gpsd用Python 2.7-3.5クライアント

GpsDataAnalyzer(0.3.0): A simple Python toolkit to analyze GPS data

GPSデータを解析するシンプルなPythonツールキット

gpsdio-sort(0.1): A CLI plugin for `gpsdio` that sorts messages in arbitrarily large files according to an arbitrary set of columns.

任意のカラムのセットに従って任意のサイズのファイル内のメッセージをソートする ‘gpsdio’ の CLI プラグイン。

GOUDA(0.6.3): Good Old Utilities for Data Analysis!

データ解析のための古き良きユーティリティ

gpt4all-j(0.2.6): Python bindings for the C++ port of GPT4All-J model.

GPT4All-JモデルのC++移植のためのPythonバインディング。

gpgLabs(0.0.12): gpgLabs

gpgLabs

graforvfl(1.1.0): GrafoRVFL: A Gradient-Free Optimization Framework for Boosting Random Vector Functional Link Network

GrafoRVFL：勾配なし最適化でランダムベクトルファンクショナルリンクネットワークの性能を最大化するPythonライブラリ

graf-python(0.3.1): Python implementation of the Graph Annotation Framework (GrAF)

グラフアノテーションフレームワーク(GrAF)のPython実装

graph2tac(1.0.4): Train and run models which predict tactics for Coq.

Coqの戦術を予測するモデルの訓練と実行。

graph-diffusers(0.1.0): Diffusion operators for graph machine learning based on GraphBLAS

GraphBLASに基づくグラフ機械学習のための拡散演算子

gradgen(0.1.0): Gradient computation with AD for optimal control

最適制御のためのADによる勾配計算

gradiator(0.0.1.dev14): turn covariance matrices into brain gradients

共分散行列を脳の勾配に変換するツール

gradient-centralization-tf(0.0.3): Implement Gradient Centralization in TensorFlow

TensorFlowにおける勾配集中化の実装

grapher(v1.8): Compare any number of Mathematical Equations and their graphs to see the level of similarity betweeb them in just one line of code. Eg: Taylor Polynomial

任意の数の数式とそのグラフを比較し、1行のコードでそれらの間の類似性のレベルを確認します。例：テイラー多項式

graphgallery(1.0.0): A Gallery for Benchmarking Graph Neural Networks and Graph Adversarial Learning.

TensorFlowのための幾何学ディープラーニング拡張ライブラリ

GraphLab-Create(2.1): GraphLab Create enables developers and data scientists to apply machine learning to build state of the art data products.

GraphLab Createは、開発者やデータサイエンティストが機械学習を適用して最先端のデータ製品を構築できるようにします。

GraphLab-Service-Client(1.3.0): GraphLab Service Client makes it easy to make REST API calls to GraphLab Predictive Services

GraphLab Service Clientは、GraphLab Predictive ServicesへのREST API呼び出しを容易にします。

graphml(0.0.1): TBD

TBD

graphsignal(0.15.6): Graphsignal Tracer for Python

グラフシグナルプロファイラ

graphsurgeon(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告する偽のパッケージです。

grafana-client(4.1.0): A client library for accessing the Grafana HTTP API, written in Python

Pythonで書かれたGrafana HTTP APIにアクセスするためのクライアントライブラリ

grond(1.6.1): A probabilistic earthquake source inversion framework. Designed and crafted in Mordor.

確率的地震発生源の反転フレームワーク。モルドールで設計・製作された。

groot(0.0.0.61): Generate N-rooted fusion graphs from genomic data.

ゲノムデータからのNルート融合グラフの生成

grid3d-maps(1.5.10): Make HC thickness, avg maps, etc directly from 3D props

3Dプロップから直接HCの厚さ、平均マップなどを作成します。

grizzlys(0.0.1): Python DataFrames powered by Julia

JuliaによるPython DataFrames

gtracr(0.7.0): A GPU-based simulation that tracks cosmic rays from any location on Earth.

地球上のあらゆる場所から宇宙線を追跡するGPUベースのシミュレーション．

gstools(1.6.0): GSTools: A geostatistical toolbox.

GSTools 地理統計ツールボックス

gstools-core(1.0.0): The core functions of GSTools

GSToolsのコア機能

gsum(0.1): A Bayesian model of series convergence using Gaussian sums

ガウス和を用いた級数収束のベイズモデル

guidata(3.6.2): Automatic GUI generation for easy dataset editing and display

簡単なデータセット編集と表示のための自動GUI生成

gwinc(0.6.1): Gravitation Wave Interferometer Noise Calculator

重力波干渉計のノイズ計算機

gwopensci(0.2.1): A python interface to the GW Open Science data archive

GWオープンサイエンスデータアーカイブへのPythonインターフェース

gwosc(0.7.1): A python interface to the GW Open Science data archive

GWオープンサイエンスデータアーカイブへのPythonインターフェイス

gwr(1.0.1): geographically weighted regression

地理的加重回帰

gw-remnant(0.0.1): Python package to extract remnant black hole properties from waveforms

波形からブラックホールの残存特性を抽出する Python パッケージ

gwr-inversion(1.0.1): GWR Algorithm Numerical Laplace Inversion

GWR アルゴリズム数値ラプラス反転

gumbi(0.2.11): Gaussian Process Model Building Interface

ガウス過程モデル構築インタフェース

gym-md(0.5.2): OpenAI Gym Environment for MiniDungeons

OpenAI ミニダンジョン用ジム環境

gym-md-lj-test(0.5.15): OpenAI Gym Environment for MiniDungeons

MiniDungeonsのためのOpenAIジム環境

gwdatafind(1.2.0): The GWDataFind data discovery client

LIGO データレプリケータ(LDR)サービスのクライアントライブラリ。

gwdetchar(2.2.7): A python package for gravitational-wave detector characterisation

重力波検出器の特性評価のためのPythonパッケージ

gym-tictactoe-np(0.3.0): 3D TicTacToe environment for OpenAI’s gym written with Numpy.

Numpyで書かれたOpenAIのジムのための3D TicTacToe環境。

gymx(0.0.1): Run OpenAI Gym environments on an external process or remote machine using gRPC.

gRPCを使用して外部プロセスやリモートマシン上でOpenAI Gym環境を実行します。

gyptis(1.0.2): Computational Photonics in Python

Pythonで作る計算フォトニクス

habana-lightning-plugins(1.10.0.494): Habana’s lightning-specific optimized plugins

Habanaの雷に特化した最適化プラグイン

habana-tensorflow(1.14.0.493): This package contains Habana® TensorFlow bridge that allows to work with Habana® Gaudi®

本パッケージには、Habana? Gaudi?と連携できるHabana? TensorFlowブリッジが含まれています。

hapsira(0.18.0): Utilities and Python wrappers for Orbital Mechanics.

軌道力学のためのユーティリティとPythonラッパー。

handyspark(0.2.2a1): HandySpark – bringing pandas-like capabilities to Spark dataframes

HandySpark-パンダのような機能をSparkデータフレームに提供する

hankl(1.1.0): Lightweight FFTLog for Cosmology

コスモロジーのための軽量FFTLog

hankshaw(2.0.0): Model for The Evolution of Cooperation by the Hankshaw Effect

ハンクショー効果による協力の進化のモデル

hanselx(0.0.92): A graph-inspired data structure for determining likely chains of sequences from breadcrumbs of evidence

証拠のブレッドクラムからシーケンスの連鎖の可能性を判断するためのグラフにヒントを得たデータ構造

hasi(0.3.0): High-throughput Applications for Skeletal Imaging (HASI) Python content

High-throughput Applications for Skeletal Imaging (HASI) Pythonコンテンツ

hboard(0.1.1): Hypernets experiment visualization

Hypernets実験の可視化

hci-framework(0.1a8): A real-time tool for acquisition, analysis and stimuli delivery.

刺激の取得、分析、配信のためのリアルタイムツール

hcrystalball(0.1.12): A library that unifies the API for most commonly used libraries and modelling techniques for time-series forecasting in the Python ecosystem.

Pythonエコシステムにおける時系列予測のための最も一般的に使用されるライブラリとモデリング技術のAPIを統一したライブラリ。

heaserver-accounts(1.3.3): Manages account information

アカウント情報の詳細を管理しています

heaserver-activity(1.1.1): A service for tracking activity in hea

Heaの活動を追跡するサービス

heaserver-buckets(1.3.5): a service for managing buckets and their data within the cloud

クラウド上のバケットとそのデータを管理するサービス

heatpump(0.0.2): A Python module do simple modelling of heat pumps

ヒートポンプの簡単なモデリングを行うPythonモジュール

hedge(0.91): Hybrid Easy Discontinuous Galerkin Environment

ハイブリッド簡易不連続ガラーキン環境

heidelberg-subtyping(0.5.0): Subtype Salmonella Heidelberg genomes using a 33bp k-mer typing scheme

33bp k-merタイピングスキームを使用したサブタイプサルモネラハイデルベルクゲノム

hexwatershed(0.2.30): A mesh-independent flow direction model for hydrologic models

HexWatershedモデルのためのPythonインターフェース

heyoka(5.1.0): Python library for ODE integration via Taylor’s method and LLVM

テイラー法およびLLVMによるODE統合のためのPythonライブラリ

hesseflux(5.0): hesseflux: a Python library to process and post-process Eddy covariance data

ICOS生態系サイトFR-HesのEddy共分散フラックスデータの処理とポスト処理に使用される関数のPythonライブラリ。

hfst(3.16.0.1): Python SWIG-bound interface for HFST

HFST 用の Python SWIG バインドインターフェイス

hg19genome(1.0.1): Python package hg19 genome annotation

Python パッケージ hg19 ゲノムアノテーション

hg38genome(1.0.1): Python package hg38 genome annotation

Python パッケージ hg38 ゲノムアノテーション

hipsterplot(0.1): because matplotlib is too mainstream

matplotlibが主流になりすぎたため

hiscan(1.2.1): Scanning histone mimics in secquences.

ヒストン模倣を連続してスキャンします。

hist(2.8.0): Hist classes and utilities

Histクラスとユーティリティ

histbook(1.2.5): Versatile, high-performance histogram toolkit for Numpy.

Numpy用の汎用性の高い高性能ヒストグラムツールキット。

hikari-toolkit(0.2.3): A high-level tool for manipulating crystallographic files

結晶学的ファイルを操作するための高水準ツール

hivemind(1.1.10.post2): Decentralized deep learning in PyTorch

PyTorchでの分散型深層学習

hklpy(1.1.1): Controls for using diffractometers within the Bluesky Framework.

Blueskyフレームワーク内で回折計を使用するためのコントロール。

hmcsdlib(19.22.99): A toolkit for making real world machine learning and data analysis applications

機械学習とデータ解析のアプリケーションを作るためのツールキット

hmcsdlib-gpu(19.22.99): A toolkit for making real world machine learning and data analysis applications

機械学習やデータ解析のアプリケーションを実際に作るためのツールキット

hmmCNV(1.1.5): Python package for Copy-Number Variation calling

コピー数変動呼び出し用Pythonパッケージ

holospy(0.3): Analysis of (off-axis) electron holography data with HyperSpy.

HyperSpyを使用した (オフアクシス) ホログラフィーデータの分析。

honeybee(0.1.0a4): An artificial bee colony implementation in Python

Pythonによる人工ビーコロニーの実装

hop-plugin-snews(0.0.1): A hop-client plugin for SNEWS.

SNEWS 用ホップクライアントプラグイン

hparams(0.3.0):

hpconfig(0.0.0): A Python module to configure heat-pump systems for sustainable heating

持続可能な暖房のためのヒートポンプシステムを構成するためのPythonモジュール

htmlserver(2010.02.07.appengine): DESCRIPTION: htmlserver – google appengine for python3.1

説明：htmlserver – google appengine for python3.1

htsget(0.2.6): Python API and command line interface for the GA4GH htsget API.

GA4GH htsget API用のPython APIとコマンドラインインターフェース。

HTS-waterworks(0.1): A python pipeline for analyzing high-throughput sequencing data

高スループットシーケンスデータを分析するためのPythonパイプライン

hveto(2.1.4): A python implementation of the HierarchicalVeto (hveto) algorithm

HierarchicalVeto（hveto）アルゴリズムのPython実装。

hvsrprocpy(1.1.0): A python library for performing horizontal-to-vertical spectral ratio (HVSR) processing

水平垂直スペクトル比(HVSR)処理用Pythonライブラリ

hvsrpy(2.0.0): A Python package for horizontal-to-vertical spectral ratio processing

水平-垂直方向のスペクトル比処理のための Python パッケージ

hybridq(0.8.2): Hybrid Simulator for Quantum Circuits

量子回路用ハイブリッドシミュレータ

hydrocnhs(0.0.3): A Python Package of Hydrological Model for Coupled Natural–Human Systems.

自然・人間結合系水文モデルのPythonパッケージ。

hydrosignatures(0.17.0): A collection of tools for computing hydrological signatures

水文学的なシグネチャを計算するためのツール集

hydrotoolbox(2.0.11): Command line script and Python library for analysis of flow time-series.

時系列ファイルを操作するためのコマンドラインスクリプト。

hysetter(0.1.1): Subset hydroclimate data using HyRiver Over CONUS.

HyRiver Over CONUSを使った水文気象データのサブセット。

hypernets(0.3.2): An General Automated Machine Learning Framework

一般的な自動機械学習フレームワーク

hyperspy(2.1.1): Multidimensional data analysis toolbox

多次元データ解析ツールボックス

hyperspyUI(2.0.1): Hyperspy Graphical User Interface

ハイパーテキストグラフィカルユーザインタフェース

iac-protocol(0.301): An interface/protocol that provides inter-application communication and scripting.

アプリケーション間の通信とスクリプトを提供するインターフェース／プロトコル

iapws(1.5.4): Python implementation of standards from The InternationalAssociation for the Properties of Water and Steam

The InternationalAssociation for the Properties for Water and Steamの標準のPython実装

ibex(0.1.3): Pandas Adapters For Scikit-Learn

Scikit-Learn用パンダアダプタ

icepyx(1.2.0): Python tools for obtaining and working with ICESat-2 data

ICESat-2データの取得と操作のためのPythonツール

icetemp(0.3.0): Code to solve the one-dimensional englacial temperature evolution model (both inversion and forward sensitivity simulations) presented in the article Geothermal heat flux is the dominant source of uncertainty in englacial-temperature-based dating of ice-rise formation by Montelli and Kingslake in The Cryosphere.

“The Cryosphereに掲載されたMontelliとKingslakeによる論文 “Geothermal heat flux is the dominant source of uncertainty in englacial-temperature-based dating of ice-rise formation “”で紹介された一次元氷河温度進化モデル（インバージョンと順感度シミュレーションの両方）を解くためのコード。”

ibm-zdnn-plugin(1.1.0): Accelerate inferencing on IBM z16 with the ibm-zdnn-plugin

ibm-zdnn-pluginでIBM z16の推論を高速化する。

iemap(0.4.0): Tools to use IEMAP Rest API

IEMAP Rest API を利用するためのツール

iden(0.0.4): simple library to manage a dataset of shards to train machine learning models

機械学習モデルを学習するためのシャードのデータセットを管理するシンプルなライブラリ

idf-analysis(0.2.8): heavy rain as a function of the duration and the return period acc. to DWA-A 531 (2012)

DWA-A 531 (2012)に基づく、継続時間と再現期間の関数としての豪雨。

igi-diskos-reader(0.0.7): Diskos -> Excel Conversion

Diskos -> Excel 変換

igi-gc-reader(0.1.3): GC lab file (Excel) -> Excel table formatted sheet.

GC実験ファイル（Excel）→Excelテーブル形式のシート。

igraph(0.11.6): High performance graph data structures and algorithms

高性能なグラフデータ構造とアルゴリズム

ILThermoPy(1.0.0): A simple Python wrapper around the ILThermo 2.0 database

ILThermo2.0データベースのシンプルなPythonラッパー

igwn-accounting(1.3.0): IGWN Computing accounting tools

IGWNコンピューティングの会計ツール

igwn-archive(0.1.1): Utilities for interacting with the IGWN Software Archive

IGWNソフトウェア・アーカイブとの相互作用のためのユーティリティ

igwn-auth-utils(1.1.0): Authorisation utilities for IGWN

IGWN用の認証ユーティリティ

imagepypelines(0.3.0a0): data pipeline and convienence library targeted at accelerating the development of imaging projects and research

イメージングプロジェクトや研究の開発を促進するためのデータパイプラインと便利なライブラリです。

imglyb(2.1.0): A python module to bring together the worlds of NumPy (Python) and ImgLib2 (Java).

NumPy（Python）とImgLib2（Java）の世界を融合させるためのPythonモジュールです。

img-pipe(2019.3.15.2): Image processing pipeline for localization and identification of electrodes for electrocorticography

皮質撮影用電極の位置確認と識別のための画像処理パイプライン

imgreg(1.0.4): Image registration models with extendable interfaces.

拡張可能なインターフェースを備えた画像登録モデル

imgw-data(0.1.4): Python API for public IMGW data – atmospheric measurement from Polish weather stations

ポーランドの測候所の大気観測データ（IMGW）のPython API

imktk(0.3.1): Toolkit provided by IMK at KIT

KITのIMKから提供されたツールキット

inaFaceAnalyzer(0.6.1): inaFaceAnalyzer is a Python toolbox for large-scale face-based analysis of image and video streams. It provides fast API and command line programs allowing to perform face detection, face tracking, gender and age prediction, and export to CSV or rich ASS subtitles

inaFaceAnalyzerは、画像やビデオストリームを顔ベースで大規模に解析するためのPythonツールボックスです。顔検出、顔追跡、性別・年齢予測、CSVやリッチASS字幕へのエクスポートを可能にする高速APIとコマンドラインプログラムを提供します。

inaSpeechSegmenter(0.7.10): CNN-based audio segmentation toolkit. Does voice activity detection, speech detection, music detection, noise detection, speaker gender recognition.

CNNベースのオーディオセグメンテーションツールキット。音声活動検出、音声検出、音楽検出、ノイズ検出、話者の性別認識を行う。

IndicoIo(1.4.1): A Python Wrapper for indico. Use pre-built state of the art machine learning algorithms with a single line of code.

インド向けのPythonラッパー。事前に構築された最先端の機械学習アルゴリズムを1行のコードで使用します。

influxio(0.4.0): Import and export data into/from InfluxDB

InfluxDB へのデータのインポートと InfluxDB からのデータのエクスポート

inference(0.17.0): With no prior knowledge of machine learning or device-specific deployment, you can deploy a computer vision model to a range of devices and environments using Roboflow Inference.

機械学習やデバイス固有のデプロイメントに関する予備知識がなくても、Roboflow Inferenceを使って様々なデバイスや環境にコンピュータビジョンモデルをデプロイすることができます。

inference-cli(0.17.0): With no prior knowledge of machine learning or device-specific deployment, you can deploy a computer vision model to a range of devices and environments using Roboflow Inference CLI.

機械学習やデバイス固有のデプロイメントに関する予備知識がなくても、Roboflow Inference CLIを使って様々なデバイスや環境にコンピュータビジョンモデルをデプロイすることができます。

inference-core(0.17.0): With no prior knowledge of machine learning or device-specific deployment, you can deploy a computer vision model to a range of devices and environments using Roboflow Inference.

機械学習やデバイス固有のデプロイメントに関する予備知識がなくても、Roboflow Inferenceを使用して、様々なデバイスや環境にコンピュータビジョンモデルをデプロイすることができます。

inference-cpu(0.17.0): With no prior knowledge of machine learning or device-specific deployment, you can deploy a computer vision model to a range of devices and environments using Roboflow Inference.

機械学習やデバイス固有のデプロイメントに関する予備知識がなくても、Roboflow Inferenceを使って、様々なデバイスや環境にコンピュータ・ビジョン・モデルをデプロイすることができます。

inference-gpu(0.17.0): With no prior knowledge of machine learning or device-specific deployment, you can deploy a computer vision model to a range of devices and environments using Roboflow Inference.

機械学習やデバイス固有のデプロイメントに関する予備知識がなくても、Roboflow Inferenceを使って、コンピュータ・ビジョン・モデルをさまざまなデバイスや環境にデプロイすることができます。

inference-gym(0.0.4): The Inference Gym is the place to exercise inference methods to help make them faster, leaner and more robust.

推論ジムは、推論手法をより速く、より無駄のない、よりロバストなものにするために、推論手法を練習する場です。

inference-sdk(0.17.0): With no prior knowledge of machine learning or device-specific deployment, you can deploy a computer vision model to a range of devices and environments using Roboflow Inference.

機械学習やデバイス固有のデプロイに関する予備知識がなくても、Roboflow Inferenceを使って様々なデバイスや環境にコンピュータビジョンモデルをデプロイすることができます。

infer-subc(0.1.4): A plugin that enables organelle segmentation

オルガネラのセグメンテーションを可能にするプラグイン

informatics(0.0.5rc1): Framework of fast implementation data processing and operating pipelines

データ処理とパイプラインの高速実装フレームワーク

inpoly(0.2.0): Fast point(s)-in-polygon queries.

ポリゴン内の高速ポイントクエリ。

instagraal(0.1.6): Large genome reassembly based on Hi-C data.

Hi-Cデータに基づく大規模ゲノム再構築

instagscrape(1.6.0): A client interface for the private Instagram API.

プライベートなInstagram APIのためのクライアントインターフェイス。

install-pkg-sample(1.30.0): A sample for install_pkg_sample

install_pkg_sample のサンプルです。

install-pkg-sample-1.30.1(1.30.0): A sample for install_pkg_sample

install_pkg_sample のサンプル

instrumentkit(0.6.0): Test and measurement communication library

テストと計測のコミュニケーションライブラリ

intake-nwp(0.3.5): Intake drivers for numerical weather prediction data

数値気象予測データのドライバーを取り込む

intake-sdmx(0.2.1): intake plugin for SDMX data sources

SDMXデータソース用取り込みプラグイン

intelelm(1.1.1): IntelELM: A Python Framework for Intelligent Metaheuristic-based Extreme Learning Machine

インテリジェントなメタヒューリスティクスベースの極限学習マシン： IntelELM – オープンソースのPythonライブラリ

intel-extension-for-openxla(0.4.0): Intel® Extension for OpenXLA* library

Intel? Extension for OpenXLA* ライブラリ

intel-extension-for-tensorflow(2.15.0.1): Intel® Extension for Tensorflow*

Tensorflow*のためのインテル?エクステンション

intel-extension-for-tensorflow-lib(2.15.0.1.2): Intel® Extension for Tensorflow* library

Tensorflow*のためのインテル?エクステンションライブラリ

intel-tensorflow(2.14.0): TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.

TensorFlowは、誰もが使えるオープンソースの機械学習フレームワークです。

intel-tensorflow-avx512(2.14.0): TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.

TensorFlowは、すべての人のためのオープンソースの機械学習フレームワークです。

intel-xai(0.6.0): Intel® Explainable AI Tools

インテル? Explainable AIツール

IntertwiningWavelet(0.0.11): IntertwiningWavelet : Pyramidal algorithms for wavelet decomposition on Graphs

IntertwiningWavelet : グラフ上のウェーブレット分解のためのピラミッド型アルゴリズム

intervalframe(1.1.7): Python package for interval manipulation

区間操作のためのPythonパッケージ

intonatang(2017.7.13): Analysis code for speech intonation project

音声イントネーションプロジェクトのための解析コード

ioos-qc(2.1.0): IOOS QARTOD and Quality Control tests implemented in Python

Pythonで実装されたIOOS QARTODと品質管理テスト

ipyoptimade(1.1.0): Jupyter client for searching structures through OPTIMADE API

OPTIMADE APIで構造を検索するためのJupyterクライアント

ironman(0.6.0): SoC Firmware for L1Calo

L1Calo用SoCファームウェア

isab(0.1.0): An implementation of Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant Neural Networks in TensorFlow

Set Transformer の実装。TensorFlowによる注意ベースの順列不変ニューラルネットワークのためのフレームワーク

irida-sistr-results(0.6.0): Exports SISTR results available through IRIDA into a single report.

IRIDAで利用可能なSISTRの結果を1つのレポートにエクスポートします。

iris-grib(0.20.0): Functionality for converting between weather/climate datasets stored as GRIB files and SciTools-Iris Cubes

GRIBファイルとして保存された気象/気候データセットとSciTools-Iris Cubes間の変換機能

iris-sample-data(2.4.0): Iris sample data

アイリスのサンプルデータ

islatu(1.0.7): A package for the reduction of reflectometry data.

Python での X 線反射率低減

islpy(2024.1): Wrapper around isl, an integer set library

整数集合ライブラリである isl のラッパー

italian-ats-evaluator(2.0.6): Italian ATS Evaluator

イタリアATS評価ツール

isostatic(0.0.8): Un paquete para resolver estructuras isostaticas

静的構造物解決パッケージ

itk(5.4.0): ITK is an open-source toolkit for multidimensional image analysis

ITKは多次元画像解析のためのオープンソースのツールキットです

itk-adaptivedenoising(0.2.0): Denoise an image using a spatially adaptive filter.

空間適応フィルタを用いた画像のノイズ除去

itk-anisotropicdiffusionlbr(1.2.1): Smooth images while preserving edges or coherent structures.

エッジまたはコヒーレント構造を維持しながら、画像を滑らかにします。

itk-ants(0.6.0): Advanced Normalization Tools in WebAssembly

WebAssemblyの高度な正規化ツール

itk-binarythinning3d(5.0b1): An ITK module to compute 3D image skeleton

3D画像スケルトンを計算するためのITKモジュール

itk-boneenhancement(0.4.3): Various filters for enhancing cortical bones in quantitative computed tomography.

定量的コンピュータ断層撮影で皮質骨を強調するための各種フィルタ。

itk-bonemorphometry(1.4.0): An ITK module to compute bone morphometry features and feature maps

骨形態測定の特徴量と特徴量マップを計算するためのITKモジュール

itk-bsplinegradient(0.3.0): Approximate an image’s gradient from a B-spline fit to its intensity.

画像のグラデーションを、その強度にフィットするB-スプラインから近似します。

itk-cleaver(1.3.1): An ITK interface to the Cleaver multi-material tetrahedral meshing library

Cleaverマルチマテリアル四面体メッシュライブラリへのITKインターフェース

itk-clesperanto(0.2.2): ITK filters accelerated with OpenCL.

OpenCLで高速化されたITKフィルター

itk-core(5.4.0): ITK is an open-source toolkit for multidimensional image analysis

ITKは、多次元画像分析のためのオープンソースのツールキットです

itk-cuberille(2.7.0): Cuberille implicit surface polygonization to generate meshes from images.

このモジュールはITKのためのcuberilleの暗黙のサーフェスポリゴン化を実装しています。

itk-ringartifact(2.0.1): ITK filters to reduce stripe artifacts or ring artifacts common in X-ray computed tomography, focused ion beam images, etc.

X線コンピュータ断層撮影や集束イオンビーム画像などでよく見られるストライプアーチファクトやリングアーチファクトを低減するためのITKフィルタ。

itk-rleimage(1.0.1): ITKRLEImage provides run-length encoded storage for ITK images

ITKRLEImage は、ITK イメージ用のランレングスエンコードストレージを提供します。

itk-rtk(2.6.0): The Reconstruction Toolkit (RTK) for fast circular cone-beam CT reconstruction

高速な円錐コーンビームCT再構成のための再構成ツールキット（RTK）。

itk-rtk-cuda116(2.6.0): The Reconstruction Toolkit (RTK) for fast circular cone-beam CT reconstruction

高速円形コーンビームCT再構成のための再構成ツールキット(RTK)

itk-strain(1.0.1): ITK filters to estimate a strain tensor field from a displacement field or a spatial transformation

変位フィールドや空間変換からストレイン・テンソル・フィールドを推定するITKフィルタ

itk-subdivisionquadedgemeshfilter(2.0.0): ITK classes for triangle mesh subdivision

三角形メッシュ細分化のためのITKクラス

itk-texturefeatures(4.0.0): An ITK module to compute N-dimension grayscale texture feature images

N次元のグレースケールテクスチャ特徴画像を計算するためのITKモジュール

itk-thickness3d(6.0.0): An ITK module to compute 3D thickness

3次元厚み計算のためのITKモジュール

itk-thinshelldemons(0.1.1): Thin Shell Demons for Surface to Surface Registration

Surface to SurfaceレジストレーションのためのThin Shell Demons

itk-topologycontrol(1.1.0): ITK external module to control topology of binary mask regions

バイナリマスク領域のトポロジーを制御するITK外部モジュール

itk-totalvariation(1.0.1): TotalVariation algorithms, providing a wrap for the external project: https://github.com/albarji/proxTV

TotalVariationアルゴリズム、外部プロジェクトにラップを提供 https://github.com/albarji/proxTV

itk-tubetk(1.4.0): An open-source toolkit, led by Kitware, Inc., for the segmentation, registration, and analysis of tubes (e.g., blood vessels) in images.

Kitware, Inc.が主導する、画像中の管（血管など）のセグメンテーション、登録、解析のためのオープンソースツールキット。

itk-twoprojectionregistration(2.0.0): ITK classes for two-projection 2D/3D registration

2プロジェクション2D / 3D登録用のITKクラス

itk-ultrasound(0.6.3): Filters for use with the Insight Toolkit (ITK) that may be particularly useful for the reconstruction and analysis of ultrasound images.

Insight Toolkit（ITK）で使用するフィルター。これは、超音波画像の再構成と分析に特に役立つ場合があります。

itk-vkfft(0.2.0): VkFFT backends for ITK FFT classes.

ITK FFTクラスのためのVkFFTバックエンド。

itk-vtkglue(0.3.0): This module contains classes that bridge and ITK and VTK image processing and visualization pipeline.

このモジュールには、ITKとVTKの画像処理と可視化のパイプラインの橋渡しをするクラスが含まれています。

itk-webassemblyinterface(1.0b175): IO with the itk-wasm file formats

itk-wasmファイルフォーマットでのIO

ja-basedb(0.0.15): Classes wrapping database functions

データベース関数をラップするクラス

jackmartin.parserator(0.7.0): Create parsers

パーサの作成

jaxdf(0.2.7): A JAX-based research framework for writing differentiable numerical simulators with arbitrary discretizations

任意の離散化で微分可能な数値シミュレータを書くためのJAXベースの研究フレームワーク

jax-enums(0.1.2): JAX-compatible Enumerations.

JAX 互換の列挙型。

jax-fem(0.0.7): A GPU accelerated Finite element analysis package in JAX.

JAXによるGPU高速化有限要素解析パッケージ

jaxga(0.0.2): Geometric Algebra package for Jax

Jax用幾何学的代数パッケージ

jbrowse-jupyter(1.5.9): Jupyter Notebooks extension for showing JBrowse views

JBrowseビューを表示するためのJupyter Notebooks拡張機能

jeli(1.0.1): Package for Joint Embedding-classifier Learning for Interpretability. Learns feature/item/user embeddings with specific structures, recommends new item-user associations and provides feature importance scores.

解釈可能性のためのクラス分類器学習パッケージ。特定の構造を持つ特徴/項目/ユーザの埋め込みを学習し、新しい項目とユーザの関連付けを推奨し、特徴の重要度スコアを提供する。

jgrapht(1.5.0.3): JGraphT graph library

JGraphTグラフライブラリ

jicbioimage.illustrate(0.6.1): Python package providing a set of tools for creating annotated images and illustrations.

注釈付きの画像やイラストを作成するためのツール群を提供する Python パッケージ。

jicbioimage.segment(0.4.0): Python package designed to make it easy to segment bio images.

バイオ画像を簡単にセグメント化できるように設計されたPythonパッケージ。

jicbioimage.transform(0.6.0): Python package wrapping commonly used image transformations.

一般的に使用される画像変換のPythonパッケージラッピング。

jicimagelib(0.3.4): Python package designed to make it easy to work with microscopy images.

顕微鏡画像を簡単に操作できるように設計されたPythonパッケージ。

jimm(0.0.1): JAX Image Models

JAXイメージモデル

jina-search(0.6.3): Jina is the cloud-native neural search solution powered by the state-of-the-art AI and deep learning

Jinaは、最先端のAIとディープラーニングを搭載したクラウドネイティブのニューラル検索ソリューションです。

jpl-rosa(1.0.6): ROSA: the Robot Operating System Agent

ROSA: ロボットオペレーティングシステムエージェント

junky(1.1.12): Layers, datasets and utilities for PyTorch

PyTorchのためのレイヤ、データセット、ユーティリティ

k2-nailuo(0.1.3): FSA/FST algorithms, intended to (eventually) be interoperable with PyTorch and similar.

FSA/FSTアルゴリズムは、PyTorchなどとの相互運用を（最終的には）想定しています。

kafe(1.3.3): A Python Package for Introduction to Data Analysis in Physics Lab Courses

物理学実験コースにおけるデータ解析入門のためのPythonパッケージ

kafe2(2.8.3): Karlsruhe Fit Environment 2: a package for fitting and elementary data analysis

Karlsruhe Fit Environment 2: フィッティングと初歩的なデータ解析のためのパッケージ

kecam(1.4.1): Tensorflow keras computer vision attention models. Alias kecam. https://github.com/leondgarse/keras_cv_attention_models

Tensorflow kerasコンピュータビジョンの注目モデル。エイリアス kecam。https://github.com/leondgarse/keras_cv_attention_models

keputils(0.2.1): Basic module for interaction with KOI and Kepler-stellar tables.

KOIとKepler-stellarテーブルとの相互作用のための基本モジュール。

keras-adamw(1.38): Keras implementation of AdamW, SGDW, NadamW, Warm Restarts, and Learning Rate multipliers

AdamW、SGDW、NadamW、Warm Restart、学習率乗算器のKeras実装

keras-cv-attention-models(1.4.1): Tensorflow keras computer vision attention models. Alias kecam. https://github.com/leondgarse/keras_cv_attention_models

Tensorflow keras computer vision attention models. https://github.com/leondgarse/keras_cv_attention_models

keras-efficientnet-v2(1.2.2): (Unofficial) Tensorflow keras efficientnet v2 with pre-trained

(非公式) Tensorflow keras efficientnet v2 with pre-trained

keras-lmu(0.7.0): Keras implementation of Legendre Memory Units

レジェンドールメモリユニットのKeras実装

keras-recommenders(0.0.3): A recommendation system models based Keras

Kerasを使った推薦システムモデル

keras-sequential-ascii(0.1.1): ASCII summary for simple sequential models in Keras

Kerasのシンプルな逐次モデルのためのASCII要約

keras-spiking(0.3.0): Spiking neuron integration for Keras

Kerasのためのスパイキングニューロン統合

keras-vision(0.5.0): Building Vision models in Keras3 for framework-agnostic training and inference.

フレームワークにとらわれない学習と推論のためにKeras3でビジョンモデルを構築します。

kernax(0.1.9): Regularized Stein thinning using JAX

JAX を使用した正規化された Stein の薄化

keyraser_client(0.5.0): Python client library for the Keyraser key shredding system

Keyraserキーシュレッダーシステム用Pythonクライアントライブラリ

kervi(0.21.5): A python framework for creating robotic and automation applications on Raspbery pi (and other platforms). UI is web based and generated on the fly based on configuration in python code.

Raspbery pi（および他のプラットフォーム）上でロボットやオートメーションアプリケーションを作成するためのPythonフレームワークです。UI はウェブベースで、python コードの設定に基づいてオンザフライで生成されます。

kervi-core(0.21.5): Core components for the Kervi framework.

Kerviフレームワークのコアコンポーネント。

kfp(2.8.0): Kubeflow Pipelines SDK

KubeFlow Pipelines SDK

kfp-leinao(2.4.0): Kubeflow Pipelines SDK

KubeflowパイプラインSDK

kfp-tekton(1.9.3): Tekton Compiler for Kubeflow Pipelines

Kubeflowパイプライン用Tektonコンパイラー

kingman(1.0.0): An example Python package to simulate Kingman’s coalescent

キングマンの合体をシミュレートする Python パッケージの例

kinisi(1.1.0): Efficient estimation of diffusion processes from molecular dynamics.

原子分子動力学のための不確実性解析とモデル比較

kkltk(1.0): kkltk is a toolkit designed for Kinyarwanda and Kirundi languages processing

kkltk: キニャルワンダ語とキルンディ語の処理のために設計されたツールキット

kk-sacred(0.8.5): Facilitates automated and reproducible experimental research

自動化された再現性の高い実験研究を促進する

KLCserial(0.22): Functions and examples to control Thorlabs KLC controllers (KLC101) through serial commands with Python

Thorlabs KLCコントローラ(KLC101)をPythonのシリアルコマンドで制御する関数とサンプル

kllr(2.0): Kernel Localized Linear Regression, a scale-dependent, multi-variate model class for regression analysis.

カーネル局所化線形回帰。

kmeans1d(0.4.0): A Python package for optimal 1D k-means clustering

最適な1D k-meansクラスタリングのためのPythonパッケージ

kmeans-smote(0.1.2): Oversampling for imbalanced learning based on k-means and SMOTE

k-meansとSMOTEに基づく不均衡な学習のためのオーバーサンプリング

kmerdb(0.8.7): Yet another correction to the ‘yet another correction to just a k-mer counter…’

Python 用のもう一つの kmer ライブラリ

konigcell(0.2.1): Quantitative, Fast Grid-Based Fields Calculations in 2D and 3D – Residence Time Distributions, Velocity Grids, Eulerian Cell Projections etc.

2Dおよび3Dの定量的で高速なグリッドベースのフィールド計算 – 滞留時間分布、速度グリッド、オイラーセル投影など。

konlpy(0.6.0): Python package for Korean natural language processing.

韓国語自然言語処理用Pythonパッケージ

KoNLTK(0.0.1): Korean Natural Language Toolkit

韓国語自然言語ツールキット

KratosMappingApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

“KRATOS Multiphysics (“”Kratos””)は、モジュール化、拡張性、および高性能を目的とした、並列、複合領域シミュレーションソフトウェア構築のためのフレームワークです。KratosはC++で記述され、豊富なPythonインタフェースを備えています。”

KratosMedApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

“KRATOS Multiphysics (“”Kratos””)は、モジュール化、拡張性、高性能を目指した、並列、複合領域シミュレーションソフトウェア構築のためのフレームワークです。KratosはC++で記述され、大規模なPythonインターフェースを備えています。”

KratosMeshingApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosMeshMovingApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosMetisApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

“KRATOS Multiphysics (“”Kratos””)は、モジュール化、拡張性、および高性能を目的とした、並列、複合領域シミュレーションソフトウェア構築のためのフレームワークです。KRATOSはC++で記述され、豊富なPythonインターフェースを備えています。”

KratosMPMApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

“KRATOS Multiphysics (“”Kratos””)は、モジュール性、拡張性、高性能を目指した、並列、多分野シミュレーションソフトウェア構築のためのフレームワークです。KratosはC++で記述され、Pythonインターフェースも備えています。”

KratosMultilevelMonteCarloApplication(9.3.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosMultiphysics(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosMultiphysics-all(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosOptimizationApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

“KRATOS Multiphysics (“”Kratos””)は、モジュール性、拡張性、高性能を目指した、並列、複合領域シミュレーションソフトウェア構築のためのフレームワークです。KratosはC++で記述され、Pythonの豊富なインターフェイスを備えています。”

KratosParticleMechanicsApplication(9.4.6): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KRATOS Multiphysics（以下、Kratos）は、モジュール性、拡張性、および高性能を目的とした、並列、複合領域シミュレーションソフトウェア構築のためのフレームワークです。KratosはC++で記述され、豊富なPythonインターフェースを備えています。

kubeflow-katib(0.17.0): Katib Python SDK for APIVersion v1beta1

APIVersion v1beta1のためのKatib Python SDK

kubeflow-metadata(0.3.1): KubeFlow Metadata SDK

KubeFlowメタデータSDK

kubeflow-pytorchjob(0.1.3): PyTorchJob Python SDK

PyTorchJob Python SDK

kubeflow-tfjob(0.1.3): TFJob Python SDK

TFJob Python SDK

kubeflow-training(1.8.0): Training Operator Python SDK

Training Operator Python SDK

kubeflow-training-7761578(1.4.0): Training Operator Python SDK

トレーニングオペレーター Python SDK

labmath(2.2.0): Module for basic math in the general vicinity of computational number theory

計算数理論の一般的な周辺の基本的な数学のためのモジュール

labml(0.5.2): Organize Machine Learning Experiments

機械学習の実験を整理する

labml-app(0.5.14): Web app for https://github.com/labmlai/labml

https://github.com/labmlai/labml 用ウェブアプリ

labml-dashboard(0.4.87): Dashboard for Lab: Organize Machine Learning Experiments

ラボのダッシュボード機械学習実験の整理

labml-db(0.0.15): Minimalistic ORM for JSON/YAML/Pickle file based/redis/mongo DB

JSON/YAML/Pickleファイルベース/redis/mongo DBのための最小限のORM

labml-helpers(0.4.89): A collection of classes and functions to automate common deep learning training patterns

一般的なディープラーニングのトレーニングパターンを自動化するためのクラスと関数のコレクション

labml-nn(0.4.137): 🧑‍🏫 Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit), optimizers (adam, radam, adabelief), gans(dcgan, cyclegan, stylegan2), 🎮 reinforcement learning (ppo, dqn), capsnet, distillation, diffusion, etc. 🧠

ニューラルネットワークアーキテクチャとレイヤーのPyTorch実装のコレクション。

labml-python-autocomplete(0.0.8): A simple model that learns to predict Python source code

Pythonのソースコードを予測して学習するシンプルなモデル

labml-remote(0.1.1): Run python code on remote servers

リモートサーバ上でのPythonコードの実行

labnote(0.9.3): Flexible and lightweight tool for generating HTML-based electronic lab notebooks

HTMLベースの電子ラボノートブックを生成するための柔軟で軽量なツール

lafhterlearn(0.7.1): Label-Free Handwritten Text Recognition Learner implemented in Pytorch

Pytorchで実装されたラベルフリー手書き文字認識学習器

lammpsgenie(1.0.0): A package to help with LAMMPS data and dump files.

LAMMPS データとダンプファイルの取り扱いを支援するパッケージ

lale(0.8.4): Library for Semi-Automated Data Science

半自動データサイエンスのためのライブラリ

lasio(0.31): Read/write well data from Log ASCII Standard (LAS) files

ログASCII標準（LAS）ファイルからの井戸データの読み書き

lasp(0.0.1): Linear Attention Sequence Parallelism (LASP)

線形注意系列並列 (LASP)

lapx(0.5.10.post1): Linear Assignment Problem solver (LAPJV/LAPMOD).

カスタマイズされたTomas Kazmarのラップ、線形代入問題ソルバー(LAPJV/LAPMOD)

lara-django(0.2.6): LARA-django is a python django project of the Lab Automation Suite LARA – (lara.uni-greifswald.de/larasuite)

LARA-django は Lab Automation Suite LARA の python django プロジェクトです – (lara.uni-greifswald.de/larasuite)

leabra-psyneulink(0.3.2): Python implementation of the Leabra algorithm. Forked to package and upload to PyPi.

LeabraアルゴリズムのPython実装。パッケージ化してPyPiにアップロードするためにフォークされています。

lean-transformer(0.3.1): PyTorch transformers that don’t hog your GPU memory.

GPUメモリを占有しないPyTorchトランスフォーマー。

LEDSerialExpander(0.2.2): Expander Board Python Driver

Expander BoardのPythonドライバ

lekin(0.0.1): Flexible job shop scheduler in Python

Pythonによる柔軟なジョブショップスケジューラ

legend-daq2lh5(1.2.2): Convert digitizer data to LH5

デジタイザーデータをLH5へ変換

leggedsnake(0.4.0): Simulate and optimize planar leg mechanisms using PSO and GA

PSOとGAを用いた平面的な脚のメカニズムのシミュレーションと最適化

legrad-torch(1.0): LeGrad

LeGrad

levmar(0.2.3): Python binding to the levmar library using Cython.

Cython を使った levmar ライブラリへの Python バインディング。

LFPykernels(0.2.0): Causal spike-signal impulse response functions for finite-sized neuronal network models

有限サイズニューロンネットワークモデルのための因果関係スパイク・信号インパルス応答関数

LFPykit(0.5.1): Electrostatic models for multicompartment neuron models

マルチコンパートメントニューロンモデルの静電モデル

libNeuroML(0.6.4): A Python library for working with NeuroML descriptions of neuronal models

ニューロンモデルの NeuroML 記述を扱うための Python ライブラリ

libsbgnpy(0.2.2): sbmlsim are utilities for simulation of SBML.

libsbgn pythonバインディング

libskynet(1.0.4): neural net with blackjack and hookers

ブラックジャックと娼婦のニューラルネット

libskynet-cu(1.0.4): neural net with blackjack and hookers

ブラックジャックと売春婦を使ったニューラルネット

lic(0.4.5): Line integral convolution for numpy arrays

numpy配列の線積分コンボリューション

liepack(0.1.1): A NumPy-based library for Lie algebras and their associated groups.

リー代数とその関連群のためのNumPyベースのライブラリ

light-field-distance(0.0.9): light-field-distance is a BSD-licensed package for calculating Light Field Distance from two Wavefront OBJ meshes using OpenGL

light-field-distanceは、OpenGLを用いて2つのWavefront OBJメッシュからLight Field Distanceを計算するためのBSDライセンスパッケージです。

lightgbm-tools(0.0.2): LightGM Tools

LightGMツール

lightly(1.5.12): A deep learning package for self-supervised learning

自己学習のためのディープラーニングパッケージ

lightly-utils(0.0.2): A utility package for lightly

lightlyのユーティリティーパッケージ

lightmorphic(0.1.1): Lightmorphic signatures analysis toolkit (LSAT)

ライトモーフィックシグネチャ解析ツールキット(LSAT)

lightorch(0.0.4): Pytorch & Lightning based framework for research and ml-pipeline automation.

研究およびmlパイプライン自動化のためのPytorchとLightningベースのフレームワーク。

lineage(4.4.1): tools for genetic genealogy and the analysis of consumer DNA test results

家系図のためのツールと消費者DNA検査結果の分析

lineagesim(0.2.2): Model for the publication ‘Competition Between Continuously Evolving Lineages in Asexual Populations’

出版物「無性集団における継続的に進化する血統間の競争」のモデル

ligo-common(1.0.3): Empty LIGO modules

空のLIGOモジュール

ligo-gracedb(2.12.0): A Python package for accessing the GraceDB API.

GraceDB API にアクセスするための Python パッケージ

ligo-scald(0.8.4): SCalable Analytics for Ligo Data

SCalable Analytics for Ligo Data

ligo-segments(1.4.0): Representations of semi-open intervals

半開区間の表現

ligotimegps(2.0.1): A pure-python version of lal.LIGOTimeGPS

lal.LIGOTimeGPSの純粋なPythonバージョン

lingua-nova(0.0.2a0):

linguistica(5.2.1): Linguistica 5: Unsupervised Learning of Linguistic Structure

リンギスティカ5：言語構造の教師なし学習

linora(1.6.0): Simple and efficient tools for data mining and data analysis.

データマイニングやデータ分析のためのシンプルで効率的なツール。

lix(3.8.3): lix – Multi purpose package

lix – 多目的パッケージ

littlemcmc(0.2.2): A lightweight and performant implementation of HMC and NUTS in Python, spun out of the PyMC project.

PyMCプロジェクトから生まれたPythonによるHMCとNUTSの軽量かつ高性能な実装。

livelossplot(0.5.5): Live training loss plot in Jupyter Notebook for Keras, PyTorch and others.

Keras、PyTorchなどのJupyter Notebookのライブトレーニング損失プロット。

llmcompressor(0.1.0): A library for compressing large language models utilizing the latest techniques and research in the field for both training aware and post training techniques. The library is designed to be flexible and easy to use on top of PyTorch and HuggingFace Transformers, allowing for quick experimentation.

最新の技術を活用した大規模言語モデルを圧縮するためのライブラリで、現場での研究を学習用と事後訓練の両面で提供しています。このライブラリは、PyTorch や HuggingFace Transformers の上で柔軟性があり、簡単に使用できるように設計されているため、迅速な実験が可能です。

loadify(0.0.0): Python image loading plugin.

Pythonの画像読み込みプラグイン。

lobe(0.6.2): Lobe Python SDK

Lobe Python SDK

logall(0.0.4): Unifies metric logging from various logging packages

様々なロギングパッケージからのメトリックロギングを統一する

localres(1.7): Plot the histogram of local resolution values of a cryo-EM reconstruction

低温電子顕微鏡再構成の局所解像度値のヒストグラムをプロットする

log-everywhere(0.0.1): Logging package to enable writing all program information with corresponding datetime to multiple, DIFFERENT files safely when running multiple threads (multi-threading).

複数のスレッド（マルチスレッド）を実行する際に、すべてのプログラム情報を対応する日時とともに複数の異なるファイルに安全に書き込むことを可能にするロギングパッケージ。

logpyle(2023.4.1): Time series logging for Python

Python用時系列ロギング

log-wmse-audio-quality(0.1.0): logWMSE is an audio quality metric with support for digital silence target. Useful for evaluating audio source separation systems, even when there are many audio tracks or stems.

logWMSE は、デジタルサイレンスターゲットをサポートするオーディオ品質指標です。多くのオーディオトラックやステムがある場合でも、オーディオソース分離システムを評価するのに便利です。

logitboost(0.7): The LogitBoost algorithm

The LogitBoostアルゴリズム

looo.py(2018.1): A code generator for array-based code on CPUs and GPUs

CPUやGPU上の配列ベースのコード生成器

loopfield(1.0.4): Current loop magnetic field calculator

電流ループ磁場計算機

loo-v2020(2020.2): A code generator for array-based code on CPUs and GPUs

CPUおよびGPU上で配列ベースのコードを生成するコードジェネレータ

lsbi(0.12.3): Linear Simulation Based Inference

線形シミュレーションに基づく推論

LSHC(1.0): Hierarchical Agglomerative Clustering based on Locality Sensitive Hashing

ロカリティセンシティブハッシングに基づく階層的凝集型クラスタリング

LSHCy(1.1): Hierarchical Agglomerative Clustering based on Locality Sensitive Hashing

ロカリティセンシティブハッシングに基づく階層的凝集型クラスタリング

lsml(0.0.1): Level set machine learning for image segmentation

画像セグメンテーションのためのレベルセット機械学習

lsst-cbptimer(0.0.1): Command line tool for Rubin Observatory CBP calibration system logic timers

Rubin Observatory CBP校正システムロジックタイマーのコマンドラインツール

lucid(0.3.10): Collection of infrastructure and tools for research in neural network interpretability.

ニューラルネットワークの解釈可能性の研究のためのインフラストラクチャとツールのコレクション。

lucid2(0.4.0): Collection of infrastructure and tools for research in neural network interpretability.

ニューラルネットワークの解釈可能性を研究するためのインフラストラクチャとツールのコレクション。

ltfatpy(1.0.16): The Large Time-Frequency Toolbox (LTFAT) in Python

Pythonの大きな時間周波数ツールボックス（LTFAT）

lumispy(0.2.2): Analysis of luminescence spectroscopy data with HyperSpy.

HyperSpyによる発光分光データ解析

lytekit(0.15.12): Flyte SDK for Python

Flyte SDK for Python

lytekitplugins-pods(0.6.2): Flytekit plugin to support K8s Pod tasks

K8s PodタスクをサポートするFlytekitプラグイン

mab-ranking(0.0.1): Online Ranking with Multi-Armed-Bandits

マルチ武装バンディッツを使ったオンラインランキング

macad-gym(0.1.4): Learning environments for Multi-Agent Connected Autonomous Driving (MACAD) with OpenAI Gym compatible interfaces

OpenAIジム互換インターフェースを備えたマルチエージェント接続自動運転（MACAD）の学習環境

macq(0.3.9): Action model acquisition from state trace data.

状態トレースデータからの行動モデル獲得

magforce(3.6): Free Python3 library for easy calculation and plotting of magnetic forces

磁力の計算とプロットを簡単に行うためのPython3ライブラリ（無償

mahon(0.2.0): Linear regression of data sets with correlated and uncorrelated uncertainties.

相関のある不確かさと相関のない不確かさを持つデータセットの線形回帰。

maicos(0.8): Analyse molecular dynamics simulations of interfacial and confined systems.

界面および閉じ込められた系の分子動力学シミュレーションを解析します。

mah51-biopython(1.1): Freely available tools for computational molecular biology.

計算分子生物学のための自由に利用できるツール。

maphis(1.0.9): Hierarchical segmentation and extraction of various measurements from photos of (not only) arthropods.

節足動物（に限らない）の写真から、階層的なセグメンテーションと様々な測定値の抽出を行います。

margarine(1.2.8): margarine: Posterior Sampling and Marginal Bayesian Statistics

margarine 事後サンプリングとマージナルベイズ統計学

mapsnap(1.0.1): Apple Maps Web Snapshots on Python

PythonでのAppleMapsWebスナップショット

mars-rovers-catalog(0.1.0): Mars Rovers Catalog toolbox

Mars Roversカタログツールボックス

masnet(0.3.6): tools for Mastodon network analysis

Mastodon ネットワーク解析用ツール

masterful(0.6.0): Masterful AutoML Platform.

マスターアップしたAutoMLプラットフォーム

math-lyf(1.1.3): This is description

説明

math-lyf-lib(1.0.7): This is description

これは説明文です。

MATE-for-Dummies(0.5.2): MATE for Dummies. Scienta Omicron MATE Scripting System in Python

ダミーのための仲間。 PythonのScienta Omicron MATEスクリプトシステム

material-engineering-QBD(0.0.33): Tools for chemical elements and compounds.

化学元素や化合物のためのツール

matmap(0.1.0): MatMap: A Modular, Automatable, Tunable Mapper for Accelerator Programming

MatMap アクセラレータプログラミングのためのモジュール式、自動化、調整可能なマッパー

matmath(3.2.0): A simple and efficient module for matrix and vector manipulation.

行列とベクトル操作のためのシンプルで効率的なモジュール。

mat-model(0.1b7): MAT-model: Model Classes for Multiple Aspect Trajectory Data Mining

MAT-model：複数アスペクトの軌跡データマイニングのためのモデルクラス

matmodlab(3.0.6): Material model development laboratory

材料モデル開発研究所

matrix-mdp-gym(1.1.1): An OpenAI gym / Gymnasium environment to seamlessly create discrete MDPs from matrices.

行列から離散的なMDPをシームレスに作成するためのOpenAI gym / Gymnasium環境。

maxsmooth(1.2.1): maxsmooth:Derivative Constrained Function Fitting

maxsmooth:派生制約関数フィット

matrixutils(0.0.2): utilities for working with matrices as linear operators in python

pythonで行列を線形演算子として扱うためのユーティリティー

mat-similarity(0.1b0): Similarity Methods and Functions for Multiple Aspect Trajectory Data Mining

複数アスペクトの軌跡データマイニングのための類似手法と関数

mat-summarization(0.1b0): Summarization Methods for Multiple Aspect Trajectory Data Mining

複数アスペクト軌跡データマイニングのための要約手法

maxborn(0.0.1): Python visualization library for high energy physics inspired by seaborn

シーボーンにインスパイアされた高エネルギー物理学のための Python 可視化ライブラリ

mcerp3(1.0.3): Real-time latin-hypercube-sampling-based Monte Carlo Error Propagation

リアルタイムラテンハイパーキューブサンプリングに基づくモンテカルロ誤差伝搬

mcycle(0.1.3): Power cycle sizing and analysis package

パワーサイクルのサイジングと解析パッケージ

mdacli(0.1.32): A command line client for MDAnalysis Analysis classes.

MDAnalysis Analysisクラスのためのコマンドラインクライアント。

MDAnalysis(2.7.0): An object-oriented toolkit to analyze molecular dynamics trajectories.

CHARMM, Gromacs, NAMD, LAMMPS, Amberで生成された分子動力学の軌跡を解析するためのオブジェクト指向のツールキット。

MDAnalysisData(0.9.0): MDAnalysis example data

MDAnalysisのサンプルデータ

MDAnalysisTests(2.7.0): MDAnalysis testsuite

MDAnalysis testsuite

mdbenchmark(3.0.1): Quickly generate, start and analyze benchmarks for your molecular dynamics simulations.

ベンチマーク分子動力学シミュレーション

mcts(1.0.4): A simple package to allow users to run Monte Carlo Tree Search on any perfect information domain

任意の完全情報領域でモンテカルロ木探索を実行するためのシンプルなパッケージ

mcts-solver(0.0.5): Monte-Carlo tree search solver for chess-ant

chess-antのためのモンテカルロ木探索ソルバ

mdm_compare(1.0.6): Console app and Python API for comparing 2 experiment results stored in the MDM file format.

MDMファイル形式で保存された2つの実験結果を比較するためのコンソールアプリとPython API。

mecons(0.0.3): MeCons project for measuring consciousness.

意識を測定するMeConsプロジェクト

med-clip-weixiong(0.0.5): MedCLIP

MedCLIP

medimeta(0.0.6): Library for using the MedIMeta dataset

MedIMetaデータセットを使用するためのライブラリ

megatron-core(0.8.0): Megatron Core – a library for efficient and scalable training of transformer based models

Megatron Core – トランスフォーマーに基づくモデルの効率的でスケーラブルなトレーニングのためのライブラリ

MegEngine(1.13.1): Framework for numerical evaluation with auto-differentiation

自動微分による数値評価のためのフレームワーク

medussa(2.0.2): Medussa: A cross-platform high-level audio library for Python

Medussa：Python用のクロスプラットフォームの高レベルオーディオライブラリ

memcnn(1.5.2): A PyTorch framework for developing memory efficient deep invertible networks.

メモリ効率の良いディープインバーティブルネットワークを開発するためのPyTorchフレームワーク

mementoembed(0.2021.2.22.22825):

menovideo(0.5.1): (Unofficial) PyTorch library data efficient video transformer for video understanding and action recognatio

(非公式) PyTorch ライブラリデータ効率の良い映像変換による映像理解と行動認識

mesmer-emulator(0.10.0): Modular Earth System Model Emulator with spatially Resolved output

空間的に分解された出力を持つモジュラー地球システムモデルエミュレータ

mergem(1.1.0): mergem is a python package and command-line tool for merging, comparing, and translating genome-scale metabolic models.

2つ以上のゲノムスケールの代謝モデルを統合します。

mesa-SIR(0.0.3): A Mesa extension for SIR models

SIRモデルのためのMesa拡張

metaseg(0.7.8): MetaSeg: Packaged version of the Segment Anything repository

MetaSeg: Segment Anything リポジトリのパッケージ版

metatensor(0.2.0): Self-describing sparse tensor data format for atomistic machine learning and beyond

原子論的機械学習以降向けの自己記述型スパーステンソルデータ形式

metatensor-core(0.1.10): Python bindings for metatensor

メタテンサーの Python バインディング

metatensor-learn(0.2.3): Building blocks for the atomistic machine learning models based on PyTorch and NumPy

PyTorchとNumPyに基づく原子論的機械学習モデルのためのビルディングブロック

metatensor-operations(0.2.3): Operations to manipulate metatensor data types

メタテンソルデータ型を操作する操作

metatensor-torch(0.5.4): TorchScript bindings for metatensor

メタテンサー用のTorchScriptバインディング

metator(1.3.2): A pipeline for binning metagenomic datasets from metaHiC data.

メタハイクデータからメタゲノムデータセットをビン化するパイプライン

metatrain(0.0.0): Atomistic models using metatensor

メタテンソルによる原子論的モデル

metav(1.0.6): rapid detection and classification of viruses in metagenomics sequencing.

Readability Scoreは、メタゲノミクスシーケンスにおけるウイルスの迅速な検出と分類を行うツールです。

omc3(0.15.2): An accelerator physics tools package for the OMC team at CERN.

CERNのOMCチームのための加速器物理学ツールパッケージです。

oncodriveclust(1.0.0): OncodriveCLUST

オンコドライブクラスト（OncodriveCLUST

oncodrivefm(1.0.3): OncodriveFM

OncodriveFM

onnxsharp(0.1.1): ONNX Sharp

ONNX シャープ

opat(0.0.5.3): opat is a Python library for evaluatoin of financial portfolios

opatは、金融ポートフォリオを評価するためのPythonライブラリです。

open3d(0.18.0): Open3D: A Modern Library for 3D Data Processing.

[‘Open3Dは、3Dデータを扱うソフトウェアの迅速な開発をサポートするオープンソースのライブラリです。]

open3d-cpu(0.18.0): Open3D: A Modern Library for 3D Data Processing.

Open3D： 3Dデータ処理のためのモダンなライブラリです。

open3d-python(0.7.0.0): [‘Open3D is an open-source library that supports rapid development of software that deals with 3D data.’]

[‘Open3Dは3Dデータを扱うソフトウェアの迅速な開発をサポートするオープンソースライブラリです。’]

ontonotes-5-parsing(0.0.5): Ontonotes-5-parsing: parser of Ontonotes 5.0 to transform this corpus to a simple JSON format.

Ontonotes-5-parsing: Ontonotes 5.0 のパーサーで、このコーパスを簡単なJSON形式に変換します。

openai-hacker(0.1.4): hacker of openai python client

openai pythonクライアントのハッカー

opencv-openvino-contrib-python(4.1.1.26): Wrapper package for OpenCV python bindings.

OpenCV pythonバインディング用のラッパーパッケージ。

opencv-python(4.10.0.84): Wrapper package for OpenCV python bindings.

OpenCV pythonバインディング用のラッパーパッケージ。

opencv-python-aarch64(3.3.0.1): Wrapper package for OpenCV python bindings.

OpenCVのPythonバインディングのためのラッパーパッケージ。

opencv-python-asen(4.5.10): Wrapper package for OpenCV python bindings.

OpenCVのPythonバインディングのためのWrapperパッケージ．

opencv-python-headless(4.10.0.84): Wrapper package for OpenCV python bindings.

OpenCV python バインディング用ラッパーパッケージ．

opencv-python-headless-fips(4.8.1.78): Wrapper package for OpenCV python bindings.

OpenCVのpythonバインディングのラッパーパッケージ。

opencv-python-headless-rolling(5.0.0.20221015): Wrapper package for OpenCV python bindings.

OpenCVのpythonバインディングのためのラッパーパッケージ。

opencv-python-inference-engine(2022.1.5): Wrapper package for OpenCV with Inference Engine python bindings

OpenCV 4.2.0 Inference Engine 2020.1 python バインディング用ラッパーパッケージ

opencv-python-rolling(5.0.0.20221015): Wrapper package for OpenCV python bindings.

OpenCV Python バインディングのためのラッパーパッケージ。

opencvz-contrib-python(4.1.1.26): Wrapper package for OpenCV python bindings.

OpenCVのpythonバインディングのラッパーパッケージです。

openenergyid(0.1.16): Open Source Python library for energy analytics and simulations

エネルギー分析とシミュレーションのためのオープンソースのPythonライブラリ

open-clip-torch(2.26.1): Open reproduction of consastive language-image pretraining (CLIP) and related.

OpenCLIP

open-clip-torch-any-py3(1.3.2): OpenCLIP

OpenCLIP

openfdcm(0.10.0): A modern C++ open implementation of Fast Directional Chamfer Matching with few improvements

いくつかの改善を加えた高速方向面取りマッチングの最新の C++ オープン実装

opencovis-contrib-python(4.5.1.84): Wrapper package for OpenCV python bindings.

OpenCV python バインディング用ラッパーパッケージ.

OpenGoddard(1.1.0): Optimal Trajectories module with PseudoSpectral Method

擬似スペクトル法による最適軌道モジュール

open-gpt-torch(0.0.13): An open-source cloud-native of large multi-modal models (LMMs) serving framework.

オープンソースのクラウドネイティブな大規模マルチモーダルモデル（LMMs）提供フレームワークです。

openhdemg(0.1.0): Open-source analysis of High-Density EMG data

高密度筋電図データのオープンソース分析

openmtpk(0.9.7): openMTPK Python API

openMTPK Python API

openstreetmap(0.0.19): OpenStreetMap coordinates

OpenStreetMap座標

optimtool(2.8.2): The fundamental package for scientific research in optimization.

最適化における科学的研究のための基本パッケージ

optproblems(1.3): Infrastructure to define optimization problems and some test problems for black-box optimization

ブラックボックス最適化のための最適化問題といくつかのテスト問題を定義するインフラストラクチャ

optschedule(0.1.0): Flexible parameter scheduler that can be implemented with proprietary and open source optimizers and algorithms.

独自およびオープンソースのオプティマイザやアルゴリズムで実装可能な柔軟なパラメータ・スケジューラです。

optumi-api(3.17.0): Optumi api library

Optumi api ライブラリ

optumi-core(3.17.2): Optumi core library

Optumiコアライブラリ

optuna(3.6.1): A hyperparameter optimization framework

ハイパーパラメータ最適化フレームワーク

optuna-async-helper(0.3.1): A Helper Library for Optuna Async Optimization

Optuna 非同期最適化ヘルパーライブラリ

optuna-distributed(0.7.0): Distributed hyperparameter optimization made easy

分散型ハイパーパラメータ最適化を容易にする

optuna-fast-fanova(0.0.4): Cython accelerated fANOVA implementation for Optuna

OptunaのためのCythonで加速されたfANOVA実装

optunahub(0.1.0): OptunaHub

OptunaHub

optuna-integration(3.6.0): Integration libraries of Optuna.

Optunaの統合ライブラリ。

optuna-learn(0.1.0): A hyperparameter optimization framework via optuna.

optunaによるハイパーパラメータ最適化フレームワーク。

optunapi(0.1.4): API to distribute hyperparameters optimization through HTTP requests

ハイパーパラメータの最適化をHTTPリクエストで配信するAPI

Optunity(1.1.1): Optimization routines for hyperparameter tuning.

ハイパーパラメータチューニングのための最適化ルーチン

opty(1.3.0): Tool for optimizing dynamic systems using direct collocation.

ダイレクトコロケーションを使用した動的システムの最適化のためのツール

optilog(0.6.0):

optimade-client(2023.8.30): Voilà/Jupyter client for searching through OPTIMADE databases.

OPTIMADEデータベースを検索するためのVoil?/ Jupyterクライアント。

optimal1dclustering(1.0.2): A Python package for Optimal 1D Clustering

最適1次元クラスタリングのためのPythonパッケージ

oranchada(0.0.15): Orange add-on for Raman spectroscopy

ラマン分光のためのOrangeアドオン

orion(0.2.7): Asynchronous [black-box] Optimization

非同期 [ブラックボックス] 最適化

orion.algo.skopt(0.1.8): Implement a wrapper for skopt optimizers.

skoptオプティマイザーのラッパーの実装

orix(0.12.1.post0): orix is an open-source Python library for handling crystal orientation mapping data.

orixは、結晶方位マッピングデータを扱うためのオープンソースのPythonライブラリです。

oreum_core(0.8.1): Core tools for use on projects by Oreum Industries

Oreum Industriesのプロジェクトで使用されるコアツール

ortools(9.10.4067): Google OR-Tools python libraries and modules

Google OR-Tools Python ライブラリおよびモジュール

osdf-python(0.8.2): Python client to Open Science Data Framework (OSDF) REST servers.

Open Science Data Framework (OSDF) RESTサーバへのPythonクライアント。

overwatch-sayak(1.0.3): A set of easy-to-use utilities that will come in handy in a Computer Vision project

コンピュータビジョンプロジェクトで便利な使いやすいユーティリティセット

ovary-analysis(0.0.3): ovarian follicle analysis pipeline

卵巣卵胞解析パイプライン

owlite(0.0.5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

ユーザに正しいパッケージをインストールしていないことを警告するための偽のパッケージ。

p5control(0.0.2): Measurement control software written in python

Pythonで書かれた計測制御ソフトウェア

pagoda(0.0.2): yet another OpenGL-with-physics simulation framework

もう一つのOpenGLと物理シミュレーションフレームワーク

pacopy(0.2.8): Numerical continuation in Python

Pythonでの数値計算の継続

paddle3d(1.0.0):

paddle-fleet(0.1.1): Distributed Training Package Based on PaddlePaddle

PaddlePaddleに基づく分散トレーニングパッケージ

paddle-fl-gpu(1.2.0): Privacy-Preserving Deep Learning Package Based on PaddlePaddle.

PaddlePaddleをベースとしたプライバシー保護型ディープラーニングパッケージです。

paddlehub(2.4.0): A toolkit for managing pretrained models of PaddlePaddle and helping user getting started with transfer learning more efficiently.

PaddlePaddleの事前学習モデルを管理し、より効率的に伝達学習を始めるためのツールキット。

palaestrai(3.5.2): A Training Ground for Autonomous Agents

自律型エージェントのためのトレーニンググラウンド

palaestrai-agents(3.5.0): Implementation of src-algorithms for ARL.

ARLのためのsrcアルゴリズムの実装。

palaestrai-arsenai(3.5.0): Adversarial Resilience Learning Design of Experiments.

敵対的レジリエンス学習の実験計画法

palaestrai-environments(3.5.0): A set of example environments for palaestrAI.

palaestrAIの一連のサンプル環境。

palaestrai-mosaik(3.5.0): Mosaik Environment for palaestrAI.

palaestrAIのためのMosaik環境。

paddlesci(1.3.0): A library for scientific machine learning

科学的な機械学習のためのライブラリ

paddleseg(2.8.0): End-to-end image segmentation kit based on PaddlePaddle.

PaddlePaddleをベースにしたエンドツーエンドの画像セグメンテーションキット

paddle-serving-app(0.9.0): Paddle Serving Package for saved model with PaddlePaddle

PaddlePaddleで保存されたモデルのためのPaddle Servingパッケージ

paddle-serving-client(0.9.0): Paddle Serving Package for saved model with PaddlePaddle

PaddlePaddleを使用した保存済みモデル用のPaddle Serving Package

paddle-serving-server(0.9.0): Paddle Serving Package for saved model with PaddlePaddle

PaddlePaddleを使用した保存済みモデル用のPaddle Serving Package

paddle-serving-server-gpu(0.9.0.post1028): Paddle Serving Package for saved model with PaddlePaddle

PaddlePaddleを使用した保存済みモデル用のPaddle Serving Package

paddle-serving-server-xpu(0.9.0.post2): Paddle Serving Package for saved model with PaddlePaddle

Paddle Serving Paddleでモデルを保存するためのパッケージ

paddleslim(2.6.0): A toolkit for generating small model.

小さなモデルを生成するためのツールキット

paddleslim.dev.8e1691b4(0.0.0.dev0): A toolkit for generating small model.

小さなモデルを生成するためのツールキット

pado(0.12.0): cloud-native dataset library for accessing histopathological datasets

病理組織学データセットにアクセスするためのクラウドネイティブデータセットライブラリ

pandas-ta(0.3.14b): An easy to use Python 3 Pandas Extension with 130+ Technical Analysis Indicators. Can be called from a Pandas DataFrame or standalone like TA-Lib. Correlation tested with TA-Lib.

130以上のテクニカル分析インディケータを搭載した使いやすいPython 3 Pandas Extension。Pandas DataFrameから呼び出すことも、TA-Libのようにスタンドアロンで呼び出すこともできます。TA-Libとの相関性テスト済み。

pandalone(0.5.0): pandalone: process data-trees with relocatable-paths

pandalone：relocatable-pathsを使用してデータツリーを処理します

pandamonium(0.3.1): Command line library to parse the Panda web API

Panda WebAPIを解析するためのコマンドラインライブラリ

pandas-bokeh(0.5.5): Bokeh plotting backend for Pandas, GeoPandas & Pyspark

Pandas、GeoPandas、Pyspark用Bokehプロッティングバックエンド

panel(1.4.5): The powerful data exploration & web app framework for Python.

Pythonのためのハイレベルなアプリとダッシュボードのソリューション

panel-chemistry(0.2.2): This project makes it super simple to do exploratory data analysis and develop high-quality Panel data apps within the domain of chemistry.

このパッケージは、PythonとHoloViz Panelを使って、化学を簡単に扱うことができます

panel-highcharts(20221018.1): This package makes it super simple to do exploratory data analysis and develop high-quality Panel data apps using the HighCharts plotting library.

HighChartsをJupyterやHoloViz Panelなどのツールと一緒に使えるようにするPythonパッケージ

panel-jstree(0.3.5): panel-jstree is a wrapper python wrapper around the javascript library jstree for use in panel. This allows for JSON-like representations of tree data. One very useful implementation provided is a server-side file browser.

pane-jstree は、panel で使用する JavaScript ライブラリ jstree のラッパー Python ラッパーです。これにより、ツリーデータの JSON のような表現が可能になります。提供されている非常に便利な実装の 1 つは、サーバー側のファイルブラウザです。

panel-modal(0.4.0): This package makes it super simple to do exploratory data analysis and develop high-quality Panel data apps …

このパッケージは，探索的データ解析と高品質なパネルデータアプリの開発を非常に簡単にします …

panel-sharing(0.32.0): This package makes it super simple to do exploratory data analysis and develop high-quality Panel data apps …

このパッケージは、探索的なデータ解析と高品質のパネルデータアプリの開発を超シンプルにします …

panel-sketch(20210411.2): To sketch high performing, interactive visualizations running in the browser and drawing inspiration from p5js

p5jsにヒントを得て、ブラウザ上で動作する高性能でインタラクティブなビジュアライゼーションを作成する

paquo(0.8.1): library for interacting with QuPath

QuPath と対話するためのライブラリ

parserator(0.6.8): Create parsers

パーサを作成する

parzenpy(1.0.0): A package for applying smoothing to frequency spectra

周波数スペクトルにスムージングを適用するパッケージ

pax2graphml(1.1.3): A python library for large-scale regulation network analysis using BIOPAX and GRAPHML

BIOPAX と GRAPHML を用いた大規模制御ネットワーク解析のための python ライブラリ

pdb-tools(2.5.0): A swiss army knife for PDB files.

PDBファイル用のスイスアーミーナイフ。

pdemtools(0.8.4): Conveniently search, download, and preprocess ArcticDEM and REMA products.

ArcticDEMおよびREMA製品の検索、ダウンロード、前処理を便利に行うことができます。

peak-finder-app(0.1.0): Peak Finder App

ピークファインダーアプリ

peakoscope(1.0.0): Data analysis of peak and valley regions

ピーク領域とバレー領域のデータ解析

pecebl(0.0.1): eBeam Lithography simulation and Proximity Effect Correction

eBeamリソグラフィシミュレーションと近接効果補正

pdg(0.1.2): Python API for accessing PDG data

PDGデータにアクセスするためのPython API

pedia(0.0.0): Pedia. Datasets.

Pedia. データセット。

pdom(1.0.0): Simulation toolkit for the Photocatalytic Degradation of Organic Molecules

有機分子の光触媒分解のためのシミュレーションツールキット

perceiver(0.1.2): Implement of Perceiver, General Perception with Iterative Attention in TensorFlow

TensorFlowにおける反復的注意を伴う一般的な知覚であるPerceiverの実装

pennsieve2(0.1.2): Pennsieve Python Client

Pennsieve Pythonクライアント

permetrics(2.0.0): PerMetrics: A Framework of Performance Metrics for Machine Learning Models

人工知能モデルのためのPERFORMANCE METRICS (PERMetrics)のフレームワーク

perming(1.9.3): The supervised learning framework based on perceptron for tabular data.

表データ用のパーセプトロンに基づく教師あり学習フレームワーク。

perm-montecarlo(0.1.1): PERM: Prune and Enrichment Rosenbluth Method for self-avoiding walks

PERM：自己回避の散歩のためのプルーンとエンリッチメント・ローゼンブルート法

petropy(0.1.6): A package to calculate petrophysical properties for formation evaluation.

地層評価のための岩石物理特性を計算するパッケージ。

pgmpy(0.1.26): A library for Probabilistic Graphical Models

確率的グラフモデルのためのライブラリ

phenocam-snow(0.1.1): Pipeline for building deep learning models to classify PhenoCam images.

PhenoCam 画像を分類するディープラーニングモデルを構築するパイプライン。

phenocv(0.1.4): Rice High Throughput Phenotyping Computer Vision Toolkit

Rice High Throughput Phenotyping コンピュータビジョンツールキット

phenodata(0.13.1): phenodata is an acquisition and processing toolkit for open access phenology data

phenodataは、オープンアクセスのフェノロジーデータ用のデータ収集および操作ツールキットです。

phrasetree(0.0.9): Phrase Tree from Natural Language Toolkit

自然言語ツールキットからのフレーズツリー

phyber-numint(0.1.2): A simple package to perform numerical integration easily

数値積分を簡単に実行するためのシンプルなパッケージ

physconsts(0.0.0): A Python package that provides physical constants.

物理定数を提供するPythonパッケージ

physics-tenpy(1.0.3): Simulation of quantum many-body systems with tensor networks in Python

Pythonのテンソルネットワークを使用した量子多体系のシミュレーション

piel(0.0.56): Photonic Integrated Electronics: microservices to codesign photonics, electronics, communications, quantum, and more.

Photonic Integrated Electronics: フォトニクス、エレクトロニクス、通信、量子などをコード化するマイクロサービス。

piraye(0.6.1): A utility for normalizing persian, arabic and english texts

ペルシア語、アラビア語、英語のテキストを正規化するユーティリティ

pisces-db(0.2.3): A Practical Seismological Database Library in Python.

Pythonによる実用的な地震学データベースライブラリ。

pixparse(0.1.0.dev0):

planetMagFields(1.5.1): Routines to easily access information about magnetic fields of planets in our solar system and visualize them in both 2D and 3D

太陽系の惑星の磁場に関する情報に簡単にアクセスし、2Dと3Dの両方で可視化するルーチン

playwrightgym(0.1.0): Deep Reinforcement Learning Environments for web-based tasks using Playwright

Playwrightを用いたWebベースのタスクのための深層強化学習環境

plottoolbox(105.0.3): Command line script and Python library to make plots from data files.

プロットを作成するためのコマンドラインスクリプトとPythonライブラリ。

plumes(2.3.2): Simple Twitter CLI for day-to-day social media hygiene

日々のソーシャルメディアの衛生管理のためのシンプルなTwitter CLI

pml-pinn(0.0.3): Physics-informed neural networks

物理情報に基づいたニューラルネットワーク

pmultiqc(0.0.25): Python package for quality control of proteomics datasets, based on multiqc package

multiqc パッケージをベースにしたプロテオミクスデータセットの品質管理用 Python パッケージ

pocomc(1.2.4): Preconditioned Monte Carlo

前処理付きモンテカルロ

point-tracker(0.7.12): Track points and cells on 2D tissues over time.

経時的に2D組織上の点と細胞を追跡します。

poio-api(0.3.6): A Python Library to access and manipulate linguistically annotated corpus files.

言語的に注釈されたコーパスファイルにアクセスして操作するためのPythonライブラリです。

polar2grid(3.1.0): Library and scripts to remap satellite data to a gridded image

衛星データをグリッドに再マッピングするライブラリとスクリプト

polarimetry-lc2pkpi(0.0.11): Symbolic expressions that describe an aligned polarimeter vector field

整列した偏光計のベクトル場を記述する記号式

poliastro(0.17.0): Utilities and Python wrappers for Orbital Mechanics

軌道力学のためのユーティリティとPythonラッパー

PolyMesher(1.0.3): A Python package for polygonal mesh generation

ポリゴンメッシュ生成用Pythonパッケージ

porgo(1.1.0): The portable universal library in global optimization.

大域的最適化におけるポータブルなユニバーサルライブラリ。

postpic(0.5): The open source particle-in-cell post processor.

オープンソースのセル内パーティクルポストプロセッサ。

posydon(0.0.1b0): POSYDON Stellar Evolution Package

ポジドンステラ進化パッケージ

powerindices(1.0.2): This package computes the following powerindices for weighted voting games: Penrose Banzhaf index, Shapley Shubik index, and Coleman Shapley index.

本パッケージは，重み付き投票ゲームのための以下の指数を計算します．Penrose Banzhaf インデックス、Shapley Shubik インデックス、Coleman Shapley インデックスです。

pqr(1.0.1): Lightweight library for backtesting factor strategies

因子戦略をテストするためのライブラリ

pqam-dparamhu2021(0.1.13): PyQAlloy-compatible Model for D Parameter prediction based on Hu 2021 (10.1016/j.actamat.2021.116800)

Hu2021に基づくPyQAlloy互換のDパラメータ予測モデル

pqam-rmsadtandoc2023(0.1.6): PyQAlloy-compatible Model for RMSAD prediction based on Tandoc 2023 (https://doi.org/10.1038/s41524-023-00993-x)

Tandoc 2023に基づくRMSAD予測のためのPyQAlloy互換モデル (https://doi.org/10.1038/s41524-023-00993-x)

presto-query-predictor(0.1.4): A query predictor pipeline and service to predict resource usages of Presto queries

Presto クエリのリソース使用量を予測するためのクエリ予測パイプラインとサービス

priaye(0.4.0): A utility for normalizing persian, arabic and english texts

ペルシア語、アラビア語、英語のテキストを正規化するユーティリティ

prettierplot(0.1.2): Quickly create prettier plots

より美しいプロットを素早く作成

problemo(0.2.0): problemo

問題

problexity(0.5.8): The problexity module is an open-source python library containing the implementation of measures describing the complexity of the classification problem.

プログレッシブモジュールは、….

probstructs(0.2.8): Probabilistic data structures

確率的データ構造

proctools(0.2.1): ProcTools – Common tools for (ExoMars) data product processing software

ProcTools – (ExoMars) データプロダクト処理ソフトウェアのための共通ツール

prodify(0.0.1): TBD

TBD

profile-binr(0.1.2): PROFILE methodology for the binarisation and normalisation of RNA-seq data

RNA-seqデータの2値化と正規化のためのPROFILE手法

profile-dists(1.0.2): Profile Dists: Rapid calcualtion of allele profile distances and distance base querying

Profile Dists: 対立遺伝子プロファイル距離の迅速な計算と距離ベースのクエリ

prog-algs(1.5.1): The NASA Prognostics Algorithm Package is a framework for model-based prognostics (computation of remaining useful life) of engineering systems. It includes algorithms for state estimation and prediction, including uncertainty propagation. The algorithms use prognostic models (see prog_models) to perform estimation and prediction. The package enables rapid development of prognostics solutions for given models of components and systems. Algorithms can be swapped for comparative studies and evaluations

NASA Prognostics Algorithm Packageは、工学システムのモデルベース・プログノスティックス（残存耐用年数の計算）のためのフレームワークである。不確実性伝搬を含む、状態推定と予測のためのアルゴリズムが含まれています。アルゴリズムは、推定と予測を行うために予知モデル (prog_models を参照) を使用します。このパッケージは、コンポーネントやシステムの与えられたモデルに対して、予後予測ソリューションを迅速に開発することを可能にします。比較研究および評価のためにアルゴリズム

projectframe(1.0.2): Python package for multi-dimensional tabular data

多次元表形式データのためのPythonパッケージ

prokaryote(2.4.4):

prosail(2.0.5): PROSPECT, SAIL and PROSAIL Python wrappers

PROSPECT, SAIL, PROSAIL Python ラッパー

proteusPy(0.96.31): proteusPy – Protein Structure Analysis and Modeling Tools

proteusPy – タンパク質構造解析・モデリングツール

prtools(1.2.0): Utility functions for image-based phase retrieval

画像に基づく位相検索のためのユーティリティ関数

pruby(0.1.3): Python library for calculating pressure based on ruby fluorescence

ルビー蛍光に基づく圧力計算のためのPythonライブラリ

pseudopeople(1.1.1): pseudopeople generates realistic simulated data about a fictional United States population, designed for use in testing entity resolution (record linkage) methods or other data science algorithms at scale.

pseudopeopleは、科学的なPythonの標準的なツールを使って、国勢調査規模のシミュレーションデータにノイズを加えるパッケージです。

pseudosugar(2010.01.01.README): DESCRIPTION: pseudosugar – extend python with functional programming language features

説明：pseudosugar-関数型プログラミング言語機能でPythonを拡張

pSevenCore(2024.8.19): pSeven Core is an integrated toolkit for design space exploration, optimization, and predictive modeling.

pSeven Coreは、設計空間探索、最適化、予測モデリング用の統合ツールキットです。

psycopmlutils(0.11.0): A collection of machine-learning utilities used across the psycop-projects.

PSYCOP コホートで作業するためのコード

psy-view(0.3.0): ncview-like interface to psyplot

psyplotへのncviewライクなインターフェース

pspicker(0.5.1): Kurtosis-based P and S wave picker

クルトシスベースのP波とS波のピッカー

ptlflow(0.3.2): PyTorch Lightning Optical Flow

PyTorchライトニングオプティカルフロー

pulpo(0.0.1): Multi-Arm-Bandit library

マルチアームバンディットライブラリ

ptxcompiler-cu11(0.8.1.post1): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

ユーザーに正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽のパッケージ。

ptychography40(0.1.0): Phase reconstruction using ptychography

ptychographyによる位相再構成

pubmed-parser(0.5.1): A python parser for Pubmed Open-Access Subset and MEDLINE XML repository

Pubmed Open-Access Subset と MEDLINE XML リポジトリ用の Python パーサ

py3dep(0.17.0): Access topography data at any resolution via 3DEP web service of USGS.

USGS 3DEPデータベースにアクセスし、米国内の標高などのデータを取得可能

py4phi(1.0.0): A library for encryption/decryption and analysis of sensitive data.

機密データの暗号化/復号化と解析のためのライブラリ

pyaer(0.2.6): PyAER: Low-level Python APIs for Accessing Neuromorphic Devices.

PyAER: ニューロモルフィックデバイスにアクセスするための低レベルPython API。

pyaasp(0.0.0): A python package for Advanced Array Seismic data Processing

先進的なアレイ地震データ処理のためのPythonパッケージ

pyADAqsar(1.1.1): A cheminformatics package to perform Applicability Domain of molecular fingerprints based in similarity calculation.

類似性計算に基づいて分子指紋のApplicationability Domainを行うためのケムインフォマティクスパッケージ

pyanno4rt(0.22.0): A package for Python-based advanced numerical nonlinear optimization in radiotherapy.

放射線治療におけるPythonベースの高度な数値非線形最適化のためのパッケージ。

pyastar(0.1): AStar Algorithm

アスターアルゴリズム

pyasdf(0.8.1): Python module for the Adaptable Seismic Data Format (ASDF).

ASDF(Adaptable Seismic Data Format)用のPythonモジュールです。

pyAtmosphere(0.0.1): Physics-based simulation of light propagation in turbulent atmosphere

乱流大気中の光伝播の物理学に基づくシミュレーション

pyaudi(1.9.1): Implementation of a high-order automated differentiation system using generalized dual numbers. Implementation of a differential algebra.

一般化双対数を用いた高次自動微分システムの実行微分代数の実装

pyaurorax(1.3.1): Python library for interacting with the AuroraX platform

AuroraX APIとの連携用Pythonライブラリ

pyballistics(1.1.2): Library for calculating internal ballistics

内部弾道を計算するためのライブラリ

pyautomagic(0.1.0): A Python3 package for eeg (pre)processing from Automagic.

Automagic の eeg (pre) processing 用 Python3 パッケージ。

pybaselines(1.1.0): A library of algorithms for the baseline correction of experimental data.

実験データのベースライン補正のためのアルゴリズムのライブラリ

pybdsim(3.6.1): Python utilities for the Monte Carlo Particle accelerator code BDSIM.

モンテカルロ粒子加速器コードBDSIM用のPythonユーティリティ。

pybrisque(1.0): A package for BRISQUE metric calculation.

BRISQUEメトリック計算パッケージ

Py-BOBYQA(1.4.1): A flexible derivative-free solver for (bound constrained) general objective minimization

(束縛された)一般目的最小化のための柔軟な誘導体フリーソルバー

pybotics(3.1.2): Python Toolbox for Robotics

ロボット工学のためのPythonツールボックス

pyCasinoTools(0.2.2): Python interface for the Monte Carlo simulation program CASINO version 2 and 3.

モンテカルロシミュレーションプログラムCASINO version 2 and 3 のPythonインターフェース。

PyCBC(2.5.1): Core library to analyze gravitational-wave data, find signals, and study their parameters.

重力波データを分析し、信号を見つけ、それらのパラメーターを調べるためのコアライブラリ。

pycanon(1.0.1.post2): pyCANON, A Python library to check the level of anonymity of a dataset

pyCANON, データセットの匿名性のレベルをチェックするためのPythonライブラリ

pycantonese(3.4.0): Cantonese Linguistics and NLP in Python

PyCantonese

pychronos(0.1.0): Python client for ChronosDB, financial/economic/scientific/business time series database.

金融・経済・科学・ビジネス時系列データベースChronosDB用のPythonクライアントです。

pycircular(0.1.2):

pycm(4.0): Multi-class confusion matrix library in Python

Pythonのマルチクラス混同マトリックスライブラリ

pycolorbar(0.0.14): YAML-based colormap & colorbar settings for matplotlib and xarray

matplotlib および xarray の YAML ベースのカラーマップおよびカラーバー設定

pyCSalgos(1.1.0): Python Compressed Sensing algorithms

Python圧縮センシングアルゴリズム

pycuda-gml(2024.1.2): Python wrapper for Nvidia CUDA

Nvidia CUDAのPythonラッパー

pycufsm(0.1.4): Python CUFSM (Constrained and Unconstrained Finite Strip Method)

Python CUFSM (Constrained and Unconstrained Finite Strip Method)

pycwr(0.4.0): China Weather Radar tools

中国の天気レーダーツール

pydatachain(0.0.1): A Experiment Suite

実験スイート

pydaymet(0.17.0): Access daily, monthly, and annual climate data via the Daymet web service.

RESTfulなサービスを通じてDaymetデータベースから気候データにアクセス。

pyddlib(0.2.1): pyddlib is a Python3 library for manipulating decision diagrams (DD).

pyddlibは、意思決定図（DD）を操作するためのPython 3ライブラリです。

pyddm(0.8.1): Generalized drift diffusion modeling for Python

一般化ドリフト拡散モデリング（Python版

pydgq(0.1.2): ODE system solver using dG(q) (time-discontinuous Galerkin w/ Lobatto basis)

dG(q)を用いたODEシステムソルバー (Lobatto基底を持つ時間不連続ガラーキン)

pyDGS(3.0.13): wavelet-based digital grain size analysis

ウェーブレットベースのデジタル粒度分析

pydrr(0.0.2.1): A python package for the damped rank reduction (DRR) method and its variants. The DRR method has a variety of applications in seismology, including but not limited to seismic denoising, seismic reconstruction, seismic diffraction separation, constrained LSRTM, constrained FWI, etc.

減衰ランク低減法(DRR)とその変種を扱うPythonパッケージです。DRR法は、地震学において、地震ノイズ除去、地震再構成、地震回折分離、制約付きLSRTM、制約付きFWIなど、様々な用途に使用されています。

pyDOE(0.3.8): Design of experiments for Python

Python用の実験計画法

pyDOE2(1.3.0): Design of experiments for Python

Pythonの実験デザイン

pyDOE3(1.0.4): Design of experiments for Python

Python の実験計画法

pye3sm(0.1.0): Python for E3SM.

E3SM用のPython

pyea(0.2): Set of pure python libraries including the most common evolutionary algorithms

最も一般的な進化アルゴリズムを含む純粋なPythonライブラリのセット

pyebsdindex(0.3.6): Python based tool for Radon based EBSD indexing

Hough/Radon ベースの EBSD インデックス作成用 Python ベースツール

pyeikonal(0.0.4): Eikonal equation solver in Python

Python の Eikonal 方程式ソルバー

pyepal(0.6.1): PyePAL implemented the epsilon-PAL active learning algorithm

PyePALはε-PAL能動学習アルゴリズムを実装した

pyfcutils(0.2.4): FlashCam files reader libraries wrapped in Python

FlashCamファイルリーダライブラリをPythonでラップする

pyextremes(2.3.3): Extreme Value Analysis (EVA) in Python

Pythonでの極値分析(EVA)

pyfac(1.0.0): “For future updates, see the “primefac”” package”

今後の更新については、「primefac」パッケージを参照してください。

pyFFTW(0.14.0): A pythonic wrapper around FFTW, the FFT library, presenting a unified interface for all the supported transforms.

FFTW、FFTライブラリのpythonicラッパーは、サポートされているすべての変換用の統一されたインターフェイスを提供します。

pyflowline(0.3.10): A mesh-independent river network generator for hydrologic models

地球科学のための河川ネットワーク

pyfluids(2.6.0): A simple, full-featured, lightweight CoolProp wrapper for Python

Python 用のシンプルでフル機能を備えた軽量な CoolProp ラッパー

PyFJCore(1.0.1): Python wrapper of FastJet Core functionality with NumPy support

FastJet Coreの機能のPythonラッパーとNumPyのサポート

pyfk(0.3.0): Pyfk is the python version of FK used to calculate the Green’s function and the synthetic waveforms for the 1D Earth model.

Pyfkは1次元地球モデルのグリーン関数と合成波形の計算に使用されるFKのPython版です。

PyfodMC(1.0.0): Python Fermi-orbital descriptor Monte-Carlo (PyfodMC)

Pythonフェルミ軌道記述子モンテカルロ(PyfodMC)

pyftc(0.1.0): Fatigue toolchain for python

Fatigueツールチェーン（Python用

pygeo(0.1.3): pygeo

ピジョ

pygeohydro(0.17.0): Access geospatial web services that offer hydrological data

Pythonによる地理空間水文学Webサービスへのアクセス

pygeomod(0.2.0): Python wrappers for Geomodeller API and input files

Geomodeller API用のPythonラッパーと入力ファイル

pygeoutils(0.17.0): Utilities for manipulating geospatial, (Geo)JSON, and (Geo)TIFF data.

(Geo)JSONとGeoTIFFデータを操作するためのユーティリティのセットです。

pyglotaran-extras(0.7.3): Supplementary package for pyglotaran with (example) plotting code.

pyglotaran用の補足パッケージ、プロッティングコード（例）付き

pyggplot(27): A Pythonic wrapper around R’s ggplot

R の ggplot の Pythonic ラッパー

pygmo(2.19.5): Parallel optimisation for Python

Pythonの並列最適化

pygmo-plugins-nonfree(0.24): Commercial solvers plugins for pygmo

pygmoのための商用ソルバープラグイン

pygmsh(7.1.17): Python frontend for Gmsh

Gmsh用のPythonフロントエンド

pyglotaran(0.7.3): The Glotaran fitting engine.

グロタラン・フィッティング・エンジン

pygridmet(0.17.0): Access daily, monthly, and annual climate data via the Daymet web service.

Daymetウェブサービスを使って日，月，年の気候データにアクセスする

pyhamsys(0.32): Some tools for Hamiltonian systems

ハミルトニアン系のためのいくつかのツール

pyhesive(1.2): Insert cohesive elements into any mesh

任意のメッシュに凝集性のある要素を挿入

pyimagej(1.5.0): Python wrapper for ImageJ

ImageJのPythonラッパー

pyImageJGui(0.0.26): Python for ImageJ GUI

ImageJ GUI 用の Python

pyhrf(0.5.0.post1): Analysis of fMRI data based on the study of hemodynamics

血行動態の研究に基づくfMRIデータの解析

pyimpspec(5.0.0): A package for parsing, validating, analyzing, and simulating impedance spectra.

インピーダンススペクトルの解析、検証、分析、およびシミュレーションのためのパッケージ

PyHum(1.4.6): Buscombe, D., 2017, Shallow water benthic imaging and substrate characterization using recreational-grade sidescan-sonar. ENVIRONMENTAL MODELLING & SOFTWARE 89, 1-18.

Buscombe, D., 2017, レクリエーショングレードのサイドスキャンソナーを用いた浅水底生イメージングと基質特性評価. 環境モデリング＆ソフトウェア 89, 1-18.

pyiacsun(0.1): Python routines from the Solar Physics group at the Instituto de Astrofisica de Canarias.

カナリアスアストロフィジカ研究所の太陽物理学グループのPythonルーチン。

PyICL(0.6.15): Exposes the boost.icl interval container library to python

boost.icl interval コンテナライブラリをpythonに公開します。

pyKDC101(0.22): Functions and examples to control Thorlabs KDC101 through serial commands

Thorlabs KDC101をシリアルコマンドで制御する関数とサンプル

pyJac(1.0.6): Create analytical Jacobian matrix source code for chemical kinetics

化学動力学のための分析的なヤコビ行列のソースコードを作成する

pyjams(2.2): pyjams: a general Python package with a wide variety of miscellaneous utility functions.

pyjams: いくつかの他のパッケージで使用される雑多なユーティリティー関数を含む一般的な Python パッケージです。

pylinger(1.1.1): linger is package of fix training

linger は修正トレーニングのパッケージです。

pylhe(0.9.0): A small package to get structured data out of Les Houches Event files

Les Houchesイベントファイルから構造化されたデータを取得するスモールパッケージ

pylj(1.5.2): Simple teaching tool for classical MD simulation

古典的なMDシミュレーションのためのシンプルなティーチングツール

pymagnets(1.2.2): Python utilities for building magnets via the UserScript.py of the Magnets_Gitrepository

Magnets_GitrepositoryのUserScript.pyを使った磁石構築のためのPythonユーティリティ

pymaia-learn(1.1): Python Package to support Deep Learning data preparation, pre-processing. training, result visualization and model deployment across different frameworks (nnUNet, nnDetection, MONAI).

ディープラーニングデータの準備、前処理をサポートするPythonパッケージ。さまざまなフレームワーク(nnUNet、nnDetection、MONAI)間でのトレーニング、結果の視覚化、モデルのデプロイ。

pymanopt(2.2.0): Toolbox for optimization on Riemannian manifolds with support for automatic differentiation

自動微分をサポートする多様体の最適化のためのツールボックス

pylsewave(1.0.1): A python package for pulse wave dynamics and/or any hyperbolic system of PDEs

脈波力学や双曲系PDEのためのPythonパッケージ

pymathics-hello(7.0.0):

pymathics-natlang(7.0.0):

pymatsolver(0.2.0): pymatsolver: Matrix Solvers for Python

pymatsolver Python用マトリックスソルバー

pymbolic(2022.2): A package for symbolic computation

記号計算用パッケージ

pymc3-ext-wlad(0.2.1): Probabilistic Programming in Python: Bayesian Modeling and Probabilistic Machine Learning with Theano

Pythonで確率的プログラミング。ベイズモデリングと確率的機械学習を用いたTheano

pymdptoolbox(4.0-b3): Markov Decision Process (MDP) Toolbox

マルコフ決定プロセス（MDP）ツールボックス

pymdptoolbox-roi(4.1.7): Markov Decision Process (MDP) Toolbox

マルコフ決定プロセス(MDP)ツールボックス

pymnet(1.0.0): Multilayer network analysis library for Python

Python用多層ネットワーク解析ライブラリ

pymica(0.0.38): pyMICA, Meteorological variable Interpolation basedon Clustered Analysis

pyMICA, クラスター解析に基づく気象変数補間

PyMICE(1.2.1): PyMICE – a Python® library for mice behavioural data analysis

PyMICE：マウスの行動データ解析のためのPython?ライブラリ

pymig(0.0.1.0): A python package for seismic data processing and inversion

地震データの処理とインバージョンのためのPythonパッケージ

pymilo(0.9): Transportation of ML models

MLモデルの輸送

pymoldflow(0.0.3): Automation tools for Autodesk Moldflow

Autodesk Moldflow 用の自動化ツール

pymoo(0.6.1.3): Multi-Objective Optimization in Python

Pythonでの多目的最適化

pymotifcounter(1.0.1): A simple wrapper for graph motif counting algorithms

グラフモチーフカウンティングアルゴリズムのためのシンプルなラッパー

PyMPDATA(1.1.3): Numba-accelerated Pythonic implementation of MPDATA with examples in Python, Julia and Matlab

Numbaで加速されたPythonicによるMPDATAの実装とJupyterのサンプル

pynanomapper(2.0.0): eNanoMapper API client

eNanoMapper APIクライアント

pymrt(0.0.3.5): Python Magnetic Resonace Tools

Python 磁気共鳴ツール

pynldas2(0.17.0): Get NLDAS2 forcing data.

NLDAS2強制力のデータを取得する

pynoddy(1.1): Python wrappers for kinematic geological simulations with Noddy

Noddyを用いた運動学的地質学的シミュレーションのためのPythonラッパー

pynpre(0.0.2): A python package of non-stationary predictive filtering for denoising and interpolation of multi-dimensional multi-channel seismic data

多次元マルチチャンネル地震データのノイズ除去および補間のための非定常予測フィルタリングのpythonパッケージ

pyoctave(2.0.0): simply python wrapper for octave

オクターブ用のシンプルな python ラッパー

pyntfa(0.0.1.1): A python package of non-stationary time-frequency analysis for multi-dimensional multi-channel seismic data

多次元マルチチャンネル地震データのための非定常時間周波数解析のPythonパッケージ

pyolaf(0.2.1): 3D reconstruction framework for light field microscopy

ライトフィールド顕微鏡のための3D再構成フレームワーク

pypaddle(0.3.6): Innvariant Group Sparse Neural Network Tools

Innvariant Group Sparse Neural Network ツール

pyopencl(2024.2.7): Python wrapper for OpenCL

OpenCLのPythonラッパー

py-paretoarchive(0.21): Efficient incremental Pareto archive based on BSP

BSPに基づいた効率的なインクリメンタル・パレート・アーカイブ

pyorbital(1.8.3): Orbital parameters and astronomical computations in Python

Pythonでの軌道パラメータと天体計算

pyortho(0.0.5.1): A python package for local signal-and-noise orthogonalization and local similarity calculation

局所的な信号とノイズの直交化および局所的な類似度計算のためのPythonパッケージ

pyortho-win(0.0.1): Pyortho-win: A python package for local signal-and-noise orthogonalization and local similarity calculation (windows version)

Pyortho-win: 局所的なシグナル・ノイズの直交化と局所的な類似度計算のためのPythonパッケージ (ウィンドウズ版)

pypest(0.1.1): Python for Parameter Estimation.

パラメータ推定用の Python。

pyphs(0.5.1): Development Status :: 4 – Beta

開発状況 :: 4 – ベータ版

pyPRISM(1.0.4): A python tool for Polymer Reference Interaction Site Model (PRISM) calculations

Polymer Reference Interactions Site Model（PRISM）計算用のPythonツール

pyprofibus(1.13): Python PROFIBUS module

Python PROFIBUSモジュール

pypros(0.0.12): pyPROS: Precipitation type calculation, rain or snow

pyPROS: 降水タイプの計算、雨や雪の計算

pyquatlib(1.0.0): yet another library for quaternions

四元数用の別のライブラリ

pyquibbler(0.3.0): Interactive, reproducible and efficient data analytics

インタラクティブで再現可能かつ効率的なデータ分析

pyqg(0.7.2): python quasigeostrophic model

Python準地衡流モデル

pyqg-jax(0.8.1): Quasigeostrophic model in JAX (port of PyQG)

JAXによる準重衡流モデル（PyQGの移植版）

pyrad-mch(2.0.0): Python Radar Toolkit

Pyrad: Python Radar Toolkit（パイソンレーダーツールキット

pyradon(0.0.3): A python package of Radon transform for denoising and interpolation of multi-channel seismic data

マルチチャンネル地震データのノイズ除去および補間のためのラドン変換のPythonパッケージ

pyrgg(1.4): Python Random Graph Generator

Pythonランダムグラフジェネレータ

PyRKHSstats(2.1.0): A Python package for kernel methods in Statistics/ML.

統計学/MLにおけるカーネル法のためのPythonパッケージ

pyrobotstxt(0.0.5): Python Package to Generate and Analyse Robots.txt files

Robots.txtファイルを生成・解析するPythonパッケージ

pyrockoeost(2024.3): A versatile seismology toolkit for Python.

Python用多機能地震学ツールキット。

pyronear(0.1.0): Datasets and models for wildfire detection in PyTorch

PyTorchでの山火事検出のためのデータセットとモデル

pyross(2.2.1): PyRoss is a numerical library for inference, forecasts, and optimal control of epidemiological models in Python

PyRossはPythonで疫学的モデルの推論、予測、最適制御を行う数値計算ライブラリです

pyrossgeo(1.0.8): PyRossGeo is a python library for spatially resolved numerical simulation of infectious diseases

PyRossGeo は感染症の数値シミュレーションのための python ライブラリです。

pyrovision(0.2.0): Datasets and models for wildfire detection in PyTorch

PyTorchでの山火事検出のためのデータセットとモデル

pysad(0.2.0): PySAD is an open-source python framework for anomaly detection on streaming multivariate data.

PySADは、多変量データをストリーミングして異常を検出するためのオープンソースのPythonフレームワークです。

pysamoo(0.1.2): Surrogate-Assisted Multi-objective Optimization

サロゲート・アシスト多目的最適化

pysampling(0.1.2): Multi-Objective Optimization in Python

Pythonの多目的最適化

pysbd(0.3.4): pysbd (Python Sentence Boundary Disambiguation) is a rule-based sentence boundary detection that works out-of-the-box across many languages.

pysbd（Python Sentence Boundary Disambiguation）は、多くの言語ですぐに使用できるルールベースの文境界検出です。

PySDM(2.73): Pythonic particle-based (super-droplet) warm-rain/aqueous-chemistry cloud microphysics package with box, parcel & 1D/2D prescribed-flow examples in Python, Julia and Matlab

Jupyterの例を用いたPythonicの粒子ベース（超液滴）の雲微物理モデリング

pyseagull(1.0.0b4): Python library for simulating Conway’s Game of Life

コンウェイの人生ゲームをシミュレートするための Python ライブラリ

pyscience(0.5.0): python science programming

パイソンサイエンスプログラミング

pyseqan(1.1.8): pyseqan: A package to expose SeqAn suffix array functionality.

pyseqan. SeqAnのサフィックス配列機能を公開するパッケージです。

pyshtools(4.13.1): SHTOOLS – Spherical Harmonic Tools

SHTOOLS – 球面ハーモニックツール

pyshtools-winmac(4.12.2): SHTOOLS – Spherical Harmonic Tools

SHTOOLS – 球面調和ツール

pyslice(6.0.3): Specialized templating engine do develop a parameterized set of model data sets

パラメータ化されたモデルデータセットを開発するテンプレートエンジン

pyslsqp(0.1.0): A transparent Python interface to the SLSQP optimization algorithm, with advanced features and visualization capabilities.

SLSQP最適化アルゴリズムへの透過的なPythonインターフェース。

pysimulators(1.2.3): Tools to build an instrument model.

機器モデルを構築するためのツール

pysoundanalyser(0.3.7): Python program for visualizing short sounds (waveform, spectrum, etc…)

短い音（波形、スペクトルなど）を視覚化するPythonプログラム

PySpeedup(0.1.2.2): A multiprocess framework for efficient calculations.

効率的な計算のためのマルチプロセスフレームワーク。

pySTAD(0.2.11): Dimensionality reduction through Simplified Topological Abstraction of Data

データの簡略化されたトポロジカル抽象化による次元削減

pystagram(1.2.0): API wrapper for Instagram APIs

InstagramのAPIラッパー

pystatis(0.3.1): Python wrapper for GENESIS web service interface (API) of the Federal Statistical Office.

連邦統計局のGENESISウェブサービスインターフェース(API)のPythonラッパー

py-SPSPaRTAN(1.0.0): SPaRTAN python version

SPaRTAN pythonバージョン

pysteim(0.3): Support Steim algorithm in miniSEED

miniSEEDでのSteimアルゴリズムのサポート

pystella(2020.1): A code generator for grid-based PDE solving on CPUs and GPUs

CPUとGPU上でグリッドベースのPDEを解くためのコードジェネレータ

pystempel(2.0.0): Polish stemmer.

ポーランド語のステム機能

pysteps(1.11.0): Python framework for short-term ensemble prediction systems

短期アンサンブル予測システムのためのPythonフレームワーク

pystiche(1.0.1): Framework for Neural Style Transfer built upon PyTorch

PyTorchをベースにしたニューラルスタイル転送のためのフレームワーク

pystlouisfed(3.0.0): Federal Reserve Bank of St. Louis – FRED, ALFRED, FRED Maps and FRASER.

セントルイス連邦準備銀行 – FRED、ALFRED、GeoFRED、FRASER

pytaser(2.3.0): TAS prediction tool

ポストDFT TASスペクトル分類ツール

pytato(2021.2): Get Descriptions of Array Computations via Lazy Evaluation

遅延評価による配列計算の記述を得る

pytau(0.1.1): Simple package to perform streamlined, batched inference on pymc3-based changepoint models.

pymc3ベースのchangepointモデルに対して、合理的なバッチ推論を行うためのシンプルなパッケージ。

pytdlpack(1.0.7): Python interface for reading and writing TDLPACK data

TDLPACKデータの読み書きのためのPythonインターフェース

pytff(0.8): Wrapper arround G. Kovacs & G. Kupi Template Fourier Fitting

G. Kovacs & G. Kupiのテンプレート・フーリエ・フィッティングのラッパー

pythagoras(0.10.56): Planet-scale distributed computing in Python.

データサイエンティストのための高度なPythonツール

python-gearbox(0.1.2.a.dev): Python library for gear transmission design

ギアトランスミッション設計のための Python ライブラリ

python-libmed(0.1.0): Manipulation of MED files

MEDファイルの操作

python-nexus(2.9.0): A nexus (phylogenetics) file reader (.nex, .trees)

ネクサス（系統）ファイルリーダー（.nex、.trees）

pytomo3d(0.1.0): Python toolkits for seismic tomograpy

地震トモグラフィーのためのPythonツールキット

pytools(2024.1.13): A collection of tools for Python

Python用ツール集

PytorchCNNModules(0.0.1): Pytorch CNN Module collection

Pytorch CNNモジュールコレクション

pytorch-datastream(0.4.11): Simple dataset to dataloader library for pytorch

pytorch用の単純なデータセットからデータローダへのライブラリ

pytroll-schedule(0.7.1): Scheduling satellite passes in Python

Pythonでの衛星パスのスケジューリング

pytorch-logit-logic(1.0.0): Logit-space logical activation functions for pytorch

Pytorchのためのロジット空間論理活性化関数

pytorch-mighty(0.4.0): The Mighty Monitor Trainer for your pytorch models.

pytorchモデル用のMighty Monitor Trainerです。

pytorch-spiking(0.1.0): Spiking neuron integration for PyTorch

PyTorchのスパイキングニューロン統合

pytorch-to-returnn(1.20220408.110245): Make PyTorch code runnable within RETURNN (TensorFlow)

RETURNN (TensorFlow)内でPyTorchのコードを実行可能にする

pytoxo(1.2): A Python tool to calculate penetrance tables for high-order epistasis models

高次エピスタシスモデルのペネトランス表を計算するためのPythonツール

pyvcd(0.4.0): Python VCD file support

Python VCDファイルのサポート。

pyveplot(1.0.2): SVG Hiveplot Python API

SVG Hiveplot Python API

pyviennacl(1.0.3): Sparse/dense linear algebra on GPUs and CPUs using OpenCL

OpenCLを使用したGPUおよびCPU上の疎/密線形代数

pyvims(1.0.4): Python package to manipulate the Cassini VIMS data

Cassini VIMS データを操作する Python パッケージ

pyvinecopulib(0.6.6): A python interface to vinecopulib

vinecopulibへのPythonインターフェイス

pyvis4wave(0.0.2): Bring interactive network visualization to H2O wave web-apps

H2O waveウェブアプリケーションへのインタラクティブなネットワーク可視化の導入

pyvisfile(2024.1): Large-scale Visualization Data Storage

大規模可視化データストレージ

py-vollib-vectorized(0.1.1): A fast, vectorized approach to calculating Implied Volatility and Greeks using the Black, Black-Scholes and Black-Scholes-Merton pricing.

ブラック、ブラック・ショールズ、ブラック・ショールズ・マートン価格を使用して、インプライド・ボラティリティーとグリークスを計算する高速でベクトル化されたアプローチ。

pywaterflood(0.3.3): Physics-inspired waterflood performance modeling

物理学に基づいたウォーターフロッドの性能モデリング

pywebschema(0.0.2): Python Package for Website Schema

ウェブサイトスキーマのためのPythonパッケージ

PyWENO(0.11.2): Weighted Essentially Non-oscillatory (WENO) reconstructions.

本質的に非振動（WENO）再構成の加重。

pyWikiCommons(0.0.5): Python package for downloading images and videos from Wikimedia Commons using the Wikimedia API.

Wikimedia APIを用いたWikimedia Commonsからの画像・動画ダウンロードのためのPythonパッケージ

pyvabamorf(1.6): Python interface for the Vabamorf Estonian lemmatizer and morphological analyzer.

Vabamorf エストニア語のレマタイザーと形態素解析器のための Python インターフェイス。

pyvariant(2.2.4): Map biological sequence variants (mutations) to their equivalent chromosome, cDNA, gene, exon, protein, and RNA positions.

生物学的配列変異（突然変異）を、それに相当する染色体、cDNA、遺伝子、エクソン、タンパク質、RNAの位置にマッピングする。

pywoc(0.2.0): 2-D comparison

2次元比較

pyxa(0.0.2): pyXA is an open-source, flexible, high-performance function serving framework for Charlotte AI.

pyXAは、Charlotte AIのためのオープンソースの柔軟で高性能な関数提供フレームワークです。

pyxem(0.19.1): multi-dimensional diffraction microscopy

Pythonでの結晶学的回折顕微鏡。

PyXRD(0.8.4): PyXRD is a python implementation of the matrix algorithm developed for the X-ray diffraction analysis of disordered lamellar structures

PyXRD は、無秩序なラメラ構造の X 線回折分析のために開発されたマトリックスアルゴリズムを python で実装したものです。

qaekwy(0.1.4): Python Client library for Qaekwy Operational Research Solver

Qaekwy Operational Research SolverのPythonクライアントライブラリ

PyZoltan(1.0.1): Wrapper for the Zoltan data management library

データ管理ライブラリ「Zoltan」のWrapper

pyzome(2023.9.0): A collection of tools for computing zonal mean and other related atmospheric circulation diagnostics

ゾーン平均およびその他の関連する大気循環診断を計算するためのツールのコレクション

qdyn(23.4): Python package for interacting with the Fortran QDYN library and tools

Fortran QDYN ライブラリとツールを操作するための Python パッケージ

qfast-qs(2.0.0): QFAST QSearch Plugin

QFAST QSearchプラグイン

qfast-sc(1.0.1): QFAST SearchCompiler Plugin

QFAST SearchCompilerプラグイン

qfast-uq(2.0.0): QFAST UniversalQ Compiler Plugin

QFAST UniversalQ Compiler Plugin

qfrm(0.2.0.27): Quantitative Financial Risk Management: awesome OOP tools for measuring, managing and visualizing risk of financial instruments and portfolios.

Quantitative Financial Risk Management: 金融商品とポートフォリオのリスクを測定、管理、可視化するための素晴らしいOOPツール。

qmm(0.18.2): Quadratic Majorize-Minimize Python toolbox

二次マジョライズ最小化ツールボックス

qprof(1.4.0): A quantum circuit profiling tool.

量子回路プロファイリングツール

qprof-interfaces(1.0.1): qprof plugin providing the base interfaces.

基本インターフェースを提供する qprof プラグイン

qprof-myqlm(1.0.1): qprof plugin for qat framework.

qprof plugin for qat framework.

qprof-qiskit(1.0.1): qprof plugin for qiskit framework.

qiskitフレームワーク用のqprofプラグイン。

qtdigest-cffi(0.5.0): A data structure for accurate on-line accumulation of rank-based statistics.

順位に基づく統計をオンラインで正確に蓄積するためのデータ構造。

QtFusion(0.5.4): QtFusion is a Python library created by Seasal Wesley (seasalwesley@gmail.com) for the convenient creation of PySide6 applications that interact with deep learning models. It provides user interface management and beautification, database management, image/video/camera processing, model interface definition, and event handling. This makes it easy for users to create deep learning applications.

QtFusion は、Seasal Wesley (seasalwesley@gmail.com) によって作成された Python ライブラリで、ディープラーニングモデルと対話する PySide6 アプリケーションを簡単に作成できます。ユーザーインターフェースの管理と美化、データベース管理、画像/ビデオ/カメラ処理、モデルインターフェース定義、イベント処理を提供する。これにより、ユーザーは簡単に深層学習アプリケーションを作成できる。

QScreenCast(0.1.41): A no-nonsense screen-caster behind a QToolButton.

QToolButton の後ろにある、気の利いたスクリーンキャスター

qsdsan(1.3.1): Quantitative Sustainable Design for sanitation and resource recovery systems

サニテーションと資源回収システムのための定量的な持続可能設計

qseispy(0.1.2): A python version of Qseis for calculating 1D synthetic seismograms

1次元合成地震計を計算するためのQseisのPythonバージョン

quadax(0.2.2): Numerical quadrature with JAX

JAX を使用した数値求積法

quantfinlib(0.0.4): Fundamental package for quantitative finance with Python.

Pythonによる定量ファイナンスのための基本パッケージです。

quantorxs(0.1.1): XANES quantification of functional group abundances

XANESによる官能基の存在量の定量化

quant-performance(0.0.1): This is a package for calculating performance metrics for quantitative finance

クオンツ金融のパフォーマンス指標を計算するためのパッケージです

frouros(0.8.0): An open-source Python library for drift detection in machine learning systems

機械学習問題におけるドリフト検出のためのPythonライブラリ

fsed(0.5.4): Aho-Corasick string replacement utility

アホコラシック文字列置換ユーティリティ

fsm_damage_analysis(1.0.2): Console app and Python API for damage analysis and visualization of the parametric model of buckling and free vibration in prismatic shell structures, as computed by the fsm_eigenvalue project.

fsm_eigenvalueプロジェクトによって計算された、角柱構造の座屈と自由振動のパラメトリックモデルの損傷分析と可視化のためのコンソールアプリとPython API。

fsm_effective_stress(1.0.1): Python library that uses the rheological-dynamical analogy (RDA) to compute damage and effective buckling stress in prismatic shell structures.

RDA(Rheological-Dynamical Analogy)を用いてプリズムシェル構造の損傷と実効座屈応力を計算するPythonライブラリ

fsm_eigenvalue(1.0.1): Console app and Python API implementing a generalization of eigenvalue problem within the harmonic coupled finite strip method, used for parametric modeling of static and dynamic inelastic buckling, free vibration, damage and failure in prismatic shell structures.

角柱シェル構造の静的および動的非弾性座屈、自由振動、損傷、破壊のパラメトリックモデルに使用される調和結合有限ストリップ法内の固有値問題の一般化を実装したコンソールアプリとPython API。

fsm_load_modal_composites(1.0.1): Python library that loads modal composites from the file containing the parametric model of buckling and free vibration in prismatic shell structures, as computed by the fsm_eigenvalue project.

fsm_eigenvalueプロジェクトによって計算された、プリズムシェル構造の座屈および自由振動のパラメトリックモデルを含むファイルからモーダル複合材料を読み込むPythonライブラリ。

fsm_modal_analysis(1.0.3): Console app and Python API for visualization and modal analysis of the parametric model of buckling and free vibration in prismatic shell structures, as computed by the fsm_eigenvalue project.

fsm_eigenvalueプロジェクトで計算されたプリズムシェル構造物の座屈と自由振動のパラメトリックモデルの可視化とモーダル解析のためのコンソールアプリとPython APIです。

fsm_strip_length_analysis(1.0.1): Console app and Python API for strip length-dependent visualization and modal analysis of the parametric model of buckling and free vibration in prismatic shell structures, as computed by the fsm_eigenvalue project.

fsm_eigenvalueプロジェクトで計算されたプリズムシェル構造物の座屈と自由振動のパラメトリックモデルのストリップ長さ依存の可視化とモード解析のためのコンソールアプリとPython API。

fsm_strip_length_damage_analysis(1.0.1): Console app and Python API for strip length-dependent damage analysis and visualization of the parametric model of buckling and free vibration in prismatic shell structures, as computed by the fsm_eigenvalue project.

fsm_eigenvalueプロジェクトで計算された角柱シェル構造の座屈と自由振動のパラメトリックモデルのストリップ長に依存した損傷解析と可視化のためのコンソールアプリとPython APIです。

fsm_strip_length_vibration_analysis(1.0.1): Console app and Python API for strip length-dependent vibration analysis and visualization of the parametric model of buckling and free vibration in prismatic shell structures, as computed by the fsm_eigenvalue project.

fsm_eigenvalueプロジェクトで計算された角柱シェル構造の座屈および自由振動のパラメトリックモデルのストリップ長依存振動解析および可視化のためのコンソールアプリとPython API。

fsm_strip_thickness_analysis(1.0.1): Console app and Python API for strip thickness-dependent visualization and modal analysis of the parametric model of buckling and free vibration in prismatic shell structures, as computed by the fsm_eigenvalue project.

fsm_eigenvalueプロジェクトによって計算された、プリズムのシェル構造における座屈と自由振動のパラメトリックモデルのストリップ厚依存可視化とモード解析のためのコンソールアプリとPython API。

fsm_strip_thickness_damage_analysis(1.0.1): Console app and Python API for strip thickness-dependent damage analysis and visualization of the parametric model of buckling and free vibration in prismatic shell structures, as computed by the fsm_eigenvalue project.

fsm_eigenvalueプロジェクトによって計算された、角柱構造の座屈と自由振動のパラメトリックモデルのストリップ厚依存損傷解析と可視化のためのコンソールアプリとPython API。

fsm_strip_thickness_vibration_analysis(1.0.1): Console app and Python API for strip thickness-dependent vibration analysis and visualization of the parametric model of buckling and free vibration in prismatic shell structures, as computed by the fsm_eigenvalue project.

fsm_eigenvalueプロジェクトで計算されたプリズムシェル構造物の座屈と自由振動のパラメトリックモデルのストリップ厚さ依存振動解析と可視化のためのコンソールアプリとPython APIです。

frequency(0.0.1rc0): Python wrapper for frequency analysis codes applied to particle accelerator data

粒子加速器データに適用される周波数解析コードのためのPythonラッパー

ftarc(0.2.4): FASTQ-to-analysis-ready-CRAM Workflow Executor for Human Genome Sequencing

ヒトゲノムシーケンスのためのFASTQ-to-analysis-ready-CRAMワークフローエクゼキュータ

fteikpy(2.4.0): Accurate Eikonal solver for Python

Python用高精度Eikonalソルバー

fuma(4.0.0): Fusion Matcher

フュージョンマッチャー

fuxictr(2.3.2): A configurable, tunable, and reproducible library for CTR prediction

CTR予測のための設定可能、調整可能、再現可能なライブラリ

fw-gear-dicom-send(4.0.2): Send DICOMs from Flywheel to a remote DICOM server using pynetdicom

pynetdicomを使用してFlywheelからリモートDICOMサーバにDICOMを送信する

galoshes(0.2.3): galoshes

ガウス過程

GAparsimony(0.0.15): Combines feature selection, model tuning, and parsimonious model selection with GA optimization. GA selection procedure is based on separate cost and complexity evaluations. Therefore, the best individuals are initially sorted by an error fitness function, and afterwards, models with similar costs are rearranged according to modelcomplexity measurement so as to foster models of lesser complexity. The algorithm can be run sequentially or in parallel.

特徴選択、モデルチューニング、GA最適化によるパーシモニアスモデル選択を組み合わせています。GAによる選択手順は、コストと複雑さの個別評価に基づいています。そのため、最初は誤差フィットネス関数によって最適な個体がソートされ、その後、類似のコストを持つモデルがモデル複雑度の測定に従って並べ替えられ、より複雑度の低いモデルが育つようにされる。このアルゴリズムは、逐次または並列に実行することができる。

gcpds(0.1a1):

gcpds-databases(0.1):

gcpds-entropies(0.1a0):

gcpds-filters(0.1a1):

gcpds-mi(0.1a0):

gcpds-utils(0.1a7):

gcpds-visualizations(0.4):

gcvit(1.1.6): Tensorflow 2.0 Implementation of GCViT: Global Context Vision Transformer. https://github.com/awsaf49/gcvit-tf

GCViT: Global Context Vision TransformerのTensorflow 2.0実装。 https://github.com/awsaf49/gcvit-tf

gemini-framework(0.1.12):

gemini-model(0.1.14): Core model library of the GEMINI Digital Twin

GEMINIデジタルツインのコアモデルライブラリ

gemlog(1.7.10): A set of functions for processing Gem datalogger files.

Gemデータロガーのファイルを処理するための関数のセット

gem-torch(1.0.1): GEM

GEM

gene-fetchr(1.0.0b0): Search, retrieve, and scrape biological data from annotated genomes or public databases.

アノテーションされたゲノムや公共データベースから生物学的データを検索、取得、スクレイピングする。

geffnet(1.0.2): (Generic) EfficientNets for PyTorch

(汎用) EfficientNets for PyTorch

gelutils(0.6.1): Annotate and convert GEL images (PAGE, agarose gels, etc.) acquired from e.g. Typhoon scanners, GelDocs or similar.

から取得したGEL画像（PAGE、アガロースゲルなど）に注釈を付けて変換します台風スキャナー、GelDocsなど。

generative(0.0.0): Build cross-modal and multi-modal applications on the cloud

クロスモーダル、マルチモーダルアプリケーションをクラウド上で構築する

geo3dfeatures(0.4.0.post2): Extract geometry features from 3D point clouds

3D点群から形状特徴を抽出

geo-adjacency(1.2.0): A package to determine which geometries are adjacent to each other, accounting for obstacles and gaps between features.

障害物や特徴間のギャップを考慮して、どの形状が互いに隣接しているかを決定するパッケージ。

geoana(0.6.0): Analytic expressions for geophysical responses

物理的応答の解析表現

geoapps-utils(0.3.0): Geoapps Utils

Geoappsユーティリティ

GeoBases(5.0.16): Data services and visualization

データサービスと可視化

GeoBases3K(5.0.16): Data services and visualization – Python 3 version

データサービスと視覚化-Python 3バージョン

GeoBasesDev(5.0.0): Data services and visualization – development version

データサービスと可視化 – 開発版

GeoBasesPypy(5.0.16): Data services and visualization – Pypy version

データサービスと可視化 – Pypy版

genno(1.26.0): Efficient, transparent calculation on N-D data

N-Dデータ上での効率的で透過的な計算

GeophPy(0.32.2): Tools for sub-surface geophysical survey data processing

表面下の物理探査データ処理用ツール

geoh5-interop(1.0.2): A meta-package that groups together packages for interoperability between GEOH5 and other file formats.

GEOH5と他のファイルフォーマットとの相互運用性のためのパッケージをまとめたメタパッケージ。

geoh5py(0.9.1): Python API for geoh5, an open file format for geoscientific data

Python から .geoh5 ファイルの読み書きが可能

geoscilabs(0.3.1): geoscilabs

ジオスチラブ

geomancer(1.1.0): Automated Geospatial Feature Engineering Library

自動化された地理空間機能エンジニアリングライブラリ

geotorch(0.3.0): Constrained Optimization and Manifold Optimization in Pytorch

Pytorchの制約付き最適化および多様体最適化

geomi(0.0.0.dev0): Planar, solid and higher dimensional geometry.

平面、ソリッド、高次元ジオメトリ

ggb(1.1.5): GGB Color Space in Python

Python での GGB 色空間の取得

gillespy2(1.8.2): Python interface for Gillespie-style biochemical simulations

Gillespie スタイルの生化学シミュレーション用 Python インターフェース

ginger-anchors(0.1): Reimplementation of Anchors: High-Precision Model-Agnostic Explanations.

アンカーの再実装高精度なモデル無視の説明。

gklr(0.2.0): Generalized Kernel Logistic Regression

一般化カーネルロジスティック回帰

glaft(1.0.0): GLAFT evaluates the quality of glacier velocity maps using statistics and physics based metrics.

GLAFTは統計学と物理学に基づいた指標を用いて氷河の速度マップの品質を評価する。

glearn(0.23.3): Gaussian Process for Machine Learning

機械学習のためのガウスプロセス

GLU-tf(0.1.0): An easy-to-use library for GLU (Gated Linear Units) and GLU variants in TensorFlow.

GLU (Gated Linear Units) と GLU variants を TensorFlow で簡単に使えるようにするためのライブラリ。

glmpca(0.1.0): Generalized PCA for dimension reduction of non-normally distributed data

非正規分布データの次元削減のための一般化PCA

globalemu(1.8.1): globalemu: Robust and Fast Global 21-cm Signal Emulation

globalemu: ロバストで高速なグローバル21cmシグナルエミュレーション

GMMClusteringAlgorithms(0.1.28): OBSOLETE. This package is no longer maintained because it has been replaced by the package piicrgmms.

PI-ICR質量分析用データ解析パッケージ

gncpy(2.0.2): A package for Guidance, Navigation, and Control (GNC) algorithms.

誘導・航法・制御（GNC）アルゴリズム用のパッケージ。

goldilocks(0.1.1): “Locating genomic regions that are “just right”””

ちょうどいい」ゲノム領域を探す

GomezEngine(0.3): The GomezErzEngine

CompuwareErzEngine

gps2var(0.1.0a1): Fast reading of geospatial variables by GPS coordinates

GPS座標による地理空間変数の高速読み込み

gps-py3-shim(3.17.5): gpsd client library (python3 port)

gpsdクライアントライブラリ（python3ポート）

goverlap(0.0.5): Powerful ontology term enrichment analyzer for the command line

コマンドライン用の強力なオントロジー用語エンリッチメントアナライザー

gpm-api(0.3.0): Python Package for the Global Precipitation Measurement (GPM) Mission Data Archive

全球降水観測衛星データアーカイブのためのPython API

gpuhub(0.0.1): CodeWithGPU Python Client

CodeWithGPU Pythonクライアント

grakn-kglib(0.2.2): A Machine Learning Library for the Grakn knowledge graph.

Graknナレッジグラフ用の機械学習ライブラリです。

grapharray(1.0.2): GraphArray : Python package for treating arrays defined on a network, which allows for fast computation and easy visualization.

GraphArray : ネットワーク上に定義された配列を扱うためのPythonパッケージで、高速な計算と簡単な可視化が可能です。

graphblas-algorithms(2023.10.0): Graph algorithms written in GraphBLAS and backend for NetworkX

GraphBLASで書かれたグラフアルゴリズム

graphbutler(0.2.0): Generate simple, reproducible graphs.

シンプルで再現性のあるグラフを生成します。

graphdot(0.8.1): GPU-accelerated graph similarity algorithm library

GPU アクセラレーションされたグラフ類似性アルゴリズムライブラリ

graphwar(0.1.0): Arms Race in Adversarial Graph Learning

敵対的グラフ学習における腕力勝負

GraTeLPy(0.2.0.1): Graph theoretic linear stability analysis

グラフ理論に基づく線形安定性解析

gratopy(0.1.0): Gratopy – Graz accelerated tomographic projections for Python

Gratopy – PythonによるGrazの高速トモグラフィー投影法

GraviPy(0.2.0): Tensor Calculus Package for General Relativity

一般相対性理論のためのテンソル微積分パッケージ

gravis(0.1.0): Interactive graph visualizations with Python and HTML/CSS/JS.

PythonとHTML/CSS/JSによるインタラクティブなグラフの可視化。

gravis2(0.1.0): Interactive graph visualizations with Python and HTML/CSS/JS. This is a clone of the gravis package with some stylistic updates.

PythonとHTML/CSS/JSによるインタラクティブなグラフ可視化。gravis パッケージのクローンで、いくつかのスタイルが更新されています。

gravityspy(1.0.1):

grblas(2022.4.0.1): Python interface to GraphBLAS

GraphBLASへのPythonインターフェース

great-expectations-cloud(20240827.0): Great Expectations Cloud

大いなる期待のクラウド

greatx(0.0.1b0): Arms Race in Adversarial Graph Learning

敵対的グラフ学習における腕力勝負

GreenLearning(1.0): Deep learning library for learning Green’s functions

Greenの関数を学習するための深層学習ライブラリ

gretel(0.0.94): An algorithm for recovering potential haplotypes from metagenomes

メタゲノムから潜在的なハプロタイプを回復するためのアルゴリズム

groundingdino-stk(1.0.0.2.0.118): Welcome to the GroundingDINO-stk project! This repository provides a source that can install the `GroundingDINO` library from `PyPI`. The `GroundingDINO` version was last updated on `2023/06/29`.

GroundingDINO-stk プロジェクトへようこそ! このリポジトリは、「PyPI」から「GroundingDINO」ライブラリをインストールできるソースを提供します。「GroundingDINO」バージョンの最終更新日は「2023/06/29」です。

GrTiPy(0.1.0): General Relativity toolbox in python

Pythonの一般相対性理論ツールボックス

grudge(2021.1): Discretize discontinuous Galerkin operators quickly, on heterogeneous hardware

不連続Galerkin演算子を異種ハードウェア上で高速に離散化する

gsgmorph(1.0.2): The Graph/Subgraph Isomorphism Library for Quantum Annealers

量子アンネラー用グラフ/サブグラフ同型ライブラリ(The Graph/Subgraph Isomorphism Library for Quantum Annealers)

gtf_to_genes(1.40): Fast GTF parser

高速なGTFパーサ

gsmodutils(0.0.4): Utilities for the management and testing of genome scale models in a cross platform, open manner.

クロスプラットフォームでオープンな方法でゲノムスケールモデルの管理とテストを行うためのユーティリティ。

gtsystem(0.3.1): GenAI Techne System (gtsystem) is a low code Python package for crafting GenAI applications quickly

GenAI Techne System (gtsystem)は、GenAIアプリケーションを素早く作成するためのローコードPythonパッケージです。

gsxform(0.1.0): Wavelet scattering transforms on graphs via PyTorch

PyTorchによるグラフ上のウェーブレット散乱変換

gwemlightcurves(0.0.5): A python package for kilonova lightcurves

kilonova lightcurves用のpythonパッケージ

gwemopt(0.3.4): A python package for GW-EM Followup Optimization

GW-EMフォローアップ最適化用のPythonパッケージ

gwgen(1.0.3): A global weather generator for daily data

日次データに対応した全天候型気象発生装置

gwin(0.1.0.dev1): A python package for Bayesian inference of gravitational-wave data

重力波データのベイジアン推論のためのPythonパッケージ

gwsumm(2.2.7): A python toolbox used by the LIGO Scientific Collaboration for detector characterisation

LIGO科学委員会が検出器の特性評価に使用しているPythonツールボックス

gwsurrogate(1.1.6): An easy to use interface to gravitational wave surrogate models

重力波代理モデルへの使いやすいインターフェース

gwtool(0.0.0): Simple tools for working with gravitational waves.

重力波を扱うためのシンプルなツール。

gwtools(1.2.0): A collection of gravitational wave tools

重力波ツール集

gwvet(1.0.4): An extension to the python toolbox GWSumm, used by the LIGO Scientific Collaboration to review data-quality vetoes

LIGO Scientific Collaborationがデータ品質拒否をレビューするために使用するPythonツールボックスGWSummの拡張

gym-qRacing(0.0.12): OpenAI Gym Environment for qRacing

qRacing用OpenAIジム環境

hangul-jamo(1.0.1): A library to compose and decompose Hangul syllables using Hangul jamo characters

ハングルのジャモ文字を使ってハングルの音節を合成・分解するライブラリ

HashDL(4.0.0): Hash-based Deep Learning

ハッシュベースのディープラーニング

hawkeslib(0.2.2): parameter estimation for simple Hawkes (self-exciting) processes

単純なホークス（自励）プロセスのパラメータ推定

heaserver-data-adapters(1.0.0a24): The HEA data adapter service.

HEAデータアダプタサービス

heaserver-files-aws-s3(1.2.2): The HEA AWS S3 bucket files service.

HEA の AWS S3 バケットファイルサービスです。

heaserver-folders(1.0.0a36): The HEA folder service.

HEAフォルダサービス

heaserver-folders-aws-s3(1.3.0): The HEA AWS S3 bucket folder service.

HEAのAWS S3バケットフォルダサービス。

heaserver-keychain(1.4.1): a service for managing laboratory credentials

研究室の認証情報を管理するサービス

heaserver-organizations(1.4.9): a service for managing organization information for research laboratories and other research groups

研究室などの組織情報を管理するサービス

heaserver-people(1.3.4): A microservice designed to provide CRUD operations for the Person HEA object type

Person HEAオブジェクトタイプのCRUD操作を提供するために設計されたマイクロサービス

heaserver-registry(1.0.4): The HEA registry service.

HEAレジストリサービス

heaserver-settings(1.0.0): The HEA settings service.

HEA設定サービス。

heaserver-storage(1.0.3): a service manages storage information details

ストレージ情報の詳細を管理するサービス

heaserver-volumes(1.2.0): The HEA volumes service

HEAボリュームサービス

hdtv(24.3): HDTV – Nuclear Spectrum Analysis Tool

HDTV – 核スペクトル解析ツール

hedges(0.0.1a5): A Discontinuous Galerkin solver oriented toward prototyping and education

プロトタイピングと教育を目的とした不連続 Galerkin ソルバー

HelioSat(0.6.2):

hepstats(0.8.1): statistics tools and utilities

統計ツールとユーティリティ

heputils(0.0.7): Helper utilities around the Scikit-HEP ecosystem for common tasks in HEP

Scikit-HEPエコシステムによる、HEPでの一般的な作業のためのヘルパーユーティリティー

HELX(1.1.5): Interoperate among reinforcement learning libraries with jax, pytorch, gym and dm_env

jax、pytorch、gym、dm_envを使用した強化学習ライブラリ間の相互運用

HELX-agents(1.0.2): Interoperate among reinforcement learning libraries with jax, pytorch, gym and dm_env

jax、Pytorch、gym、dm_envによる強化学習ライブラリ間の相互運用

HELX-base(1.0.0): Interoperate among reinforcement learning libraries with jax, pytorch, gym and dm_env

jax、pytorch、gym、dm_envによる強化学習ライブラリの相互運用

HELX-envs(1.0.0): Interoperate among reinforcement learning libraries with jax, pytorch, gym and dm_env

強化学習ライブラリとjax、Pytorch、gym、dm_envとの相互運用性

hermite-function(2.0): A Hermite function series module.

Hermite 関数シリーズのモジュール。

hicreppy(0.1.0): Reimplementation of the hicrep with added support for sparse matrix and multiple chromosomes.

疎行列と複数の染色体のサポートが追加されたhicrepの再実装。

hicstuff(3.2.3): General purpose stuff to generate and handle Hi-C data in its simplest form.

Hi-Cデータを最もシンプルな形で生成・処理するための汎用的なものです。

hidet(0.4.1): Hidet: a compilation-based DNN inference framework.

Hidet: コンパイルベースのDNN推論フレームワーク。

highered(0.2.1): Learnable Edit Distance Using PyHacrf

PyHacrfを使用した学習可能な編集距離

histo-patch(0.95): histopatch: image patch extraction from Whole Slide Images

histopatch: スライド画像全体からの画像パッチ抽出

histoqcxomero(0.20): HistoQCxOMERO is an open-source quality control tool for digital pathology slides, forked to run on omero api

HistoQCxOMERO: デジタル病理スライド用のオープンソース品質管理ツール、omero apiで動作するようにフォークされている

hilbert-toolkit(0.1.4): This package provide several implementations of the discrete Hilbert transform (DHT).

離散ヒルベルト変換(DHT)の実装を複数提供するパッケージです。

himawari-api(0.0.2): Python API for downloading and searching Himawari satellite data on local and cloud storage.

ひまわり衛星のデータをローカルおよびクラウドストレージにダウンロードし、検索するためのPython APIです。

Hive-ML(1.0.1): Python package to run Machine Learning Experiments, within the Hive Framework.

Hive フレームワーク内で機械学習実験を実行するための Python パッケージ。

hoca(2021.9.0): Provides a set of tools to implement Higher-Order Cellular Automata populations

高次セルラーオートマトン集団を実装するためのツール群の提供

hoggorm(0.13.3): Package for explorative multivariate statistics

探索的多変量統計用パッケージ

hoggormplot(0.13.2): Plotting functions for visualisation of data analysis results from the hoggorm package

hoggormパッケージのデータ解析結果を可視化するためのプロット機能

homlib(0.0.0a1): A Python package including a variety of homography solvers

様々なホモグラフィソルバを含む Python パッケージ

honcaml(0.2.1): Holistic and No Code Auto Machine Learning

包括的でコード不要の自動機械学習

hop-client(0.10.0): A pub-sub client library for Multi-messenger Astrophysics

マルチメッセンジャー天体物理学のための pub-sub クライアントライブラリ

hope(0.7.3): A Python Just-In-Time compiler for astrophysical computations

天体物理計算のためのPython Just-In-Timeコンパイラー

horizont(0.0.5): Dynamic topic models

動的トピックモデル

hpoflow(0.1.4): Tools for Optuna, MLflow and the integration of both

Optuna、MLflow、および両者の統合のためのツール

hpolib2(0.0.1): Automated machine learning.

自動機械学習。

hspfbintoolbox(9.0.5): Reads Hydrological Simulation Program – FORTRAN binary output files.

水文シミュレーションプログラム – FORTRANバイナリ出力ファイルを読み込みます。

hspf-reader(2.0.0): Command line script and Python library to read HSPF WDM, binary, and plotgen time series.

時系列を操作するためのコマンドラインスクリプトとPythonライブラリ。

hspf-utils(6.0.8): Command line script and Python library to develop water balance from HSPF models

水文シミュレーションプログラム – FORTRAN (HSPF) モデルを操作するためのユーティリティ。

hub-datatools(1.4.1): A set of utilities to help with data analysis tasks

データ解析作業を支援するユーティリティ一式

hub-li(2.2.1): A toolkit for managing pretrained models of PaddlePaddle and helping user getting started with transfer learning more efficiently.

PaddlePaddleの学習済みモデルを管理し、転移学習をより効率的に始めるためのツールキット。

hub-sdk(0.0.9): Ultralytics HUB Client SDK.

Ultralytics HUB Client SDK。

human-learn(0.3.5): natural intelligence benchmarks for scikit-learn

scikit-learn のための自然知能ベンチマーク

human-parsing(0.0.4): Human Parsing SDK

ヒューマンパーシング SDK

hybkit(0.3.6): Toolkit for analysis of chimeric (hybrid) RNA sequence data.

リボノミクス実験から得られた.hyb形式のゲノム配列データを解析するためのツールキット

hybridLFPy(0.2): methods to calculate extracellular signals of neural activity from spike events from spiking neuron networks

ネットワークシムからのスパイクイベントを使用してLFPを計算する方法

huspacy(0.11.0): HuSpaCy: industrial strength Hungarian natural language processing

HuSpaCy: 産業界に強いハンガリー語の自然言語処理

huspacy-nightly(0.11.0.dev261): HuSpaCy: industrial strength Hungarian natural language processing

HuSpaCy: 産業界に強いハンガリー語の自然言語処理

Hydrograph-py(1.0.1): Hydrological python package for hydrograph analysis

水文解析のための水文学 python パッケージ

hyperts(0.2.2):

hylaa(2.0.2): Hylaa

Hylaa

hyperelastic(0.10.1): Constitutive hyperelastic material formulations for FElupe

FElupe の構成的超弾性材料配合

hyperfine(0.1.2):

hypergbm(0.3.2): A full pipeline AutoML tool integrated various GBM models

様々なGBMモデルを統合したフルパイプラインAutoMLツール

hypermat(0.1.2): Hyperelastic formulations using an algorithmic differentiation with hyper-dual numbers in Python

Pythonによる超二元数を用いたアルゴリズム微分を用いた超弾性定式化

hypermodel(0.1.80): Hyper Model provides functionality to support MLOps

Hyper ModelはMLOpsをサポートする機能を提供します

hyperparameter-hunter(3.0.0): Easy hyperparameter optimization and automatic result saving across machine learning algorithms and libraries

機械学習アルゴリズムとライブラリ全体での簡単なハイパーパラメーター最適化と自動結果保存

iam-units(2023.9.12): Unit definitions for integrated-assessment research

統合評価研究のための単位定義

ibaqpy(0.0.2): Python package to compute intensity base absolute expression values

強度ベース絶対発現値計算のためのPythonパッケージ

ibicus(1.1.1): ibicus provides a flexible and user-friendly toolkit for the bias correction of climate models and associated evaluation.

Ibicusは、気候モデルのバイアス補正とそれに伴う評価のための柔軟でユーザーフレンドリーなツールキットを提供します。

ICPOptimize(2.4): Python 3 Implementation of ICP and ICPRE

ICPとICPREのPython 3実装

idtrackerai(5.2.12): Idtracker.ai tracks up to 100 unmarked animals from videos recorded in laboratory conditions using artificial intelligence. Free and open source.

畳み込みニューラルネットワークに基づく複数動物の追跡アルゴリズム

idesolver(1.1.0): A general purpose iterative numeric integro-differential equation (IDE) solver

汎用的な反復的数値整数微分方程式(IDE)ソルバー

ilp-keyboard-layout-optimization(0.0.3): The QAP variant of keyboard layout optimization, i.e. character to key assignments

キーボードレイアウト最適化、すなわち文字からキーへの割り当てのQAPバリエーション

imagedetect(8.0.57): Ultralytics YOLOv8

ウルトラリティクス YOLOv8

ilastik-napari(0.2.4): ilastik plugin for napari

napari用ilastikプラグイン

ilcs-parser(0.1.0): Probabilistic parser for tagging data that references the Illinois Compiled Statutes (ILCS).

Illinois Compiled Statutes (ILCS) を参照するデータをタグ付けするための確率的パーサー。

imdown(0.0.1.dev13): Collect images from a directory tree and add them to a markdown file.

ディレクトリツリーからイメージを収集し、マークダウンファイルに追加します。

imea(0.3.5): imea is an open source Python package for extracting 2D and 3D shape measurements from images.

imeaは、画像から2Dおよび3Dの形状測定値を抽出するためのオープンソースのPythonパッケージです。

imate(0.25.2): Implicit Matrix Trace Estimator. Computes the trace of functions of implicit matrices. Accelerated on CPU and CUDA-capable GPU devices.

Implicit Matrix Trace Estimator. 暗黙的な行列の関数のトレースを計算します。CPUおよびCUDA対応のGPUデバイスで高速化されています。

imathics(0.1): A jupyter kernel for mathics

数学のためのジュピターカーネル

ImbalancedLearningRegression(0.0.2): Python implementations of preprocesssing imbalanced data for regression

回帰のためのアンバランスデータの前処理を行うPythonの実装

imbalance-metrics(0.0.6): Perfromance metrics for imbalanced classification and imbalanced regression tasks

不均衡な分類と不均衡な回帰タスクのパーフロマンスメトリクス

IMcore(0.2.7):

imcp(1.0.1): Imbalanced Multiclass Classification Performance Curve

不均衡多クラス分類の性能曲線

imhr(0.3.37): imhr: psychology and data science suite.

imhr：心理学およびデータサイエンススイート。

immlib(1.0.0.dev1): A library of utilites for immutable scientific data.

不変科学データ用ユーティリティ・ライブラリ

imod(0.17.1): Make massive MODFLOW models!

大規模なMODFLOWモデルの作成

impartial-text-cls(0.0.4): Text classifier, based on the BERT and a Bayesian neural network, which can train on small labeled texts and doubt its decision

BERTとベイジアンニューラルネットワークをベースにしたテキスト分類器で、少量のラベル付きテキストで学習し、その判断を疑うことができます。

imsy-htc(0.0.16): Framework for automatic classification and segmentation of hyperspectral images.

ハイパースペクトル画像の自動分類・セグメンテーションのためのフレームワーク

imucal(2.4.0): A Python library to calibrate 6 DOF IMUs

6 DOF IMUを較正するためのPythonライブラリ

iniabu(1.1.2): Solar System initial abundance package.

太陽系初期豊富度パッケージ

inspectus(0.1.5): Analytics for LLMs

LLMのためのアナリティクス

instaseis(1.4.2): Instaseis: Instant Global Broadband Seismograms Based on a Waveform Database

Instaseis：波形データベースに基づくインスタントグローバルブロードバンド地震計

instruction-graph(0.2.23): An implementation of Transferable Augmented Instruction Graph

Transferable Augmented Instruction Graphの実装

intergalactic(1.2.0): Galactic elements Q-Matrix generator

銀河要素のQマトリックス生成機能

intel-npu-acceleration-library(1.3.0): Intel® NPU Acceleration Library

インテル? NPUアクセラレーション・ライブラリー

interpax(0.3.3): Interpolation and function approximation with JAX

JAX による補間と関数近似

InterProcessPyObjects(1.0.7): This high-performance package delivers blazing-fast inter-process communication through shared memory, enabling Python objects to be shared across processes with exceptional efficiency

この高性能パッケージは、共有メモリを通じて高速なプロセス間通信を実現し、Pythonオブジェクトを非常に効率的にプロセス間で共有することができます。

intuitiveml(0.0.1a3): Intuitive ML

直感的なML

Invariant-Attention(0.1.0): An implementation of Invariant Point Attention from Deepmind’s Alphafold 2

Deepmind社のAlphafold 2に含まれるInvariant Point Attentionの実装。

invariants-py(0.3.8): Calculate invariant trajectory representations from trajectory data and generate new trajectories from invariant representations

軌跡データから不変軌跡表現を計算し、不変表現から新しい軌跡を生成する

iohub(0.1.0): N-dimensional bioimaging data I/O with OME metadata in Python

PythonによるOMEメタデータを用いたN次元バイオイメージングデータ入出力

IOmatchbox(0.24): Functions and examples to control Integrated Optics CW lasers and standalone TECs through serial commands with Python

Pythonでシリアルコマンドを使ってIntegrated Optics社のCWレーザーとスタンドアロンTECを制御する関数と例

ipc-worker(0.1.7): ipc-worker: Inter-Process Communication , muti Process Woker works by share memory or MQ.

ipc-worker。プロセス間通信、共有メモリやMQで動作するマルチプロセスワーカー。

ipython2cwl(0.0.4): Convert IPython Jupyter Notebooks to CWL tool

IPython Jupyter NotebooksをCWLツールに変換する

ipython2cwlmosorio(0.0.5): Convert IPython Jupyter Notebooks to CWL tool

IP Jupyter NotebooksをCWLツールに変換する

iris-ued(5.3.5): Ultrafast electron diffraction data exploration

超高速電子回折データの探索

isar(1.22.0): Integration and Supervisory control of Autonomous Robots

自律型ロボットの統合と監視制御

isar-robot(1.4.0): Integration and Supervisory control of Autonomous Robots – Open source robot implementation

自律型ロボットの統合と監視制御 – オープンソースによるロボット実装

iso3166-2(1.6.1): A lightweight Python package, and accompanying API, used to access all of the world’s most up-to-date and accurate ISO 3166-2 subdivision data, including: name, local name, code, parent code, type, latitude/longitude and flag.

ISO3166-2 標準を用いた国とそれに関連する小区分の最新かつ正確な情報にアクセスするための Python パッケージ

iso3166-updates(1.7.1): Get the latest updates & changes to all ISO 3166 listed countries, dependent territories, and special areas of geographical interest.

全ての ISO3166 リストされた国の最新の更新と変更を取得する Python パッケージ。

itfit(0.1.0): Simple, intuitive and interactive application to help fitting common functions to your data

一般的な関数をデータにフィットさせるための、シンプルで直感的、かつインタラクティブなアプリケーション

itk-cudacommon-cuda116(1.1.0): Framework for processing images with Cuda.

Cudaで画像を処理するためのフレームワーク。

itk-cudacommon-cuda121(1.1.0): Framework for processing images with Cuda.

Cudaによる画像処理のためのフレームワーク

itk-dissolve(1.0.7): This is a module for the Insight Toolkit (ITK) that provides filters to replace regions within a masked region with the surrounding labels.

Insight Toolkit (ITK)のモジュールで、マスクされた領域内の領域を周囲のラベルに置き換えるフィルタを提供するものです。

itk-dreg(0.0.1): ITK-DREG Distributed registration framework.

ITK-DREG 分散登録フレームワーク。

itk-elastix(0.21.0): Provides an ITK Python interface to elastix, a toolbox for rigid and nonrigid registration of images

画像の剛体・非剛体登録のためのツールボックスである elastix への ITK Python インターフェースを提供します。

itk-elastix-opencl(0.13.0): Provides an ITK Python interface to elastix, a toolbox for rigid and nonrigid registration of images

elastixへのITK Pythonインターフェイスを提供します。これは、画像の厳格な登録と厳格でない登録のツールボックスです

itk-fastbilateral(0.1.0): Faster implementation of the itkBilateralImageFilter. From the insight journal submission: https://www.insight-journal.org/browse/publication/692

itkBilateralImageFilterの実装を高速化。インサイトジャーナル投稿論文より: https://www.insight-journal.org/browse/publication/692

itk-filtering(5.4.0): ITK is an open-source toolkit for multidimensional image analysis

ITKは多次元画像解析のためのオープンソースのツールキットです。

itk-fixedpointinversedisplacementfield(1.0.0): Takes a displacement field as input and computes the displacement field that is its inverse.

変位場を入力として受け取り，その逆数である変位場を計算します．

itk-fpfh(0.2.0): The feature points could be used obtain salient points while performing registration using RANSAC remote module. The class PointFeature is the main driver that takes a PointSet as argument. Please refer to the documentation for a detailed description and sample usage: https://github.com/InsightSoftwareConsortium/ITKFPFH

これは、新しいモジュールの出発点となるテンプレートです。

itk-genericlabelinterpolator(1.2.1): ITK classes for generic interpolation of label images.

ラベル画像の汎用補間のためのITKクラス

itk-gpucommon(0.2.0): Core classes for ITK filters accelerated with OpenCL.

ITK OpenCLサポートの共通クラス

itk-gpufinitedifference(0.2.0): Base classes for ITK finite difference filters accelerated with OpenCL.

OpenCLで高速化されたITK有限差分フィルタの基底クラス。

itk-gpuimagefilterbase(0.2.0): Base classes for ITK image filters accelerated with OpenCL.

OpenCLで高速化されたITK画像フィルタのベースクラス

itk-gpusmoothing(0.2.0): Common smoothing filters accelerated with OpenCL.

OpenCLで加速される一般的な平滑化フィルター。

itk-growcut(0.2.1): Segments a 3D image from foreground and background seeds.

前景と背景のシードから3D画像をセグメンテーションする

itk-hasi(0.2.2): High-throughput Applications for Skeletal Imaging

骨格イメージングのためのハイスループットアプリケーション

itk-higherorderaccurategradient(1.3.0): itk-higherorderaccurategradient provides higher order

高次の正確な導関数とグラジエントを推定するための ITK フィルタ

itk-io(5.4.0): ITK is an open-source toolkit for multidimensional image analysis

ITKは多次元画像解析のためのオープンソースのツールキットです。

itk-iofdf(1.0.2): ITK `ImageIO` class to read or write the FDF image format

FDF イメージフォーマットの読み書きを行うための ITK ‘ImageIO’ クラス

itk-iomeshstl(3.0.0): MeshIO class to read and write ITK meshes into STL files.

ITKメッシュをSTLファイルに読み書きするためのMeshIOクラス。

itk-iomeshswc(0.2.0): ITK module for reading meshes from SWC files, a format for representing neuron morphology.

神経細胞の形態を表現するためのフォーマットであるSWCファイルからメッシュを読み込むためのITKモジュール。

itk-iomgh(1.1.1): An ITK module to support input and output of the MGH file format.

MGHファイルフォーマットの入出力をサポートするITKモジュール

itk-ioomezarrngff(0.3.0): IO for images stored in the OME-Zarr format.

zarrフォーマットで保存された画像のIO

itk-ioopenjph(1.3.0): An ITK module to read and write High-throughput JPEG2000 (HTJ2K) images.

High-throughputJPEG2000(HTJ2K)画像を読み書きするためのITKモジュール

itk-ioscanco(0.10.0): An ITK module to read and write Scanco microCT .isq files.

Scanco microCT .isqファイルを読み書きするITKモジュール。

itk-isotropicwavelets(0.6.2): Steerable Wavelet Pyramid with Isotropic Wavelets and Riesz Functions

等方性ウェーブレットとRiesz関数を用いたステアブルウェーブレットピラミッド

itk-krcahsheetness(0.1.0): ITK filters to generate a sheetness feature image useful for segmenting bone in CT images and similar applications.

CT画像や同様のアプリケーションで骨をセグメント化するのに便利なシートネス特徴画像を生成するためのITKフィルタです。

itk-labelerodedilate(1.2.1): An ITK module for erode and dilate operations on label images

ラベル画像の浸食・拡張操作のためのITKモジュール

itk-labelpointset(0.1.0): ITK Module to extract a PointSet from a labeled image

ラベル付き画像からPointSetを抽出するITKモジュール

itk-meshnoise(1.0.0): Classes to perturb mesh objects with Gaussian noise

ガウスノイズでメッシュオブジェクトを摂動するクラス

itk-meshtopolydata(0.11.0): Convert an ITK Mesh to a simple data structure compatible with vtkPolyData.

ITKメッシュをvtkPolyDataと互換性のあるシンプルなデータ構造に変換します。

itk-minimalpathextraction(2.0.0): A minimal path extraction framework based on Fast Marching arrival functions.

高速マーチング到着関数に基づく最小パス抽出フレームワーク。

itk-montage(0.8.2): Montaging for microscopy imaging files.

顕微鏡画像ファイルのモンタージュ。

itk-morphologicalcontourinterpolation(1.1.0): Image morphological contour interpolation.

形態に基づいたラベル画像のインタースライス補間。

itk_napari_conversion(0.3.1): Convert between itk and napari data structures.

itkとnapariのデータ構造を変換します。

itk-ndreg(0.2.1): This is the Neurodata open-source Python package that performs affine and deformable (LDDMM) image registration.

これは、アフィンおよび変形可能（LDDMM）画像登録を実行するNeurodataオープンソースPythonパッケージです。

itk-nornir(0.2.0): Nornir’s takes large sets of overlapping images in 2D and produces registered (a.k.a. aligned) 2D and 3D volumes of any size and scale.

Nornir’sは、2Dで重なり合った大きな画像セットを取り込み、あらゆるサイズと縮尺の2Dと3Dの登録された（アライメントされた）ボリュームを作成します。

itk-numerics(5.4.0): ITK is an open-source toolkit for multidimensional image analysis

ITKは、多次元画像解析のためのオープンソースのツールキットです。

itk-parabolicmorphology(1.3.1): itk-parabolicmorphology provides mathematical morphological erosion and dilation filters using parabolic structuring functions.

放物線構造化関数を用いた数学的モルフォロジーのための ITK クラス

itk-phasesymmetry(2.0.0): itk-phasesymmetry provides multi-scale steerable filters

マルチスケールステアラブルフィルタを用いた位相対称性計算のためのITKクラス

itk-polartransform(1.1.2): This module contains ITK classes to transform from cartesian to polar coordinate systems and back.

本モジュールには、直交座標系から極座標系への変換を行うための ITK クラスが含まれています。

itk-principalcomponentsanalysis(1.0.0): ITK classes for the analysis of the principal components of data sets, optionally point data associated with the vertices of a mesh.

データセットの主成分分析のためのITKクラス、メッシュの頂点に関連付けられた点データ（オプション）。

itk-ransac(0.2.1): It supports feature based registration and can be used along with the FPFH remote module. The class itkRANSAC is the main driver that takes an object of class itkLandmarkRegistrationEstimator as argument. Please refer to the documentation for a detailed description and sample usage: https://github.com/InsightSoftwareConsortium/ITKRANSAC.

これは新しいモジュールの出発点となるテンプレートです。

itk-registration(5.4.0): ITK is an open-source toolkit for multidimensional image analysis

ITKは、多次元画像解析のためのオープンソースのツールキットです。

itk-rtk-cuda121(2.6.0): The Reconstruction Toolkit (RTK) for fast circular cone-beam CT reconstruction

高速円錐形CT再構成のための再構成ツールキット(RTK)

itk-segmentation(5.4.0): ITK is an open-source toolkit for multidimensional image analysis

ITKは、多次元画像解析のためのオープンソースツールキットです。

itk-shape(0.3.0): A C++ implementation of Procrustes alignment for 3D meshes.

3DメッシュのためのProcrustesアライメントのC++による実装。

itk-simpleitkfilters(1.0.0): This module contains a collension of ITK Filters used by SimpleITK. These filter are usefull to SimpleITK in that they may wrap existing ITK filters with an interface expected by SimpleITK, or may add important basic filters needed for completeness.

このモジュールはSimpleITKで使用されるITKフィルタのコレクションです。これらのフィルタは、既存の ITK フィルタを SimpleITK が期待するインターフェイスでラッピングしたり、完成度を高めるために必要な重要な基本フィルタを追加したりすることで、SimpleITK にとって有用なものです。

itk-skullstripping(0.1.0): Automatic skull-stripping for neuroimage analysis

神経画像解析のための自動頭蓋骨切り取り

itk-smoothingrecursiveyvvgaussianfilter(0.0.1): Young & Van Vliet recursive Gaussian smoothing filter for GPU (OpenCL) and CPU

Young & Van Vliet GPU (OpenCL)とCPUのための再帰的ガウス平滑化フィルタ

itk-spcn(0.2.0): This performs structure preserving color normalization on an image using a reference image.

基準画像を用いて、画像の構造保存色正規化を行います。

itk-splitcomponents(2.2.0): ITK filters to split a multi-component pixel image into component-wise scalar images

多成分ピクセル画像を成分単位のスカラー画像に分割するためのITKフィルタ

ixmp(3.9.0): The ix modeling platform

ixモデリングプラットフォーム

jai(0.0.9.81): Just Assemble IT! – A LEGO-style & PyTorch-based Deep Learning Library

Just Assemble IT! – レゴ風＆PyTorchベースの深層学習ライブラリ

janis-pipelines(0.13.1): Contains classes and helpers to build a workflow, and provide options to convert to CWL / WDL

ワークフローを構築するクラスとヘルパーを含み、CWL / WDLに変換するオプションを提供します

janis-pipelines.core(0.13.1): Workflow language + translation utilities to convert workflows from one language to another

ワークフローを構築するためのクラスとヘルパーが含まれており、CWL / WDLへの変換オプションを提供しています。

janis-pipelines.unix(0.12.0): Unix tools and data types for Janis

JanisのためのUnixツールおよびデータ型

jaxley(0.1.2): Differentiable neuron simulations.

微分可能なニューロンシミュレーション。

jax-models(0.0.5): Unofficial JAX implementations of deep learning research papers

深層学習研究論文の非公式JAX実装

jax-unirep(2.2.0): A performant and user-friendly reimplementation of UniRep in JAX.

UniRepのJAXによる再実装。

jarray(0.0.0): Jina is the cloud-native neural search framework for any kind of data

Jinaは、あらゆる種類のデータのためのクラウドネイティブニューラル検索フレームワークです。

jcloud(0.3): Simplify deploying and managing Jina projects on Jina Cloud

Jina Cloud上でのJinaプロジェクトのデプロイと管理の簡素化

jdarray(0.0.0): Jina is the cloud-native neural search framework for any kind of data

Jinaは、あらゆるデータに対応するクラウドネイティブのニューラルサーチフレームワークです。

jheaps(0.14.0): JHeaps library

JHeapsライブラリ

jicbioimage(0.10.1): Python package designed to make it easy to work with bio images.

バイオ画像を簡単に操作できるように設計されたPythonパッケージ。

jicbioimage.core(0.15.0): Python package designed to make it easy to work with bio images.

バイオ画像を簡単に操作できるように設計されたPythonパッケージ。

jina(3.27.2): Multimodal AI services & pipelines with cloud-native stack: gRPC, Kubernetes, Docker, OpenTelemetry, Prometheus, Jaeger, etc.

Jinaは、最先端のAIとディープラーニングを搭載したクラウドネイティブなニューラルサーチソリューションです

jina-auth(0.2.2): A CLI for you to login in to Jina Ecosystem

Jina EcosystemにログインするためのCLI

jina-core(0.0.1): Jina is geared towards building search-as-a-service systems for any kind of data in just minutes.

Jinaは、あらゆる種類のデータに対する検索サービスシステムをわずか数分で構築することを目的としています。

jinad(0.0.7): Jinad is the daemon tool for running Jina on remote machines. Jina is the cloud-native neural search solution powered by the state-of-the-art AI and deep learning

Jinadは、リモートマシン上でJinaを実行するためのデーモンツールです。Jinaは、最先端のAIとディープラーニングを搭載したクラウド・ネイティブなニューラル・サーチ・ソリューションです。

joint-calling(0.4.39): Pipeline for joint calling, sample and variant QC for WGS germline variant calling data

WGS生殖細胞系バリアントコーリングデータのジョイントコーリング、サンプル、バリアントQCのためのパイプライン

jpeglib(1.0.0): Python envelope for the popular C library libjpeg for handling JPEG files.

JPEGファイルを扱う有名なCライブラリlibjpegのPythonエンベロープ

jsonable-encoder(0.1.0): Encode python objects to jsonable dictionaries

Pythonオブジェクトをjson可能なディクショナリにエンコードする

junctiontree(0.2.4): Junction tree and belief propagation algorithms

ジャンクションツリーと信念伝播アルゴリズム

junifer(0.0.5): JUelich NeuroImaging FEature extractoR

JUelich NeuroImaging FEature extractoR（ユーリッヒ・ニューロイメージング・フィーチャー・エクストラクター

jury(2.3.1): Evaluation toolkit for neural language generation.

ニューラル言語生成のための評価ツールキット。

juxtapose(0.0.35):

jwave(0.2.0): Fast and differentiable acoustic simulations in JAX.

JAXによる高速で微分可能な音響シミュレーション。

kaistack(0.1.8): Hypertensor Kaistack SDK

ハイパーセンサカイスタックSDK

kaparoo-lightning(0.1.7): A Python package for (personally) common and useful features for PyTorch Lightning.

PyTorch Lightningの（個人的に）一般的で便利な機能のためのPythonパッケージ。

kappamin(0.3.0): A python3 code for calculations of the minimum limit to thermal conductivity

熱伝導率の下限を計算するためのpython3コード

karbonn(0.0.2): A library of PyTorch modules

PyTorchモジュールのライブラリ

karlovic(0.1.4b0): Can only serve machine learning models.

モデルを提供するためのシンプルなライブラリ

karoo-gp(2.4.1): Use Genetic Programming for Classification and Symbolic Regression

分類と記号回帰のために遺伝的プログラミングを使用する

katalytic-images(0.9.5): This plugin adds utilities for working with images and videos to the katalytic namespace

このプラグインは、画像や動画を扱うためのユーティリティをkatalyticネームスペースに追加します。

karyoplot(0.0.2): karyoplot: annotations along the genome

karyoplot: ゲノムに沿ったアノテーション

kelluwen(0.0.29): Open AI library for research and education.

研究・教育用のオープンAIライブラリ

keybert(0.8.5): KeyBERT performs keyword extraction with state-of-the-art transformer models.

KeyBERTは最先端の変換モデルを用いてキーワード抽出を行います。

kfmd(0.1.8): KubeFlow Metadata SDK

KubeFlow メタデータSDK

kf-metadata(0.3.1): KubeFlow Metadata SDK

KubeFlowメタデータSDK

kfserving(0.6.1): KFServing Python SDK

KFServing Python SDK

kindred(2.8.3): A relation extraction toolkit for biomedical text mining

バイオメディカルテキストマイニングのための関係抽出ツールキット

kiox(0.1.0): A composable experience replay buffer library

コンポーザブルなエクスペリエンスリプレイバッファライブラリ

kikuchipy(0.10.0): Processing, simulating and indexing of electron backscatter diffraction (EBSD) patterns.

電子後方散乱回折(EBSD)パターンの処理と分析

kite(1.5.8): InSAR unwrapped surface displacement processing for earthquake modelling.

地震モデリングのためのInSARアンラップ表面変位処理

kithairon(0.2.0): A library for the Echo liquid handler.

Echo液体ハンドラ用ライブラリ。

klove(0.1.0): Waves on elastic plates

弾性板上の波

knows(1.0.0): Property graph benchmark that creates graphs with specified node and edge numbers, supporting multiple output formats and visualization

指定されたノードとエッジ番号のグラフを作成するプロパティグラフベンチマーク。

koolstof(0.27): Miscellaneous tools for marine carbonate chemistry

海洋炭酸塩化学のための雑用ツール

koopmans(1.0.0): Koopmans spectral functional calculations with python and Quantum ESPRESSO

PythonとQuantum ESPRESSOによるKoopmansスペクトル汎関数計算

kopikatapi(0.0.2): Kopikat.co Python Client for API access

API アクセス用の Kopikat.co Python クライアント

koshort(0.4.1.7): koshort is a Python package for Korean internet spoken language crawling and processing… or maybe Korean domestic cat.

koshortは韓国語のインターネット話し言葉のクロールと処理のためのPythonパッケージ…いや、韓国の家猫かもしれません。

KratosCableNetApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

“KRATOS Multiphysics (“”Kratos””)は、モジュール性、拡張性、高性能を目指した、並列、複合領域シミュレーションソフトウェア構築のためのフレームワークです。KratosはC++で記述され、Pythonインターフェースも備えています。”

KratosChimeraApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosCompressiblePotentialFlowApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosConstitutiveLawsApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosContactStructuralMechanicsApplication(9.5.2): The Contact Structural Mechanics Application contains the contact mechanics implementations that can be used by the Structural Mechanics Application within Kratos Multiphysics.

“KRATOS Multiphysics (“Kratos””)は、モジュール化、拡張性、および高性能を目的とした、並列、複合領域シミュレーションソフトウェア構築のためのフレームワークです。KratosはC++で記述され、豊富なPythonインタフェースを備えています。”

KratosConvectionDiffusionApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosCoSimulationApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosCSharpWrapperApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

“KRATOS Multiphysics (“”Kratos””)は、モジュール化、拡張性、および高性能を目的とした、並列、複合領域シミュレーションソフトウェア構築のためのフレームワークです。KratosはC++で記述されており、豊富なPythonインターフェースを備えています。”

KratosDamApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosDEMApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosDemStructuresCouplingApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

“KRATOS Multiphysics (“”Kratos””)は、モジュール化、拡張性、および高性能を目的とした、並列、複合領域シミュレーションソフトウェア構築のためのフレームワークです。KratosはC++で記述され、豊富なPythonインターフェースを備えています。”

KratosFluidDynamicsApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosFSIApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosGeoMechanicsApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KRATOS Multiphysics (「Kratos」) は、モジュール性、拡張性、および高性能を目的とした、複数の専門分野にまたがる並列シミュレーションソフトウェアを構築するためのフレームワークです。Kratos は C++ で書かれており、豊富な Python インターフェイスを備えています。

KratosHDF5Application(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosIgaApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KRATOS Multiphysics（以下、Kratos）は、モジュール化、拡張性、および高性能を目的とした、並列、複合領域シミュレーションソフトウェア構築のためのフレームワークです。KratosはC++で記述されており、Pythonの豊富なインターフェイスを備えています。

KratosLinearSolversApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosPoromechanicsApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosRANSApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosRomApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KRATOS Multiphysics（以下、Kratos）は、モジュール化、拡張性、高性能を目指した、学際的な並列シミュレーションソフトウェア構築のためのフレームワークです。KratosはC++で記述され、豊富なPythonインターフェースを備えています。

KratosShallowWaterApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KRATOS Multiphysics（以下、Kratos）は、モジュール性、拡張性、および高性能を目的とした、並列、複合領域シミュレーションソフトウェア構築のためのフレームワークです。KRATOSはC++で記述され、豊富なPythonインターフェースを備えています。

KratosShapeOptimizationApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosStatisticsApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosStructuralMechanicsApplication(9.5.2): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KratosSwimmingDEMApplication(9.2.0): “KRATOS Multiphysics (“Kratos””) is a framework for building parallel, multi-disciplinary simulation software, aiming at modularity, extensibility, and high performance. Kratos is written in C++, and counts with an extensive Python interface”

KRATOS Multiphysics（以下、クレイトス）は、モジュール化、拡張性、高性能を目的とした、学際的な並列シミュレーションソフトウェア構築のためのフレームワークです。KratosはC++で記述され、豊富なPythonインターフェースを備えています。

krippendorff(0.7.0): Fast computation of the Krippendorff’s alpha measure.

Krippendorffのアルファ測定の高速計算

krotov(1.3.0): Python implementation of Krotov’s method for quantum optimal control

量子最適制御のためのKrotovのメソッドのPython実装

kserve(0.13.1): KServe Python SDK

KServe Python SDK

kubeflow(0.0.1rc0): Kubeflow Training Operator Python SDK

Kubeflow トレーニングオペレーター Python SDK

kubr(0.0.5): Kubr is a tool for running experiments on Kubernetes clusters.

KubrはKubernetesクラスタ上で実験を実行するためのツールです。

lachesis(0.0.3.0): lachesis automates the segmentation of a transcript into closed captions

lachesisは、トランスクリプトのクローズドキャプションへの分割を自動化します

lamberthub(0.1): A collection of Lambert’s problem solvers

Lambertの問題解決のための関数集

laminarflow(0.0.7): Streamline your TensorFlow workflow.

TensorFlowのワークフローを合理化します。

lakefs-spec(0.10.0): An fsspec implementation for lakeFS.

lakeFSのためのfsspec実装

lancstro(0.0.2): Package defining the Lancaster Observational Astronomy group

Lancaster Observational Astronomyグループを定義するパッケージ

langvec(0.0.2): Language of Vectors (LangVec) is a simple Python library designed for transforming numerical vector data into a language-like structure using a predefined set of words (lexicon).

Language of Vectors (LangVec)は、数値ベクトルデータを、あらかじめ定義された単語セット（レキシコン）を使って言語ライクな構造に変換するために設計されたシンプルなPythonライブラリです。

larpix-daq(0.2.1): LArPix DAQ system

LArPix DAQシステム

larpix-web(0.1.0rc2): LArPix DAQ Web Interface

LArPix DAQウェブインターフェース

larq(0.13.3): An Open Source Machine Learning Library for Training Binarized Neural Networks

二値化されたニューラルネットワークを学習するためのオープンソース機械学習ライブラリ

larq-compute-engine(0.16.0): Highly optimized inference engine for binarized neural networks.

二値化ニューラルネットワーク用に高度に最適化された推論エンジン

larq-zoo(2.3.2): Reference implementations of popular Binarized Neural Networks

一般的な2値化ニューラルネットワークのリファレンス実装

lascheck(0.1.4): checking conformity of Log ASCII Standard (LAS) files to LAS 2.0 standard

ログASCII規格(LAS)ファイルのLAS2.0規格への適合性チェック

laser-keep-alive(1.0.0): Keeping the original LASER project alive

オリジナルのLASERプロジェクトを存続させる

las-geoh5(0.2.1): Las/Geoh5 conversion

Las/Geoh5 変換

lappy(2020.4.dev1): Lazy array programming in Python

Python での遅延配列プログラミング

larcoh(0.1.5): Pipeline for joint calling, sample and variant QC for WGS germline variant calling data in large cohorts

大規模コホートにおけるWGS生殖細胞バリアントコーリングデータのコーリング、サンプル、バリアントQCを共同で行うためのパイプライン

lbh15(2.1.0): Python implementation of liquid metal properties from Handbook on Lead-bismuth Eutectic Alloy and Lead Properties, Materials Compatibility, Thermal-hydraulics and Technologies

鉛ビスマス共晶合金と鉛の特性、材料互換性、熱流体工学と技術に関するハンドブックからの液体金属特性のPythonによる実装

lcheapo(1.0.7): LCHEAPO data routines

ＬＣＨＥＡＰＯデータ操作

ldax(0.7.10): Distributed Automation for XNAT

XNATのための分散自動化

learn-diffusion(0.0.2): Learn Diffusion

拡散を学ぶ

learnwhy(0.0.1): An Causal Learning Framework

因果関係学習フレームワーク

leafsim(0.4.2): Simulator for modeling energy consumption in cloud, fog, and edge computing environments

Large Energy-Aware Fog計算環境のためのシミュレータ.

leafy-spurge-dataset(1.0): Leafy Spurge Dataset: Real-world Weed Classification Within Aerial Drone Imagery

Leafy Spurge Dataset：空中ドローン画像内の実世界の雑草分類

leap(2021.1): Time integration by code generation

コード生成による時間統合

legacy-quadpy(0.16.10): Numerical integration, quadrature for various domains

様々な領域の数値積分，求積法

LFPy(2.3): A module for modeling extracellular potentials of multicompartment neuron models built on NEURON

NEURON上に構築されたマルチコンパートメントニューロンモデルの細胞外電位をモデル化するためのモジュール

libecalc(8.21.0): eCalc™ is a software tool for calculation of energy demand and greenhouse gas (GHG) emissions from oil and gas production and processing.

eCalc? – energy and emission Calculator – は、貯水池の排水に関連するエネルギー使用量と排出量を計算する計算機です。

libertem(0.14.1): Open pixelated STEM framework

Open pixelated STEM フレームワーク

libertem-blobfinder(0.6.1): LiberTEM correlation and refinement library

LiberTEM相関および改良ライブラリ

libertem-live(0.2.1): Live processing with LiberTEM

LiberTEMによるライブ処理

librapid(0.7.5): A high-performance library for arrays and numeric calculations

配列および数値計算用の高性能ライブラリ

lidirl(0.0.1): LID toolkit to improve performance on spontaneous noisy text with data augmentation.

LIDツールキットにより、データ増強により自発的なノイズの多いテキストに対する性能を向上させる。

LinearAlgebra(1.4.1): Tools for working with matrices and vectors.

行列とベクトルを扱うためのツール

linear_segment(1.2.0): Python package for Bayesian Change Point and Circular Binary Segmentation

ベイズ型変化点および円形バイナリ分割のためのPythonパッケージ

limax(0.4.3): limax are python utilities for working with LiMAx.

limaxはLiMAxを使用するためのPythonユーティリティです。

lingvo(0.13.1): Lingvo libraries.

Lingvoライブラリ。

lingvo-jax(0.11.0): Lingvo JAX libraries.

Lingvo JAX ライブラリ。

lipidta(3.0.1): Lipid Traffic Analysis

リピッドトラフィッキング解析

lippy(0.0.5): Lippy – solving linear programming problems.

Lippy – 線形計画問題を解く。

llm-toolpy(0.2.1): ToolPy is a Python module made to facilitate the creation of tools using LLMs.

ToolPyは、LLMを使ったツールの作成を容易にするために作られたPythonモジュールです。

llnl-ibis(1.1.0): A tool to facilitate uncertainity quantification and sensitivity methods.

不確実性の定量化および感度法を容易にするためのツール

LLNL-PyDV(3.4.3): PyDV: Python Data Visualizer

PyDV: Pythonデータビジュアライザ

llnl-themis(1.2.0): A Python-based scientific workflow ensemble manager for running concurrent UQ simulations on high-performance computers.

高性能計算機上でUQシミュレーションを並行して実行するためのPythonベースの科学ワークフローアンサンブルマネージャ。

llspy-slm(0.2.1): Lattice Light Sheet SLM Pattern Generator

格子状ライトシートSLMパターンジェネレータ

lmao-nlp(0.0.1): LMAO: Language Model Adapter Objects

LMAO: 言語モデルアダプタとオーケストレータ

lmfao(0.0.1b1): LMFAO: Language Model Functions, APIs, and Objects

LMFAO: 言語モデル関数、API、オブジェクト

lmfit-varpro(0.0.5.post1): A variable projection implementation for Python/lmfit.

Python / lmfitの可変投影実装。

lmo(0.14.2): L-Moments for robust statistics & inference.

ロバスト統計のためのL-Moments

lmu(0.4.0): LMU metapackage for installing various LMU implementations

様々な LMU 実装をインストールするための LMU メタパッケージ

locan(0.19.1): Analysis software for single-molecule localization microscopy

1分子局在化顕微鏡の解析ソフトウェア

locidex(0.1.2): Genomic Address Service: De novo clustering and cluster address assignment

ゲノムアドレスサービス：デノボクラスタリングとクラスタアドレス割り当て

loadwright(0.2.0): This package makes it super simple to do exploratory data analysis and develop high-quality Panel data apps …

このパッケージは、探索的なデータ解析と高品質のパネルデータアプリの開発を超シンプルにします …

localclustering(0.13.0): Python 3 implementation and documentation of the Hermina-Janos local graph clustering algorithm.

Python 3によるHermina-Janosローカルグラフクラスタリングアルゴリズムの実装とドキュメント。

logpai(1.0.0): Log Analytics Powered by AI

ログ分析とインテリジェンスのための厳選されたモデル動物園

logparser3(1.0.4): A machine learning toolkit for log parsing from LOGPAI

LOGPAIによるログ解析のための機械学習ツールキット

losshub(0.0.6): Classification Loss Function Library

分類損失関数ライブラリ

LoopProjectFile(0.0.21): Open source structural geology data storage for Loop Projects

Loop Projectのためのオープンソース構造地質データストレージ

loopy(2024.1): A code generator for array-based code on CPUs and GPUs

CPUおよびGPU上のアレイベースのコード生成ツール

loo.py(2020.2): A code generator for array-based code on CPUs and GPUs

CPUおよびGPUでのアレイベースのコード生成ツール

LPBkg(0.1.3): Detecting new signals under background mismodelling.

バックグラウンドミスモデリング下での新しいシグナルの検出

lyapynov(1.0.1): A python package to compute Lyapunov exponents, covariant Lyapunov vectors (CLV) and adjoints of a dynamical system.

力学系のリアプノフ指数、共変リアプノフベクトル(CLV)、隣接を計算する Python パッケージ

lyceanem(0.0.7): LyceanEM is a Python library for modelling electromagnetic propagation for sensors and communications.

LyceanEMは、センサーや通信のための電磁波伝搬をモデリングするためのPythonライブラリです。

mackinac(0.8.4): Mackinac: A bridge between ModelSEED and COBRApy

マッキナック ModelSEEDとCOBRApyの橋渡し

machine-common-sense(0.7.4): Machine Common Sense Python API to Unity 3D Simulation Environment

機械常識 Python API to Unity 3D シミュレーション環境

machine-learning-lab-dashboard(0.4.6): Dashboard for Lab: Organize Machine Learning Experiments

ラボのダッシュボード機械学習実験の整理

maestro(0.1.0): Visual Prompting for Large Multimodal Models (LMMs)

大規模マルチモーダルモデル(LMM)のためのビジュアルプロンプティング

mafese(0.2.0): Feature Selection using Metaheuristics Made Easy: Open Source MAFESE Library in Python

MAFESE: 特徴選択のためのメタヒューリスティクスアルゴリズム – オープンソースPythonライブラリ

magpie-pkg(0.2.1): Monte cArlo weiGhted PIxel rEmapping

モンテカルロ法によるPIxel rEmapping

magritte-rt(0.0.1): A modern software library for simulating radiation transport.

放射線輸送をシミュレーションするための最新ソフトウェアライブラリ

magstar-client(0.1.0): A Python client library for interfacing with the CPI Magstar system

CPI MagstarシステムとのインターフェイスのためのPythonクライアントライブラリ

majordome(0.3.1): General utilities for scientific Python.

Python用汎用ユーティリティ

malpolon(1.3.0): Malpolon v1.3.0

Malpolon v1.0.2

mapGL(1.3.1): Prediction of lineage-specific gain and loss of sequence elements using phylogenetic maximum parsimony.

系統的最大構文を用いた系統特異的な配列要素の利得と損失の予測

marian-tensorboard(0.2.1): TensorBoard integration for Marian NMT

Marian NMTのためのTensorBoard統合

marie-ai(3.0.29): Python library to Integrate AI-powered features into your applications

AIを活用した機能をアプリケーションに組み込むためのPythonライブラリ

maskinversion-torch(1.0): MaskInversion

マスク反転

matadi(0.2.2): Material Definition with Automatic Differentiation

自動差異化による材料定義

matador-db(0.10.2): MATerial and Atomic Databases Of Refined structures.

精製構造のMATerial and Atomic Databases of Refined structures.

Mathics(1.0): A general-purpose computer algebra system.

汎用コンピュータ代数システム。

Mathics3(7.0.0): A general-purpose computer algebra system.

汎用計算機代数システム

Mathics-Django(7.0.0): A Django front end for Mathics3.

Mathics の Django フロントエンドです。

Mathics-Scanner(1.3.1): Character Tables and Tokenizer for Mathics and the Wolfram Language.

汎用的な計算機代数システム。

mathicsscript(7.0.0): Command-line interface to Mathics3

汎用のコンピュータ代数システム

mat-classification(0.1b2): MAT-classification: Analysis and Classification methods for Multiple Aspect Trajectory Data Mining

MAT-classification：複数アスペクト軌跡データマイニングのための分析・分類手法

mat-clustering(0.1b0): Clustering Methods for Multiple Aspect Trajectory Data Mining

複数アスペクト軌跡データマイニングのためのクラスタリング手法

mat-data(0.1rc5): MAT-data: Data Preprocessing for Multiple Aspect Trajectory Data Mining

MAT-data：複数アスペクト軌跡データマイニングのためのデータ前処理

materials(0.1.5): Density, magnetic permeability etc. for a range of materials.

さまざまな材料の密度、透磁率など。

materialsmap(0.2.2): MaterialsMap is Python package for mapping properties, manufacturing feasibility, and desirability. We focus on guiding materials design graphically while proving API to underlying methods.

MaterialsMapは、特性、製造可能性、および望ましさをマッピングするためのPythonパッケージです。基礎となる手法へのAPIを証明しながら、グラフィカルに材料設計を導くことに重点を置いています。

mathverse(0.0.0.dev0): Mathverse

マトバース

MathBench(1.1.0): Not a whole lab, just a small bench…

研究室全体ではなく、小さなベンチで…

mat-view(0.1b2): MAT-view: Visualization Tools for Multiple Aspect Trajectory Data Mining

MAT-view マルチアスペクト軌跡データマイニングのための可視化ツール

mbGDML(0.1.1): Create, use, and analyze machine learning potentials within the many-body expansion framework

勾配領域機械学習ポテンシャルの多体系実装

mccube(0.0.3): Markov chain cubature via JAX.

JAXによるマルコフ連鎖三乗法

mcerp(0.12): Real-time latin-hypercube-sampling-based Monte Carlo Error Propagation

リアルタイムラテンハイパーキューブサンプリングベースのモンテカルロ誤差伝搬

mdaviz(1.0.0): Python Qt5 application to visualize MDA data.

MDAデータを可視化するPython Qt5アプリケーション

mdentropy(0.2): Analyze correlated motions in MD trajectories with only a few lines of Python code.

数行のPythonコードでMD軌道の相関運動を解析する。

mdforce(0.0.0): MDForce is a package to calculate the force field, potential energy and related data in molecular dynamics simulations

MDForceは、分子動力学シミュレーションにおける力場、ポテンシャルエネルギーおよび関連データを計算するためのパッケージです。

mdptoolbox-hiive(4.0.3.1): Markov Decision Process (MDP) Toolbox

マルコフ決定プロセス(MDP)ツールボックス

mealpy(3.0.1): MEALPY: An Open-source Library for Latest Meta-heuristic Algorithms in Python

最先端のMEta-heuristics ALgorithms in PYthon (mealpy)のコレクション

MeaningCloud-python(2.0.0): Official Python SDK for MeaningCloud APIs

MeaningCloud API用の公式Python SDK

measured(0.12.2): Fast and Pythonic library for working with measurements and quantities

計測や数量を扱うための高速でPythonicなライブラリ

mediapipe(0.10.15): MediaPipe is the simplest way for researchers and developers to build world-class ML solutions and applications for mobile, edge, cloud and the web.

MediaPipeは、研究者や開発者が、モバイル、エッジ、クラウド、ウェブ向けに世界レベルのMLソリューションやアプリケーションを構築するための最もシンプルな方法です。

mediapipe-model-maker(0.2.1.4): MediaPipe Model Maker is a simple, low-code solution for customizing on-device ML models

MediaPipe Model Makerは、デバイス上のMLモデルをカスタマイズするためのシンプルでローコードなソリューションです。

mediapipe-nightly(0.10.15.post20240829): MediaPipe is the simplest way for researchers and developers to build world-class ML solutions and applications for mobile, edge, cloud and the web.

MediaPipe は、研究者や開発者がモバイル、エッジ、クラウド、Web 向けの世界クラスの ML ソリューションとアプリケーションを構築するための最も簡単な方法です。

mediapipe-silicon(0.9.2.1): MediaPipe is the simplest way for researchers and developers to build world-class ML solutions and applications for mobile, edge, cloud and the web.

MediaPipeは、研究者や開発者が、モバイル、エッジ、クラウド、ウェブ向けの世界クラスのMLソリューションやアプリケーションを構築するための最もシンプルな方法です。

megaqc(0.2.0): Collect and visualise data across multiple MultiQC runs

複数のMultiQC実行にわたってデータを収集し、可視化する

melts-cython-framework(1.1.0): Wrappers for the MELTS library exposed as a webservice

ウェブサービスとして公開されているMELTSライブラリのラッパー

meow-sim(0.11.2): Modeling of Eigenmodes and Overlaps in Waveguide Structures

導波路構造における固有モードとオーバーラップのモデリング

meshmode(2021.2): High-order polynomial discretizations of and on meshes

メッシュの高次多項式離散化とメッシュ上の離散化

meshplex(0.19.7): Fast tools for simplex meshes

シンプレックスメッシュ用高速ツール

MeshPy(2022.1.3): Triangular and Tetrahedral Mesh Generator

三角形および四面体メッシュジェネレーター

meshzoo(0.11.6): Collection of explicitly constructed meshes

明示的に構築されたメッシュのコレクション

message-ix(3.9.0): The MESSAGEix integrated assessment model framework

統合評価モデル「MESSAGEix

message-ix-models(2024.8.6): Tools for the MESSAGEix-GLOBIOM family of models

MESSAGEix-GLOBIOMファミリーのモデル用ツール

Mesa(2.3.2): Agent-based modeling (ABM) in Python

Python 3+でのエージェントベースモデリング (ABM)

Mesa-Adapted(0.8.7.3): Forked Agent-based modeling (ABM) in Python 3+

Python 3+のエージェントベースモデリング(ABM)のフォーク

Mesa-Geo(0.8.0): GIS Agent-based modeling (ABM) in Python

Python 3+のエージェントベースモデリング（ABM）

metacluster(1.2.0): MetaCluster: An Open-Source Python Library for Metaheuristic-based Clustering Problems

MetaCluster：メタヒューリスティックに基づくクラスタリング問題のためのオープンソースPythonライブラリ

datetime-distance(0.1.3): Compare string distances between dates, timestamps, or datetime objects.

日付、タイムスタンプ、または日時オブジェクト間の文字列距離を比較します。

dato-predictive-service-client(1.0.0): Dato Predictive Service Client makes it easy to make REST API calls to Dato Predictive Services

Dato Predictive Service Clientを使用すると、Dato Predictive ServicesへのREST APIコールを簡単に作成できます

dax(2.13.44): Distributed Automation for XNAT

XNATの分散自動化

DBSCAN_multiplex(1.5): Fast and memory-efficient DBSCAN clustering,possibly on various subsamples out of a common dataset

高速でメモリ効率の良いDBSCANクラスタリング（共通のデータセットから様々なサブサンプルを対象とする場合がある

dbTable(0.0.4): A library to provide Table data constructs over SQLite Databases

SQLiteデータベース上のテーブルデータ構造を提供するライブラリ

dcgpy(1.4.1): Implementation of differentiable Cartesian Genetic Programming (d-CGP).

微分可能なデカルト遺伝的プログラミング（d-CGP）の実装。

dcm2bids(3.2.0): Reorganising NIfTI files from dcm2niix into the Brain Imaging Data Structure

dcm2niixからNIfTIファイルをブレインイメージングデータ構造体に再編成する

dcmpi(0.0.2.8): DICOM Preprocessing Interface.

DICOM前処理インターフェイス。

dcps(0.6.0): Control of DC Power Supplies through python

Pythonを介したDC電源の制御

ddmtools(0.3.0): A Python library for doing differential dynamic microscopy on polydisperse samples

多分散試料で微分動力学顕微鏡を行うためのPythonライブラリ

ddr-analysis-tools(0.0.12): Package for data analysis tools

データ解析ツール用パッケージ

ddr-cantera(0.0.3): Package to calculate air properties using cantera

canteraを用いた空気特性の計算パッケージ

ddr-davis-data(0.1.25): Package to handle davis data files

davisデータファイルを扱うためのパッケージ

ddr-general(0.0.2): contains basic functionalities used frequently

頻繁に使用される基本的な機能が含まれています。

ddr-mfc(0.0.3): Package to control alict MFC

アライクトMFCを制御するためのパッケージ

ddtruss(0.0.3): Data-driven solver for truss structures

トラス構造用のデータ駆動型ソルバー

deareis(4.2.1): A GUI program for analyzing, simulating, and visualizing impedance spectra.

インピーダンススペクトルの解析、シミュレーション、可視化のためのGUIプログラム。

decimalpy(0.101): decimalpy – A Decimal based version of numpy

decimalpy-numpyの10進数ベースのバージョン

dedupe(3.0.3): A python library for accurate and scaleable data deduplication and entity-resolution

正確でスケーラブルなデータ重複排除と実体解像度のためのPythonライブラリ

dedupe-fh(1.9.7): A python library for accurate and scaleable data deduplication and entity-resolution

正確でスケーラブルなデータ重複排除とエンティティ解決のためのPythonライブラリ

dedupe-fork-eccovia(2.0.13): A python library for accurate and scaleable data deduplication and entity-resolution

正確でスケーラブルなデータ重複排除と実体解明のためのPythonライブラリ

dedupe-variable-ilcs(0.1.0): Dedupe variable for Illinois Compiled Statute (ILCS) codes

イリノイ州統計法 (ILCS) コードのためのDedupe変数

deepcave(1.3.2): An interactive framework to visualize and analyze your AutoML process in real-time.

AutoMLのプロセスをリアルタイムに可視化し、分析するためのインタラクティブなフレームワークです。

DeepCell(0.12.10): Deep learning for single cell image segmentation

単一細胞画像のセグメンテーションのためのディープラーニング

DeepCell-CPU(0.12.10): Deep learning for single cell image segmentation

単一セル画像のセグメンテーションのためのディープラーニング

DeepCell-RetinaMask(0.1.1): RetinaNet and RetinaMask models for object detection using TensorFlow and DeepCell-tf.

TensorFlowとDeepCell-tfを使った物体検出用のRetinaNetとRetinaMaskモデル

DeepCell-Spots(0.4.2): Deep learning for fluorescent spot detection

蛍光スポット検出のためのディープラーニング

DeepCellTL(0.12.5): Deep learning for single cell image segmentation

単一細胞画像セグメンテーションのためのディープラーニング

deepclassifier(0.0.6): DeepClassifier is aimed at building general text classification model library.It’s easy and user-friendly to build any text classification task.

DeepClassifier は、一般的なテキスト分類モデルを構築することを目的としています。

deepctr(0.9.3): Easy-to-use,Modular and Extendible package of deep learning based CTR(Click Through Rate) prediction models with tensorflow 1.x and 2.x .

テンソルフローによるディープラーニングベースのクリック率（CTR）予測モデルの、使いやすく、モジュラーで拡張可能なパッケージ。

deepctr-torch(0.2.9): Easy-to-use,Modular and Extendible package of deep learning based CTR(Click Through Rate) prediction models with PyTorch

PyTorchによる深層学習ベースのCTR(Click Through Rate)予測モデルの使いやすい、モジュール式の拡張可能なパッケージ

deepmatch(0.3.1): Deep matching model library for recommendations, advertising. It’s easy to train models and to **export representation vectors** for user and item which can be used for **ANN search**.

レコメンデーションや広告のためのディープマッチングモデルライブラリモデルのトレーニングが簡単で、ユーザやアイテムの表現ベクトル**を**ANN検索**に使用できる**エクスポートすることができます。

deepmatch-torch(0.0.6): DeepMatch-Torch is a PyTorch Version deep matching model library for recommendations & advertising. It’s easy to train models and to export representation vectors for user and item which can be used for ANN search.

DeepMatch-Torchは、レコメンド＆広告のためのPyTorch版ディープマッチングモデルライブラリです。モデルの学習や、ANN検索に利用可能なユーザとアイテムの表現ベクトルのエクスポートが簡単にできます。

deepmem(0.0.1): Deep learning implementations for sustainable matrix element method calculations

持続可能な行列要素法計算のための深層学習の実装

deepneighbor(0.3.1): embedding-based item nearest neighborhoods extraction

埋め込み型項目最近傍抽出

deep-ner(0.0.6): Deep-NER: named entity recognizer based on ELMo or BERT as embeddings and CRF as final classifier

Deep-NER: ELMoまたはBERTをエンベッディング、CRFを最終分類器として用いた名前付き実体認識器

deepnlpf(0.0.20): A Framework for Integrating Linguistic Analysis and Semantic Annotation of Text Documents.

テキストドキュメントの言語分析とセマンティックアノテーションを統合するためのフレームワーク。

deepparse(0.9.12): A library for parsing multinational street addresses using deep learning.

ディープラーニングを用いた多国籍住所解析のためのライブラリ。

deepray(0.1.2): A new Modular, Scalable, Configurable, Easy-to-Use and Extend infrastructure for Deep Learning based classification.

ディープラーニングベースの分類のための新しいモジュール式、スケーラブル、設定可能、使いやすい、拡張可能なインフラストラクチャ。

deepreplay(0.1.2a2): “”Hyper-parameters in Action!”” visualizing tool for Keras models”

ポテンシャル電界源表面モデルパッケージ

deepsafe(0.0.1): Deep learning aided movie content moderation tools.

ディープラーニングを活用した映画コンテンツモデレーションツール

deepsemhist(0.0.3): deep_semantic_histology: Deep Semantic Representations for Cancer Histology Images

deep_semantic_histology: がん組織画像に対する深層意味表現

deepsort(0.0.5): Packaged version of the DeepSort repository

DeepSortリポジトリのパッケージ化されたバージョン

deepsparse(1.8.0): An inference runtime offering GPU-class performance on CPUs and APIs to integrate ML into your application

CPU上のスパース化されたモデルに対してGPUクラスの性能を発揮するニューラルネットワーク推論エンジン

deepsparse-ent(1.8.0): An inference runtime offering GPU-class performance on CPUs and APIs to integrate ML into your application

CPU上のスパース化されたモデルに対してGPUクラスの性能を実現するニューラルネットワーク推論エンジン

deepsparse-nightly(1.8.0.20240502): An inference runtime offering GPU-class performance on CPUs and APIs to integrate ML into your application

疎なモデルに対してこれまでにない性能を発揮するCPUランタイム

DEHB(0.1.2): Evolutionary Hyperband for Scalable, Robust and Efficient Hyperparameter Optimization

スケーラブルでロバストかつ効率的なハイパーパラメータ最適化のための進化型ハイパーバンド

deeptrain(0.6.0): Full knowledge and control of the train state

列車の状態の完全な知識と制御

DeepXDE(1.12.0): A library for scientific machine learning

微分方程式を解くためのディープラーニングライブラリ

deeqnlpy(0.9.4): The deeq nlp python client library

deeq nlp pythonクライアントライブラリ

defaults(0.3.0):

DefDAP(0.93.6): A python library for correlating EBSD and HRDIC data.

EBSD と HRDIC データを相関させる python ライブラリ

deltatuner(1.2.0): Intel extension for peft with PyTorch and DENAS

PyTorch および DENAS を使用した peft 用の Intel 拡張機能

dem2basin(0.9.0.1): Tools to derive HUC-cropped DEMs from common DEM datasets

共通のDEMデータセットからHUCクロップされたDEMを導出するツール

dendromatics(0.5.1): Automatic dendrometry and forest inventory for terrestrial point clouds

陸上点群に対する自動デンドロメトリと森林インベントリ

denoisify(0.0.0): Python image denoising plugin.

Python画像ノイズ除去プラグイン。

design-bench(2.0.20): Design-Bench: Benchmarks for Data-Driven Offline Model-Based Optimization

Design-Bench. データ駆動型オフラインモデルベース最適化のベンチマーク

desc-opt(0.12.1): Computes, analyzes and optimizes 3D MHD equilibria for stellarators and tokamaks

ステラレーターやトカマクの3次元MHD平衡を計算、解析、最適化する

de-sim(1.0.5): object-oriented, discrete-event simulation tool for data-intensive modeling of complex systems

複雑なシステムをデータ集約的にモデリングするためのオブジェクト指向の離散イベントシミュレーションツール

devito(4.8.11): Finite Difference DSL for symbolic computation.

記号計算のための有限差分DSL

detexe(0.0.2.4): A framework to create malware detectors based on machine learning.

機械学習に基づくマルウェア検出器を作成するためのフレームワーク

dethub(0.1.2): DetHub: Object Detection Model Hub

DetHub(デットハブ) 物体検出モデルハブ

detkit(0.6.8): Matrix determinant toolkit

行列式ツールキット

DGtal(1.4.1): Digital Geometry Tools and Algorithm Library

デジタルジオメトリツールとアルゴリズムライブラリ

dfbgn(0.1): A derivative-free solver for large-scale nonlinear least-squares minimization

大規模非線形最小化のための誘導体フリーソルバー

dhtioc(1.1.1): Provide humidity and temperature using EPICS and Raspberry Pi.

EPICSとRaspberry Piを用いた湿度・温度の提供

dfvue(3.0): dfvue: A minimal GUI for a quick view of csv files

dfvue csvファイルを素早く表示するための最小限のGUI

diffsims(0.6.0): Diffraction Simulations in Python

回折シミュレーションをPythonで実現。

diffusers-api(0.0.1): diffusers-api: A Python API for Diffusion Models

diffusers-api: 拡散モデル用の Python API

diffusersplus(0.0.1): diffusersplus: A collection of pipelines for Stable Diffusion and ControlNet models.

diffusersplus： Stable DiffusionとControlNetモデルのパイプライン集。

diffusion-webui(2.5.0): PyTorch implementation of Diffusion Models

拡散モデルのPyTorch実装

digen(0.0.5): DIGEN: Diverse Generative ML Benchmark

DIGEN: Diverse Generative ML Benchmark

diplib(3.5.1): Python bindings for DIPlib, the quantitative image analysis library

定量画像解析ライブラリDIPlibのPythonバインディング

DIRECT(1.0.1): Python wrapper to the DIRECT algorithm

DIRECT アルゴリズムの Python ラッパー

dirichlet(0.9): Calculates Dirichlet test and plots 2-simplex Dirichlets

ディリクレ検定を計算し、2-simplex Dirichletをプロットする。

dinf(0.5.0): discriminator-based inference for population genetics

識別器に基づく母集団パラメータの推論

discretize(0.10.0): Discretization tools for finite volume and inverse problems

有限体積・逆問題の離散化ツール

dismod-mr(1.1.2.7): Integrative Meta-Regression Framework for Descriptive Epidemmiology

記述疫学のための統合メタ回帰フレームワーク

Displacement-strain-planet(0.5.0): Planetary crustal thickness, displacement, stress and strain calculations in spherical harmonics.

球面調和による惑星地殻の厚さ、変位、応力、歪みの計算

DjAIoT(23.6.21.1): `DjAIoT`: Artificial Intelligence (AI) in Internet-of-Things (IoT) Applications based on Django

DjangoをベースにしたInternet-of-Thingsアプリケーションにおける人工知能(AI)

Djaizz(23.6.21.1): Artificial Intelligence (AI) in Django Applications

Djangoアプリケーションにおける人工知能(AI)

django-llm(0.1.3): A LLM (Large Language Model) app for Django

DjangoのためのLLM（大規模言語モデル）アプリ

dlib-bin(19.24.2.post1): A toolkit for making real world machine learning and data analysis applications

実世界の機械学習やデータ分析のアプリケーションを作るためのツールキット

dlib-binary(19.24.1): A toolkit for making real world machine learning and data analysis applications

実世界の機械学習・データ分析アプリケーションを作るためのツールキット

dlib-compiled(19.16.99): A toolkit for making real world machine learning and data analysis applications

現実世界の機械学習およびデータ分析アプリケーションを作成するためのツールキット

dmdd(0.2): Enables simple simulation and Bayesian posterior analysis of recoil-event data from dark-matter direct-detection experiments under a wide variety of scattering theories.

さまざまな散乱理論の下で暗黒物質の直接検出実験からの反跳イベントデータの単純なシミュレーションとベイジアン事後分析を可能にします。

dm-launchpad(0.5.2): Launchpad is a library that simplifies writing distributed programs and seamlessly launching them on a range of supported platforms.

Launchpadは、分散プログラムの記述と、対応するさまざまなプラットフォーム上でのシームレスな起動を簡素化するライブラリです。

dm-launchpad-nightly(0.5.2.dev20230323): Launchpad is a library that simplifies writing distributed programs and seamlessly launching them on a range of supported platforms.

Launchpadは、分散プログラムの記述を簡素化し、サポートされている様々なプラットフォーム上でシームレスに起動するためのライブラリです。

docarray(0.40.0): The data structure for multimodal data

DocArrayはニューラル・サーチのための普遍的なデータ型です。

docta.ai(0.2): Docta.ai

Docta.ai

doepy(0.0.1): Design of experiments generator with simple CSV input/output options

シンプルなCSV入出力オプションを持つ実験計画法ジェネレータ。

dompap(0.0.5): Simulations of point-like particles in any dimension with any pair potential

任意の次元で任意のペアポテンシャルを持つ点状粒子のシミュレーション

dopamine-rl(4.0.9): Dopamine: A framework for flexible Reinforcement Learning research

ドーパミン柔軟な強化学習研究のためのフレームワーク

doubtlab(0.2.4): Don’t Blindly Trust Your Labels

ラベルを盲目的に信じてはいけない

dowonpackage(0.0.9): This is a package that modified the user dictionary of the okt part of konlpy. If it is a problem, we will delete it.

konlpyのokt部分のユーザー辞書を修正したパッケージです。問題があれば削除します。

dqc(0.1.0): Differentiable Quantum Chemistry

微分可能な量子化学

dqclibs(0.1.1): Libraries for DQC

DQC用ライブラリ

drawnow(0.72.5): MATLAB-like drawnow

ＭＡＴＬＡＢライクなドローナウ

dragnet(2.0.4): Extract the main article content (and optionally comments) from a web page

ウェブページからメイン記事の内容（オプションでコメントも）を抽出する

droneposelib(0.0.0a4): A Python package for Visual-Inertial Odometry

Visual-Inertial OdometryのためのPythonパッケージ

drstorage(0.2.2): Protocol Parser for Dr. Storage Dry Air Cabinets

ドクターストレージドライエアキャビネットのためのプロトコルパーサ

dspeed(1.5.0): Fast Digital Signal Processing for particle detectors in Python

Pythonによる粒子検出器のための高速デジタル信号処理

DTAnalyze(1.0): Python Decision Tree Analysis

Python決定木分析

duq(0.0.1): DUQ provides tools for working with physical Dimensions, Units and Quantities, such as dimensional analysis and unit conversion.

DUQは、寸法解析や単位変換など、物理的なDimensions, Units and Quantitiesを扱うためのツールを提供します。

dustpy(1.0.6): Dust evolution in protoplanetary disks

原始惑星円盤におけるダストの進化

dustpylib(0.6.0): Library of DustPy extensions

DustPy拡張ライブラリ

dunderlab-docs(1.17):

dunderlab-foundation(0.1a14):

dvg-devices(1.5.0): Collection of I/O interfaces to communicate with microcontroller boards and laboratory devices, with optional PyQt/PySide multithread support and graphical user-interfaces.

マイクロコントローラボードや実験装置と通信するための I/O インターフェイスのコレクションで、オプションの PyQt5 マルチスレッドサポートとグラフィカルなユーザインターフェイスを備えています。

dvg-pid-controller(2.2.0): PID controller with integral-windup & derivative-kick prevention and bumpless manual-to-auto-mode transfer.

PIDコントローラは、巻上げと派生キック防止機能を内蔵し、手動モードから自動モードへのバンプレス転送を実現しています。

dvg-pyqt-controls(1.5.0): Mishmash of PyQt/PySide stylesheets and custom controls that I personally use in many of my projects.

私が個人的に多くのプロジェクトで使用している PyQt5 スタイルシートとカスタムコントロールの寄せ集め。

dvg-pyqt-filelogger(1.4.0): PyQt/PySide interface to handle logging data to file particularly well suited for multithreaded programs.

データをファイルに記録するための PyQt5 インターフェースです。

dvg-pyqtgraph-threadsafe(3.4.0): PyQtGraph library providing thread-safe plot curves with underlying (ring) buffers.

PyQtGraph ライブラリは、スレッドセーフなプロット曲線をリングバッファを使って提供します。

dvg-ringbuffer(1.1.0): Numpy ring buffer at a fixed memory address to allow for significantly sped up numpy, sigpy, numba & pyFFTW calculations.

固定メモリアドレスのNumpyリングバッファで、numpy, sigpy, numba & pyFFTW計算を大幅に高速化します。

dxnesici(1.0.4): DX-NES-ICI for numerical optimization in Python

Pythonによる数値最適化のためのDX-NES-ICI

dwd(1.0.5): Distance Weighted Discrimination for Python

Pythonのための距離重み付き判別

dworp(0.1.0): Agent-based modeling framework

エージェントベースのモデリングフレームワーク

dynts(0.4.1): Quantitative financial timeseries analysis

定量的財務時系列分析

easyesn(0.1.6.1): Python library for Reservoir Computing using Echo State Networks

エコー状態ネットワークを用いたリザーバーコンピューティングのためのPythonライブラリ

easymatch(0.0.0): EasyMatch

イージーマッチ

easyvec(0.0.30): Vector library

ベクターライブラリ

easyrec(0.1.0b0): deep learning frame for recommendation algorithm

推薦アルゴリズムのための深層学習フレーム

ecgdatasets(0.0.1):

echoes(0.0.8): Machine Learning with Echo State Networks in Python

エコー状態ネットワークを用いた機械学習

echofilter(1.2.0): Remove echosounder noise by identifying the ocean floor and entrained air at the ocean surface.

海底や海面の巻き込み空気を識別してエコーサウンダーのノイズを除去します。

ecl(2.14.5): Package for reading and writing the result files from the ECLIPSE reservoir simulator

ECLIPSE貯水池シミュレータから結果ファイルを読み書きするためのパッケージ

ECLAIR(1.18): Robust inference of cell lineages from gene expression data via consensus clustering and the aggregation of ensembles of minimum spanning trees.

コンセンサスクラスタリングと最小全域木の集合の集約による遺伝子発現データからの細胞系統のロバスト推論

econ-ark(0.15.1): Heterogenous Agents Resources & toolKit

異種エージェントのリソースとツールキット

eegain(0.0.3): EEG emotion recognition package for standardization

標準化のためのEEG感情認識パッケージ

eegio(0.1.3): EEGIO: An io package for eeg data that is MNE-Python and MNE-BIDS compatible .

EEGIO: MNE-PythonとMNE-BIDSと互換性のあるEEGデータのためのioパッケージ。

ehyd-tools(0.1.6): “Reading and analyzing hydro(geo)logic time series from the Austrian government’s “ehyd.gv.at”” platform”

“オーストリア政府のプラットフォーム “”ehyd.gv.at “”から>10a雨の時系列をエクスポートして分析するための様々なツール。”

einsteinpy(0.4.0): Python package for General Relativity

一般相対性理論用のPythonパッケージ

einsteinpy-geodesics(0.1.0):

elfi(0.8.7): ELFI – Engine for Likelihood-free Inference

Python用のモジュール式ABC推論フレームワーク

embedded-topic-model(1.2.1): A package to run embedded topic modelling

埋め込みトピックモデリングを実行するパッケージ

elsarec(0.1.4): Scalable Linear Shallow Autoencoder for Collaborative Filtering

協調フィルタリングのためのスケーラブルな線形浅いオートエンコーダ

elwaspatid(2.0.1): Space-time diagrams for the propagation of elastic waves in 1D rods.

1次元ロッドにおける弾性波の伝播のための時空間ダイアグラム

emd-falsify(1.0.1): Original implementation of the EMD (empirical model discrepancy) model comparison criterion

EMD(経験的モデルの不一致)モデル比較基準の元の実装

emmerald(0.1.2): Exceptional Model Mining (EMM)

例外的モデルマイニング(EMM)

encord-active(0.1.83): Enable users to improve machine learning models in an active learning fashion via data, label, and model quality.

データ、ラベル、モデルの品質を通じて、ユーザーが能動的な学習方法で機械学習モデルを改善することを可能にする。

empulse(0.3.1): Value-driven metrics and models for scikit-learn

scikit-learn用の値駆動メトリクスとモデル

empyrical(0.5.5): empyrical is a Python library with performance and risk statistics commonly used in quantitative finance

empyricalは、定量的金融でよく使われるパフォーマンスとリスクの統計を備えたPythonライブラリです。

empyrical-reloaded(0.5.10): empyrical computes performance and risk statistics commonly used in quantitative finance

empyricalは定量的金融でよく使われるパフォーマンスとリスクの統計を計算する

energyplus-api-helpers(0.4): A set of helper classes, functions and demos, for interacting with the EnergyPlus Python API

EnergyPlus Python APIを操作するためのヘルパークラス、関数、デモのセット。

energyplus-idd-idf-utilities(0.88): EnergyPlus idd/idf manipulation in Python.

PythonでEnergyPlusのidd/idfを操作する。

energyplus-launch(3.7.2): Graphical Interface and Workflow Manager for EnergyPlus

EnergyPlusのためのグラフィカルインターフェースとワークフローマネージャー

energyplus-pet(0.62): Parameter Estimation Tools for Generating EnergyPlus Inputs from Raw Performance Data

生の性能データからEnergyPlusの入力を生成するためのパラメータ推計ツール

energyplus-regressions(2.0.7): A Python 3 library for evaluating regressions between EnergyPlus builds.

EnergyPlusのビルド間の回帰を評価するためのPython 3ライブラリ。

energyplus-transition-tools(2.0.8): A library and tkinter-based tool for transitioning EnergyPlus input files

EnergyPlus入力ファイルを遷移させるためのライブラリとtkinterベースのツール

enteritidis-subtyping(0.1.0): Subtype Salmonella Enteritidis genomes using a 33bp k-mer typing scheme

33bp k-merタイピングスキームを使用したサブタイプSalmonella Enteritidisゲノム

eniat(0.0.3): ENIAT supports and boosts your machine learning experiments!

ENIAT は、機械学習の実験をサポートし、強化します。

entropies(0.2):

ennemi(1.4.0): Non-linear correlation detection with mutual information

簡単に使える相互情報の最近傍推定

eo-grow(1.7.11): Earth observation framework for scaled-up processing in Python

Pythonによるスケールアップ処理のための地球観測フレームワーク

eo-learn(1.5.6): Earth observation processing framework for machine learning in Python

Pythonによる機械学習のための地球観測処理フレームワーク

eo-learn-core(1.5.0): Core Machine Learning Framework at Sinergise

シナジーでの機械学習フレームワークのコア

eo-learn-coregistration(1.5.0): A collection of image co-registration EOTasks

画像協調レジストレーションのEOTasksとユーティリティのコレクション

eo-learn-features(1.5.0): A collection of feature manipulation EOTasks and utilities

特徴量操作のEOTasksとユーティリティのコレクション

eo-learn-geometry(1.5.0): A collection of geometry EOTasks and utilities

ジオメトリEOTasksとユーティリティのコレクション

eo-learn-io(1.5.0): A collection of input/output EOTasks and utilities

入出力EOTasksとユーティリティのコレクション

eo-learn-mask(1.5.0): A collection of masking EOTasks and utilities

マスキングEOTasksおよびユーティリティ集

eo-learn-ml-tools(1.5.0): A collection of machine learning EOTasks and utilities

機械学習EOTasksおよびユーティリティ集

eo-learn-visualization(1.5.0): A collection of visualization utilities

可視化ユーティリティ集

epochraft(0.1.0.dev20231107): Supercharge Your LLM Training with Checkpointable Data Loading

チェックポイント可能なデータ読み込みで LLM トレーニングを大幅に強化

eotransform(1.8.0): Protocol definition for streamed source/transform/sink process

ストリームされたソース／トランスフォーム／シンクプロセスのためのプロトコル定義

eotransform-pandas(1.1.0): Implements transformations on pandas DataFrame, to be used with eotransform streamed_process.

eotransform streamed_processで使用されるpandas DataFrameの変換を実装。

eotransform-xarray(2.5.3): Implements transformations on xarray data structures, to be used with eotransform streamed_process.

xarrayデータ構造に対する変換を実装し、eotransform streamed_processで使用できるようにした。

ephysvibe(0.0.2):

eq_band_diagram(0.1.0): Calculates equilibrium band diagrams for planar multilayer semiconductor structures.

平面多層半導体構造の平衡バンドダイアグラムを計算します。

eqcct(0.0.0.1): EQCCT package is a production-ready EarthQuake detection and phase-picking method using the Compact Convolutional Transformer

EQCCTパッケージは、Compact Convolutional Transformerを使用した量産可能なEarthQuake検出および位相ピッキング方法です

ercs(1.0.1): Coalescent simulations in continuous space

連続空間における合体シミュレーション

ersatz(1.0.0): Simple sentence segmentation toolkit for segmenting and scoring

多言語文セグメント化ツール

esa-cascade(0.1.7): N-body simulation for the evolution of orbital environments

軌道環境の進化のためのN体シミュレーション

espatools(0.1.1): Landsat raster file I/O

ランドサットラスターファイルのI/O

estnltk(1.7.3): EstNLTK — open source tools for Estonian natural language processing

Estnltk – エストニア語自然言語処理用のオープンソースツール

estnltk-1.4-light(1.0.1): Estnltk-1.4-light is a heavily stripped-down version of estnltk 1.4 which only includes core instruments for text tokenization and morphological analysis including lemmatization.

Estnltk-1.4-lightはestnltk 1.4の大幅に簡略化されたバージョンであり、テキストトークン化と補題を含む形態学的分析のためのコアインスツルメントのみが含まれています。

estnltk-core(1.7.3): EstNLTK core – basic data structures and components of the EstNLTK library

EstNLTK core – 基本的なデータ構造とEstNLTKライブラリのコンポーネント

estnltk-light(1.6.7.7b0): EstNLTK light — core components of the EstNLTK v1.6 library

EstNLTK light – EstNLTK v1.6ライブラリのコアコンポーネント

estnltk-neural(1.7.3): EstNLTK neural — EstNLTK’s linguistic analysis based on neural models

EstNLTK neural — ニューラルモデルに基づくEstNLTKの言語解析

estnltk-textclassifier(1.2.2): Machine learning software for organizing data into categories

データをカテゴリに分類するための機械学習ソフトウェア

etiq(1.6.0): ETIQ.ai ML Testing library

ETIQ.ai MLテストライブラリ

etiq-core(1.2.4): ETIQ.ai debiasing library

ETIQ.ai デバイシングライブラリ

etiq-spark(1.6.0): This is an optional, extension to the etiq library to provide spark datasets

ETIQ.ai MLテストライブラリ

eurostat(1.1.1): Eurostat Python Package

Eurostat Pythonパッケージ

eurostat-deaths(0.2.0): Web Scraper for Eurostat data.

EurostatデータのWebスクレーパー。

etrs-itrs(0.1): A python tool to convert ETRS to ITRF coordinates.

ETRSをITRF座標に変換するPythonツール

evtool(0.0.3): Analyse and display output from the binary stellar-evolution code ev (a.k.a. STARS and TWIN).

バイナリ恒星進化コードev（別名STARSとTWIN）からの出力の解析と表示。

ewdm(1.0): EWDM: A package for a wavelet-based directional wave spectra

EWDM:ウェーブレットベースの指向性波スペクトルのパッケージ

EventGeometry(1.0.1): FastJet Contrib for computing the Energy Mover’s Distance and related geometric quantities

Energy Mover’s Distanceおよび関連する幾何学的量を計算するためのFastJet Contrib

example-package-elisno(2.6.24): The standard package for data-centric AI, machine learning with label errors, and automatically finding and fixing dataset issues in Python.

データ中心AI、ラベルエラーを伴う機械学習、Pythonでデータセットの問題を自動的に発見・修正するための標準パッケージ。

evol(0.5.3): A Grammar for Evolutionary Algorithms and Heuristics

進化的アルゴリズムとヒューリスティックのための文法

excel-model-runner(0.1.0): Runs an Excel model (.xlsx) with parameters

Excelのモデル(.xlsx)をパラメータで実行する

ExoplanetPy(0.1.1): Package for multiple exoplanet system modelling

多重系外惑星システムモデリングのためのパッケージ

experimental-torch-directml(0.1.13.dev23122022132839): A DirectML backend for hardware acceleration in PyTorch.

PyTorch のハードウェアアクセラレーションのための DirectML バックエンド。

experimenthq(0.2.1): A Python package for tracking experiments in Notion

Notionで実験を追跡するPythonパッケージ

experiment-visualization(0.1.0): Hypernets experiment visualization

ハイパーネット実験可視化ツール

expertsystem(0.7.3):

explainer(0.0.2dev): The first unified explainability toolkit for explainable software and hardware systems.

説明可能なソフトウェアおよびハードウェアシステム用の最初の統一された説明可能性ツールキット。

exposan(1.3.2): Exposition of sanitation and resource recovery systems

サニテーションと資源回収システムの展示

expyriments(0.1.2): Organize, run, track and share experiments & data.

実験やデータの整理、実行、追跡、共有ができます。

exspy(0.2.1): EELS and EDS analysis with the HyperSpy framework

HyperSpyフレームワークによるEELSおよびEDS解析

extensisq(0.5.0): Extend scipy.integrate with various methods for solve_ivp

solve_ivpのための様々なメソッドでscipy.integrateを拡張

extractnet(2.0.7): Extract the main article content (and optionally comments) from a web page

ウェブページからメイン記事の内容（およびオプションでコメント）を抽出する

extremitypathfinder(2.7.2): python package for fast shortest path computation on 2D polygon or grid maps

指定された2Dマルチポリゴンマップの幾何学的最短パス計算用のPythonパッケージ

EyeTracking(0.1.dev0): Analysis of eye tracking data

アイトラッキングデータの分析

eye-vision(0.0.2): Computer Vision library that makes simple the new powerful.

シンプルなものを強力にするコンピュータビジョンライブラリ。

ezaero(0.1.dev4): Aerodynamics in Python.

Python でのエアロダイナミクス。

ezai(0.0.2): Easy AI Toolkit

簡単なAIツールキット

ezai-env(0.0.1): Environment for EZAI

EZAIのための環境

ezai-util(0.0.4): EZAI Utilities and Tools

EZAIのためのユーティリティ

eznet-keras(1.1.3): Easily build Keras models: utils for training/testing, built-in ANN, CNN, RNN models, modular Dense and Convolutional blocks, etc.

Kerasのモデルを簡単に構築：トレーニング/テスト用ユーティリティ、ビルトインANN、CNN、RNNモデル、モジュール式DenseブロックとConvブロックなど。

eznet-torch(0.0.1): Easily build PyTorch models: utils for training/testing, built-in ANN, CNN, RNN models, modular Dense and Convolutional blocks, etc.

PyTorchのモデルを簡単に構築：トレーニング/テスト用ユーティリティ、ビルトインANN、CNN、RNNモデル、モジュール式DenseブロックとConvブロック、その他。

fairness-indicators(0.46.0): Fairness Indicators

公平性インジケータ

facesdk(0.0.8): Face SDK

フェイスＳＤＫ

falass(1.0.8): Neutron and X-ray Reflectometry from Computer Simulation

計算機シミュレーションによる中性子・X線反射率測定装置

famie(0.3.0): FAMIE: A Fast Active Learning Framework for Multilingual Information Extraction

FAMIE: 多言語情報抽出のための高速アクティブラーニングフレームワーク

faris-lab-train-model(0.0.10): Neural Network Genetic Algorithm library used for deep learning problems

深層学習問題に使われるニューラルネットワーク遺伝的アルゴリズムライブラリ

fastdatasets(0.9.17): fastdatasets: datasets for tfrecords

fastdatasets: tfrecordsのためのデータセット

fastertransformer(5.0.0.116): fastertransformer: fastertransformer tf op

fastertransformer: fastertransformer tf op

fastfft(0.2.3): Discrete Fourier transform implementation by the analog of the Cooley-Tukey algorithm.

Cooley-Tukeyアルゴリズムのアナログによる離散フーリエ変換の実装。

fastfilters2(2.0.0.dev0): SIMD-accelerated 2D and 3D image features

SIMDアクセラレーションによる2Dおよび3D画像機能

fastmat(0.2.2.post0): fast linear transforms in Python

Python での高速な線形変換

fast-plate-ocr(0.1.6): Fast & Lightweight OCR for vehicle license plates.

自動車ナンバープレートの高速・軽量 OCR

fast-transformer(0.2.0): An implementation of Fastformer: Additive Attention Can Be All You Need in TensorFlow

Fastformerの実装です。TensorFlowで必要なのはAdditive Attentionだけではありません。

fastvpinns(1.0.2): A fast tensor-driven variational physics-informed neural network library for solving PDEs.

PDEを解くための高速テンソル駆動変分物理情報ニューラルネットワークライブラリ

fastseg(0.1.2): Fast Semantic Segmentation for PyTorch

PyTorch のための高速セマンティックセグメンテーション

fbc-curation(0.2.3): FBC reference files for SBML model curation.

cobrapyを用いたSBMLモデルキュレーションのためのFBCリファレンスファイル

fdfat(0.2.6.1): Fast 6DoF Face Alignment and Tracking

高速 6DoF 顔の位置合わせとトラッキング

fedsim(0.9.0): Generic Federated Learning Simulator with PyTorch

PyTorchによる汎用フェデレーション学習シミュレーター

feijoa(0.1.11): Hyperparameter’s optimization framework

ハイパーパラメータ最適化フレームワーク

fea(0.0.1): General-purpose finite element solver for structural analysis and optimization based on Python and Cython

PythonとCythonに基づく構造解析・最適化のための汎用有限要素ソルバー

featurify(0.0.0): Python image featurization plugin.

Python画像特化プラグイン。

fiberpy(0.1.1): Computional methods for fiber-reinforced composites

繊維強化複合材料の計算法

fiddle(0.3.0): Fiddle: A Python-first configuration library

フィドル Pythonファーストのコンフィギュレーションライブラリ

fiddle-config(0.2.2): Fiddle: A Python-first configuration library

フィドル Pythonファーストのコンフィギュレーションライブラリ

figurestream(1.2.8): A Matplotlib.Figure fork with real-time plot streaming features.

リアルタイムのプロットストリーミング機能を持つ Matplotlib.Figure フォーク。

finance(0.2502): finance – Financial Risk Calculations. Optimized for ease of use through class construction and operator overload

ファイナンス – 金融リスク計算。クラス構成と演算子のオーバーロードにより使いやすさを最適化

fine-tune(0.0.0): Jina is the cloud-native neural search framework for any kind of data

Jinaは、あらゆる種類のデータに対応するクラウドネイティブなニューラル検索フレームワークです。

fine-tuner(0.0.0): Jina is the cloud-native neural search framework for any kind of data

Jinaはあらゆる種類のデータに対応するクラウドネイティブなニューラル検索フレームワークです

finmetry(0.1.7): Stock market data analysis

株式市場データ分析

findi-descent(0.1.0): FinDi: Finite Difference Gradient Descent can optimize any function, including the ones without analytic form, by employing finite difference numerical differentiation within a gradient descent algorithm.

FinDi: Finite Difference Gradient Descent（有限差分勾配降下法）は、勾配降下アルゴリズムの中で有限差分数値微分を採用することにより、解析形式を持たないものを含むあらゆる関数を最適化することができます。

fitr(0.0.1): Fit reinforcement learning models to behavioural data

行動データに強化学習モデルを当てはめる

FiReTiTiPyLib(1.5.7): Python libraries used as support/tools.

サポート/ツールとして使用しているPythonライブラリ

fixedpoint(1.0.1): Fixed point arithmetic library

定点演算ライブラリ

flaightkit(0.4.0): Flyte SDK for Python (Latch fork)

Flyte SDK for Python (ラッチフォーク)

flaightkitplugins-pod(0.1.0): Flytekit plugin to support K8s Pod tasks

K8s PodタスクをサポートするFlytekitプラグイン

flaimapper(2.3.3): Fragment Location Annotation Identification Mapper

フラグメント位置注釈識別マッパー

queuinx(0.0.1): Queuinx: A library for performance evaluation in Jax

Queuinx： Jaxの性能評価用ライブラリ

qwertyenv(0.1.1): Gym and PettingZoo environments (Reinforcement Learning)

ジム環境(強化学習)

radproc(0.1.4): Library for RADOLAN composite processing, analysis and data exchange with ArcGIS.

RADOLAN合成物の処理、解析、およびArcGISとのデータ交換用ライブラリ

rads(0.1.0.post0): Python front end for the Radar Altimeter Database System.

レーダー高度計データベースシステムのPythonフロントエンド。

ragflow(0.0.1): Efficient Document-Based QA with Retrieval-Augmented Generation (RAG) and Large Language Models (LLM).

検索拡張生成 (RAG) および大規模言語モデル (LLM) を使用した効率的なドキュメントベースの QA。

rainbow-optical-flow(2022.4.6): Automated air liquid interface cell culture analysis using deep optical flow.

ディープオプティカルフローを用いた気液界面細胞培養の自動化解析

ramanchada2(1.0.0): Harmonising Raman Spectroscopy

調和型ラマン分光法

ramplot(1.0.3): A brief description of your package.

パッケージの簡単な説明。

RandomCorrMat(0.1.20): Algorithms to simulate random correlation matrices

ランダムな相関行列をシミュレートするアルゴリズム

randomness(0.2.1): Provide several randomness sources in Python with a common API

Python で複数のランダム性ソースを共通の API で提供します。

ranked(1.0.2): Player Ranking Algorithm benchmarks

プレイヤーランキングアルゴリズムのベンチマーク

rankflow(0.1.4): Plot how multiple ranks evolved over processing steps – draw a rankflow.

複数のランクが処理ステップの間にどのように発展していったかをプロットする – ランクフローを描く。

rapid-pe(0.1.1): RapidPE: The original low-latency gravitational wave parameter estimation code.

RapidPE: 低遅延重力波パラメータ推定コードの元祖。

rapidpe-rift-pipe(0.6.9): Pipeline for running RapidPE and RIFT parameter estimation codes

rapid peとriftのためのDag投稿スクリプト

rapidpe-rift-rota-tools(0.0.3): Rota tools for RapidPE-RIFT

RapidPE-RIFT用Rotaツール

ratchada-utils(2.2.6): Ratchada Utils are Python package use with Ratchada Whisper model utilities.

Ratchada Utilsは、Ratchada Whisperモデルユーティリティと一緒に使用するPythonパッケージです。

RateCounter(1.1): ratecounter – Nexus file rate counter for language phylogenies

ratecounter-言語系統発生のNexusファイルレートカウンター

rateme(0.1.0): RateMe is a neural network that allows you to recognize gestures of thumb up and thumb down

RateMeは、親指を立てるジェスチャーと親指を下げるジェスチャーを認識するニューラルネットワークです。

rav-tensorflow-transform(0.7.0.910): A library for data preprocessing with TensorFlow

TensorFlowを用いたデータ前処理のためのライブラリ

rayflare(1.2.1): Python-based integrated optical modelling

Pythonベースの統合光学モデリング

rbapy(2.0.1): Package for automated generation of bacterial Resource Balance Analysis (RBA) models and simulation of RBA models

バクテリア資源収支解析(RBA)モデルの自動生成とRBAモデルのシミュレーションのためのパッケージ

rbatools(1.0.3): Programming interface to resource allocation modelling with the Resource Balance Analysis (RBA) method.

リソースバランス分析（RBA）法によるリソース配分モデリングへのプログラミングインターフェイス。

Rbeast(0.1.21): Bayesian changepoint detection and time series decomposition

ベイズ型変化点検出と時系列分解のためのPythonパッケージ

rdfobj(0.3): A python library for object to triple mapping using OWL

OWLを使用したオブジェクトからトリプルマッピングへのPythonライブラリ

rdmcl(1.1.0): RDMCL recursively clusters groups of homologous sequences into orthogroups.

RDMCLは、相同な配列のグループを再帰的にオルトグループにクラスター化する。

rdx(1.1): Radix conversion module.

基数変換モジュール

reach(4.1.1): A light-weight package for working with pre-trained word embeddings

事前学習済み単語埋め込みを扱うための軽量なパッケージ

reactome2py(3.0.0): Python client for Reactome content and analysis service API calls.

Reactomeコンテンツと解析サービスのAPIコール用Pythonクライアント

reason(1.0.7): Natural language processing toolbox

使いやすいNLPツールボックス

recast-atlas(0.4.2): RECAST for ATLAS at the LHC

LHCのATLASのためのRECAST

recbox(0.0.4): A box of core libraries for recommendation tasks

候補アイテムマッチングのための設定可能、調整可能、再現可能なライブラリ

recflow(0.0.0): A curated model zoo for recommendation tasks

レコメンデーションタスク用に厳選されたモデル動物園

reckit(0.2.4): A toolkit for recommender systems

レコメンダーシステムのためのツールキット

recommender-engine(0.3.0): A recommendation application using either item-based or user-based approaches

アイテムベースまたはユーザベースのアプローチによる推薦アプリケーション

rec-pangu(0.4.1): Some Rank/Multi-task model implemented by Pytorch

Pytorchで実装されたいくつかのランク/マルチタスクモデル

recsim(0.2.4): RecSim: A Configurable Recommender Systems Simulation Platform

RecSim：構成可能なレコメンダーシステムシミュレーションプラットフォーム

recsim-ng(0.1.2): RecSim NG: Toward Principled Uncertainty Modeling for Recommender Ecosystems

RecSim NG: 推薦生態系のための原理的不確実性モデリングに向けて

recsim-no-tf(0.2.3): RecSim: A Configurable Recommender Systems Simulation Platform (w/o Tensorflow deps)

RecSim. 構成可能な推奨システムシミュレーションプラットフォーム（Tensorflow depsなし

reczoo(0.0.0): A curated model zoo for recommendation tasks

レコメンデーションタスク用に厳選されたモデル動物園

redcat(0.0.18): A library to manipulate batches of examples

例題のバッチを操作するためのライブラリ

reddit-detective(0.1.4): Play detective on Reddit

Redditで探偵ごっこ

redplanet(1.0.0): User-friendly access (i.e. APIs) for various Mars datasets and derived geophysics quantities. Create publication-ready plots on the fly or access the underlying data for more involved calculations.

さまざまな火星のデータセットと派生した地球物理量へのユーザーフレンドリーなアクセス (つまり API)。すぐに出版できるプロットを作成したり、基礎となるデータにアクセスしてより複雑な計算を行ったりできます。

reductus(0.1b2): Data reduction for neutron scattering

中性子散乱のデータ削減

reelay(2008.0): Runtime verification package using formal specifications

正式な仕様を使用したランタイム検証パッケージ

refellips(0.0.5): Ellipsometry Analysis Package

エリプソメトリ解析パッケージ

refidx(1.2.1): Refractive index database

屈折率データベース

reflame(1.0.1): Revolutionizing Functional Link Neural Network by Metaheuristic Algorithms: reflame – A Python Library

メタヒューリスティックアルゴリズムによる関数型リンクニューラルネットワークの革命: reflame – Python ライブラリ

refnx(0.1.48): Neutron and X-ray Reflectometry Analysis

中性子・X線反射率分析

refseq-masher(0.1.2): Mash MinHash search your sequences against a NCBI RefSeq genomes database

Mash MinHashでは、NCBI RefSeqゲノムデータベースと比較して配列を検索することができます。

regex4dummies(1.4.6): A NLP library that simplifies pattern finding in strings

文字列のパターン検索を簡素化するNLPライブラリ

region(0.2.1): Package offering regionalization algorithms

地域化アルゴリズムを提供するパッケージ

regionmask(0.12.1): create masks of geospatial regions for arbitrary grids

空間領域のプロットおよびマスクの作成

registerify(0.0.0): Python image registration plugin.

Python 画像登録プラグイン。

rego(1.6.1): Automatic Time Series Forecasting and Missing Value Imputation

時系列予測、欠損値代入を自動で行う。

quast(5.2.0): Genome assembly evaluation tool

ゲノム構築評価ツール

qubit-discovery(1.0.0): Tools to optimize superconducting circuits using SQcircuit.

SQcircuitを使用して超電導回路を最適化するツール。

qucumber(1.3.3): Neural Network Quantum State Tomography.

ニューラルネットワーク量子状態トモグラフィー

relpy(0.0.1): Relational algebra in Python

Pythonによる関係代数

requake(0.6): Repeating earthquakes search and analysis

繰り返し起こる地震の検索と解析

reptar(0.1.0): A tool for storing and analyzing manuscript-scale computational chemistry data

計算化学のための再現性の高いテーラブルアーカイブ

resdata(4.2.4): Package for reading and writing the fortran result files from reservoir simulators

貯留層シミュレーターからの Fortran 結果ファイルの読み取りと書き込みのためのパッケージ

reticula(0.10.1): Analyse temporal network and hypergraphs efficiently.

時間的ネットワークとハイパーグラフを効率的に解析する。

retroapi(0.8.10): A wrap retroapi package for retrosynthesis routes and exploring reaction conditions

逆合成ルートと反応条件の探索のためのretroapi

rexart(0.1): Make some art out of TRExFitter output

TRExFitterの出力を使ってアートを作る

returnn(1.20240830.140746): The RWTH extensible training framework for universal recurrent neural networks

ユニバーサルリカレントニューラルネットワークのためのRWTHの拡張可能な学習フレームワーク

revchirp(0.0.dev0): An example waveform plugin for PyCBC

PyCBC用の波形プラグインの例

rfcnt(0.4.6): Python interface for rainflow counting

レインフローカウントのPythonインターフェース

ridgeplot(0.1.25): Beautiful ridgeline plots in python

Pythonによる美しい稜線プロット

rifl(0.0.1): rifl is a data filtration library for MS-proteomics experiments.

riflは、MS-プロテオミクス実験のためのデータフィルタリングライブラリです。

rhos(0.1): Recursive high-order statistics for Python

Pythonの再帰的高次統計学

RigolDG5000(0.2): Interface to the Rigol DG5000 waveform generator

波形発生器Rigol DG5000とのインターフェース

riid(2.1.0): Machine learning-based models and utilities for radioisotope identification

放射性同位元素同定のための機械学習ベースのモデルおよびユーティリティ

risc-generator(0.0.3): RISC, an open-source Python package data generator. RISC generates look-alike automobile insurance contracts based on the Quebec regulatory insurance form in French and English.

RISCは、オープンソースのPythonパッケージデータジェネレータです。RISCは、ケベック州の規制保険様式に基づくそっくりな自動車保険契約をフランス語と英語で生成します。

ringspy(1.0.2): A geometric generation tool for prismatic cellular solids

角柱状のセル状固体の幾何学的生成ツール

rlds(0.1.8): A Python library for Reinforcement Learning Datasets.

強化学習データセットのためのPythonライブラリ

rlfw(0.0.0): Reinforcement Learning Framework

強化学習フレームワーク

rlglue(2.02): RL-Glue Python Codec

RL-Glue Python コーデック

rliable(1.2.0): rliable: Reliable evaluation on reinforcement learning and machine learning benchmarks.

rliable 強化学習や機械学習のベンチマークでの信頼性評価。

rliable-fork(1.2.0): rliable: Reliable evaluation on reinforcement learning and machine learning benchmarks.

rliable: 強化学習と機械学習のベンチマークに関する信頼性の高い評価。

rnn(0.0.0): Recurrent Neural Networks using TensorFlow.

TensorFlowを用いたリカレントニューラルネットワーク。

rlr(2.4.6): Case weighted L2 regularized logistic regression

事例重み付けL2正則化ロジスティック回帰

road-agent(1.0.1): Object-oriented framework for modeling of mobile agents.

モバイルエージェントのモデリングのためのオブジェクト指向フレームワーク

rltk(2.0.0a20): Record Linkage ToolKit

レコードリンケージツールキット

robocrys(0.2.9): Automatic generation of crystal structure descriptions

結晶構造記述の自動生成

roboflow2huggingface(0.0.22): Convert Roboflow datasets into HuggingFace datasets format and upload to HuggingFace Hub.

RoboflowデータセットをHuggingFaceデータセット形式に変換し、HuggingFaceハブにアップロードする。

rnasa(0.2.0): Gene Expression Level Calculator for RNA-seq

RNA-seq用遺伝子発現レベル計算機

rocc-client(0.1.3): ROCC Client Library for Python

ROCCクライアントライブラリ（Python版

ro-diacritics(0.9.4.2): Python API for Romanian diacritics restoration

ルーマニア語発音記号の復元用Python API

rosettasciio(0.6): Reading and writing scientific file formats

科学ファイルフォーマットの読み込みと書き込み

rotograd(0.1.6.0): RotoGrad: Gradient Homogenization in Multitask Learning in Pytorch

Pytorchでのマルチタスク学習のための動的勾配均質化

rpi-torch(1.5.0): Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration

強力なGPUアクセラレーションによるPythonでのテンソルとダイナミックニューラルネットワーク

rsquant(0.1.2): rsQuant is a Python library with securities exchange calendars used by Quantopian’s Zipline.

rsQuantは、QuantopianのZiplineが使用する証券取引カレンダーを備えたPythonライブラリです。

rstool(2.0.0): Command-line program for converting radiosonde measurement data to NetCDF and calculation of derived physical quantities, supporting InterMet Systems (iMet) and Windsond radiosondes, as well as calculating derived quantities from model profiles.

ラジオゾンデのネイティブデータをNetCDFに変換し、派生量を計算するためのコマンドラインプログラム、InterMet Systems (iMet)とWindsondラジオゾンデのサポート

rugplot(0.8.1): SVG RugPlot Python API

SVG RugPlot Python API

rulexai(1.1.0): RuleXAI is a rule-based aproach to explain the output of any machine learning model. It is suitable for classification, regression and survival tasks.

RuleXAIは、機械学習モデルの出力を説明するためのルールベースのアプローチです。分類、回帰、生存率のタスクに適しています。

runcon(1.1.11): Manage a multitude of runs through hierarchical configuration

階層的な構成による多数のランの管理

rungpt(0.1.1): An open-source cloud-native of large multi-modal models (LMMs) serving framework.

大規模マルチモーダルモデル(LMM)提供フレームワークのオープンソースクラウドネイティブ。

s2s(0.0.0): Sequence to Sequence Learning with PyTorch

PyTorchを用いた配列対配列学習

saaps(1.4.1): Single Amino Acids Polymorphism Statistics

単一アミノ酸多型統計

saber-hbc(0.9.0): The SABER tool for bias correcting large hydrologic models

大規模水文モデルのバイアス補正を行うSABERツール

sacrebleu(2.4.3): Hassle-free computation of shareable, comparable, and reproducible BLEU, chrF, and TER scores

共有可能、比較可能、および再現可能なBLEUスコアの簡単な計算

sacrebleu-macrof(2.0.1): Hassle-free computation of shareable, comparable, and reproducible BLEU, chrF, and TER scores

共有可能、比較可能、再現可能なBLEU、chrF、TERスコアの手間のかからない計算。

sacred(0.8.6): Facilitates automated and reproducible experimental research

自動化された再現性のある実験研究を促進する

sacroml(1.2.1): Tools for the statistical disclosure control of machine learning models

機械学習モデルの統計的開示制御のためのツール

safetext(0.0.8): Rule-based profanity checking tool for English and Turkish.

英語とトルコ語のルールベースの冒涜チェックツール。

sagify(0.25.4): Machine Learning Training, Tuning and Deployment on AWS

AWS SageMaker上での継続的な機械学習トレーニングとデプロイメント

salvus-mesher-lite(1.0.6): This file is part of the lite version of the SalvusMesher package intended to

このファイルは、以下を目的とした SalvusMesher パッケージのライト版の一部です。

sample-metadata(5.7.2): Python API for interacting with the Sample API system

サンプルAPIシステムとの相互作用のためのPython API

sampyl-mcmc(0.3): MCMC Samplers in Python & Numpy

PythonとNumpyによるMCMCサンプラー

sansa(1.1.0): Scalable collaborative filtering model based on sparse approximate inverse

スパース近似逆関数に基づくスケーラブルな協調フィルタリングモデル

sap-computer-vision-package(1.1.7): SAP Computer Vision Package

SAP Computer Vision パッケージ

sasmodels(1.0.7): sasmodels package

sasmodelsパッケージ

sat-search(0.3.0): A python client for sat-api

sat-api用のPythonクライアント

sbmlsim(0.2.2): sbmlsim are utilities for the simulation of SBML models.

sbmlsimは、SBMLのシミュレーションのためのユーティリティです。

sbmlutils(0.9.0): sbmlutils are utilities for working with SBML.

sbmlutilsは、SBMLを扱うためのユーティリティです。

sbsTC(0.0.3): Get the official exchange rate of the SBS

SBS の公式為替レートを取得する

sc2(0.11.2): A StarCraft II API Client for Python 3

Python 3用のStarCraft II APIクライアント

sc2-env(0.11.1.2): A StarCraft II bot gym env library over python-sc2

python-sc2上のStarCraft IIボットジムenvライブラリ

sc2-X(1.0.4): A StarCraft II API Client for Python 3

Python 3用のStarCraft II APIクライアント

scBoolSeq(2.1.0): scBoolSeq: Linking scRNA-Seq Statistics and Boolean Dynamics.

scRNA-Seqデータの2値化、ブールダイナミクスからの合成生成。

scanimate(0.1.1): “Tiny package for generating static animations, or “scanimations”””

静止画アニメーション（スキャニメーション）生成用の小型パッケージ

schedula(1.5.18): Produce a plan that dispatches calls based on a graph of functions, satisfying data dependencies.

関数のグラフに基づいて、データの依存性を満たすようにコールをディスパッチするプランを作成します。

schedula-core(1.5.17): Produce a plan that dispatches calls based on a graph of functions, satisfying data dependencies.

関数のグラフを基に、データの依存関係を満たして呼び出しをディスパッチするプランを作成する。

scifit(0.1.15): Scientific Fit for Python

Python用科学的フィット

scikit-aero(0.1): Aeronautical engineering calculations in Python.

Python での航空工学計算。

scikit-bonus(0.1.12): Extending scikit-learn with various useful things.

様々な便利なものでscikit-learnを拡張する。

scikit-curve(0.1.0): A toolkit to manipulate n-dimensional geometric curves in Python

Pythonでn次元の幾何学的曲線を操作するツールキット

sci-api-req(0.2.1): Provider for scientific APIs

科学的APIのためのプロバイダ

scikit-mpe(0.2.4): Minimal path extraction using the fast marching method

Fast Marching法を用いた最小経路の抽出

scikit-multiflow(0.5.3): A machine learning package for streaming data in Python.

マルチ出力/マルチラベル、ストリームデータのための機械学習フレームワーク。

scikit-multilearn(0.2.0): Scikit-multilearn is a BSD-licensed library for multi-label classification that is built on top of the well-known scikit-learn ecosystem.

Scikit-multilearn は、よく知られた scikit-learn エコシステムの上に構築されたマルチラベル分類のための BSD ライセンスライブラリです。

scikit-multilearn-ng(0.0.7): Scikit-multilearn-ng is the follow up to scikit-multilearn, a BSD-licensed library for multi-label classification that is built on top of the well-known scikit-learn ecosystem.

scikit-multilearn-ngはscikit-multilearnに続くもので、よく知られたscikit-learnエコシステムの上に構築されたマルチラベル分類のためのBSDライセンスライブラリです。

scikit-prune(0.1.0): Prune your sklearn models.

sklearnのモデルを刈り込む。

scikits.bvp_solver(1.1): Python package for solving two-point boundary value problems

2点境界値問題を解決するためのPythonパッケージ

scikit-surgeryopencvcpp(0.0.13): Image-guided surgery functions, in C++, using OpenCV and wrapped in Python.

OpenCVを用いたC++による画像誘導手術機能をPythonでラップしたもの。

scikit-surgerypclcpp(0.3.0): A template project, to enable people to build nicely structured C++ projects.

人々がうまく構造化されたC ++プロジェクトを構築できるようにするテンプレートプロジェクト。

scikit-teach(0.1.0): An Active Learning Approach

アクティブラーニングのアプローチ

scimma-client(0.0.4): A client library for SCiMMA

SCiMMAのクライアントライブラリ

scitools-iris(3.10.0): A powerful, format-agnostic, community-driven Python package for analysing and visualising Earth science data

地球科学データの分析と可視化のための、フォーマットにとらわれない、コミュニティ主導の強力なPythonパッケージ

scintegral(0.1.3): Semi-supervised scRNA-seq cell clasifier

半教師付きscRNA-seq細胞クラシファイア

score-regression(0.0.23): A classifier that maximizes AUC

AUCを最大化する分類器

scoggle(0.0.1): Scoggle API wrapper for Python – visualize your data scores

Python用Scoggle APIラッパー-データスコアを視覚化する

scooch(1.0.4): A python module for configuring hierarchical class structures in yaml with defaults

階層的なクラス構造をyamlでデフォルトで設定するためのpythonモジュール

scpy4reactome(0.1.0): python service for single cell analysis in Reactome

Reactomeでの単細胞解析のためのPythonサービス

scope-rl(0.2.1): SCOPE-RL: A pipeline for offline reinforcement learning research and applications

SCOPE-RL：オフライン強化学習の研究と応用のためのパイプライン

scwidgets(0.0.0.dev0): ipywidgets for the creation of interactive code demos and educational notebooks

ipywidgets – インタラクティブなコードデモと教育用ノートブック作成用

scry-math(0.5): A simple SCRY service to extend SPARQL with basic math procedures

SPARQLを基本的な数学手続きで拡張するためのシンプルなSCRYサービス

se360demo(0.1.2): Demo code for SE360

SE360のデモコード

sdmx1(2.16.0): Statistical Data and Metadata eXchange (SDMX)

統計データとメタデータの交換(SDMX)

sealevelrise(0.1.1): Small utility for fetching, and manipulating Sea Level Rise Projections from various sources for engineering calculations

工学計算のために様々なソースから海面上昇予測を取得し、操作するための小さなユーティリティ

sealwatch(2024.3): Implementation of modern image steganalysis algorithms

最新の画像ステガナリシスアルゴリズムの実装

seamm-jobserver(2024.3.12): The JobServer for the SEAMM environment.

seamm_jobserver

second-opinion-ruler(0.1.0): A spaCy custom component that extends the SpanRuler with a second opinion

SpanRulerを拡張し、セカンドオピニオンを提供するspaCyカスタムコンポーネント

seeds(1.0.13): Stochastic Ecological and Evolutionary Dynamics System

確率的生態系・進化力学システム

segyio(1.9.12): Simple & fast IO for SEG-Y files

SEG-Yファイル用のシンプルで高速なIO

segyviewer(1.1.3): Simple viewer for SEG-Y files

SEG-Yファイル用のシンプルなビューア

segyviewlib(1.1.3): Simple viewer library for SEG-Y files

SEG-Yファイルのためのシンプルなビューアライブラリ

se-import(0.0.9): se-import: Modules import in a safe source protection, support for python module code and custom des encryption, ase decryption operation or custom decryption callback module loading

se-import。安全なソース保護でのモジュールインポート、pythonモジュールコードとカスタムdes暗号化、ase復号操作またはカスタム復号コールバックモジュール読み込みをサポートします。

se-imports(0.1.1): se-imports: python source code encryption protection, it will decode in memrory and load module

se-imports。Pythonソースコードの暗号化保護、メモリ内でのデコード、モジュールの読み込みを行います。

seishub.plugins.exupery(1.2.1): Exupery package for SeisHub.

SeisHub用のExuperyパッケージです。

seishub.plugins.seismology(1.2.2): Seismology package for SeisHub.

SeisHub用の地震学パッケージ。

seisrtm(0.0.2): Reverse time migration

逆時間移行

seistools(0.0.2): Seismology tools in Python

Python の地震学ツール

Semi-ATE(0.1.29): Framework for Semiconductor ATE testing projects

半導体ATEテストプロジェクトのためのフレームワーク

semi-ate-master-app(1.0.15): Master application used for steering the control applications in an ATE test environment.

ATEテスト環境において、制御アプリケーションの舵取りに使用されるマスターアプリケーション。

Semi-ATE-Metis(0.1.2): STDF to Pandas convertor

STDFからPandasへの変換ツール

semi-ate-plugins(1.0.15): SemiATE plugin for Projectdatabase of ATE Test Projects

ATEテストプロジェクトのProjectdatabaseのためのSemiATEプラグイン

semi-ate-project-database(1.0.15): Project database of ATE test projects

ATE試験プロジェクトのデータベース

Semi-ATE-STIL(0.3.2): Standard Tester Interface Library [IEEE1450] with python

標準テスターインターフェースライブラリ[IEEE1450]とpython

semilattices(1.0.1): This package implements a lightweight library for semilattices in python.

本パッケージは、python で半格子のための軽量なライブラリを実装しています。

sentinel-s3(0.8.0): Python libraries for extracting Sentinel-2’s metadata from Amazon S3

Amazon S3からSentinel-2のメタデータを抽出するためのPythonライブラリ

seqr-loader(1.2.5): The hail scripts in this repo can be used to pre-process variant callsets and export them to elasticsearch

このレポにある hail スクリプトは、バリアントコールセットを前処理して elasticsearch にエクスポートするのに使用できます。

seqr-loader-batch(1.0.2): The hail scripts in this repo can be used to pre-process variant callsets and export them to elasticsearch

このリポジトリに含まれる hail スクリプトは、バリアントコールセットのプリプロセスと elasticsearch へのエクスポートに使用できます。

seq-to-first-iso(1.1.0): Compute first two isotopologues intensity from peptide sequence.

ペプチド配列から最初の2つの同位体の強度を計算する

sequencing(1.2.0): seQuencing: simulate realistic quantum control sequences using QuTiP

seQuencing: QuTiPを使用した現実的な量子制御シーケンスのシミュレーション

sequenoscope(0.0.5): Description

説明

sequentia(2.0.2): Scikit-Learn compatible HMM and DTW based sequence machine learning algorithms in Python.

Pythonによる孤立配列分類アルゴリズムの機械学習インターフェース

seqlogo(5.29.9): Python port of the R Bioconductor `seqlogo` package

R Bioconductor ‘seqlogo’ パッケージの Python 移植版

seqmetric(0.1.2): seq is a seq eval package

seq是一个基于序列?估包

setofmark(0.1.0rc7): Visual Prompting for Large Multimodal Models (LMMs)

大規模マルチモーダルモデル (LMM) の視覚的なプロンプト

sffloat(0.1.3): SFFloat class for floating point computations that account for precision or ‘sig figs’.

精度や’sig figs’を考慮した浮動小数点演算のためのSFFloatクラス．

sfps(0.0.0): SFPS – Smooth FPS.

SFPS – Smooth FPS。

SFrame(2.1): SFrame is an scalable, out-of-core dataframe, which allows you to work with datasets that are larger than the amount of RAM on your system.

SFrameはスケーラブルなコア外のデータフレームであり、システムのRAM容量よりも大きいデータセットを操作できます。

shakecore(0.0.4): Shake events locating and focal mechanism analysis

揺れ事象の位置特定と発震機構の解析

shakeopt(0.0.1): Shake events locating and focal mechanism analysis

揺れ事象の位置特定と発震機構の解析

shakephase(0.0.1): Shake events locating and focal mechanism analysis

揺れ事象の位置特定と発震機構の解析

shakertm(0.0.1): Shake events locating and focal mechanism analysis

揺れ事象の位置特定と発震機構の解析

sgext(0.9.16): SGEXT is an open-source toolkit for skeletonization and graph analysis

SGEXTは、スケルトン化とグラフ分析のためのオープンソースツールキットです。

shap(0.46.0): A unified approach to explain the output of any machine learning model.

あらゆる機械学習モデルの出力を説明するための統一されたアプローチ。

shapestats(0.2.4): tools & methods to measure shape regularity

形状の規則性を測定するツールと方法

shapiq(1.0.1): Shapley Interactions for Machine Learning

機械学習のためのShapleyインタラクション

sheetbuddy(3.1.1): A library for data summary and analysis from various formats such as CSV, API, URL, etc.

CSV、API、URLなど様々なフォーマットからデータを要約し分析するためのライブラリ。

shgo(1.0.0): Simplicial homology global optimisation

シンプリシャルホモロジーのグローバル最適化

signalyzer(0.3.0): Signal analyzer for time-discrete, equidistant measured signals

時間的に離散的で等距離の測定信号のためのシグナルアナライザ

sigfig(1.3.3): Python library for rounding numbers (with expected results)

数字を丸めるためのPythonライブラリ（期待される結果を含む

sightseeing(0.0.1):

sigpropy(1.0.0): A Python package for digital signal processing.

デジタル信号処理のためのPythonパッケージ。

simcx(1.0.0rc2): Simulation Framework for Complex Systems

複雑なシステムのシミュレーションフレームワーク

sim-fish(0.2.0): Toolbox to simulate smFISH images.

smFISH画像のシミュレーションを行うツールボックス。

simframe(1.0.5): Framework for Scientific Simulations

科学的シミュレーションのためのフレームワーク

simphony-osp-simlammps(4.0.0): LAMMPS wrapper for SimPhoNy

SimPhoNy用LAMMPSラッパー

simpegEM1D(0.0.16): simpegEM1D

シムペグEM1D

simplecosine(1.2): Simple cosine distance

単純余弦距離

simpledft(2.5): A simple density functional theory code.

シンプルな密度汎関数理論コード

simretina(0.1.4): Simulation of the Retina with OpenCV.

OpenCVによる網膜のシミュレーション。

simsity(0.5.5): Super Simple Similarity Service

シンプルなSimilarityサービス

simsoil(0.1.0): Very simple, point-scale soil hydrology model

非常にシンプルな、ポイントスケールの土壌水文学モデル

simplified-keras(0.0.22): Common used code in Keras

Kerasでよく使われるコード

simplify(0.1.10): Produce simplified likelihoods of different formats

さまざまな形式の簡略化された尤度を生成する

simplify-hep(0.1.5): Produce simplified likelihoods of different formats

異なるフォーマットの簡略化された尤度を生成する

sinfpy(0.2.5): Algorithm to compute semantic influence scores in dynamic graphs.

動的グラフの意味的影響力スコアを計算するアルゴリズム

single-cell-m(0.0.4): Single Cell M

シングルセルM

singletCode(1.1.0): singletCode is a package to identify true singlets in lineage-barcoded sequencing data.

singletCodeは系統バーコード化されたシーケンスデータから真のシングレットを同定するパッケージです。

sisl(0.15.0): Manipulation and post-processing of DFT output and creating tight-binding models for NEGF transport

タイトバインディングモデルの作成とDFT出力の解析のためのPythonインターフェース NEGF TBtrans (TranSiesta)を用いた大規模輸送計算のための入力メカニズム

sistr-cmd(1.1.2): Serovar predictions from Salmonella whole-genome sequence assemblies by determination of antigen geneand cgMLST gene alleles using BLAST. Mash MinHash can also be used for serovar prediction.

サルモネラ全ゲノム配列アセンブルから、BLASTにより抗原遺伝子とcgMLST遺伝子のアレル判定を行い、セロバーを予測したもの。セロバー予測にはMash MinHashも使用できる。

sistr-cmd-olc(1.1.3): Serovar predictions from Salmonella whole-genome sequence assemblies by determination of antigen geneand cgMLST gene alleles using BLAST. Mash MinHash can also be used for serovar prediction.

サルモネラ菌の全ゲノム配列アセンブリから、BLASTを用いて抗原遺伝子とcgMLST遺伝子の対立遺伝子を決定し、セロバーを予測する。Mash MinHashもセロバー予測に使用できる。

sk(0.0.1): Utilities for scikit-learn to quickly build and experiment with machine learning models.

scikit-learnのユーティリティ。機械学習モデルをすばやく構築して実験します。

skellycam(2024.7.1092): Top-level package for skellycam.

skellycamのトップレベルパッケージ

skellytracker(2024.8.1018): Top-level package for skellytracker

skellytracker 用トップレベルパッケージ

SlurmDagman(0.1.6): Application to run a DAG with SLURM.

SLURMでDAGを実行するアプリケーション。

SMACT(2.7): Semiconducting Materials by Analogy and Chemical Theory

類推と化学理論による半導体材料の研究

sluyspy(0.0.38): Marc van der Sluys’ personal Python modules.

Marc van der Sluysの個人的なPythonモジュール。

smartanthill(0.0.0): An open IoT system

オープンなIoTシステム

smart-arrays(0.0.1): A wrapper around python lists that implement type safety and element-wise operations like numpy. Additionally, if the uncertainties package is installed, arrays of ufloats can be used

numpyのような型安全性と要素ごとの演算を実装したpythonのリストのラッパー。さらに、不確定性パッケージがインストールされていれば、ufloatsの配列を使用することができます。

smart-reid(0.1.2): With no prior knowledge of machine learning or device-specific deployment, you can deploy a computer vision model to a range of devices and environments using Roboflow Inference CLI.

機械学習やデバイス固有のデプロイに関する予備知識がなくても、Roboflow Inference CLIを使用して、コンピュータービジョンモデルをさまざまなデバイスや環境にデプロイできます。

smartini(1.1.2): A simple, yet fully-featured python library to work with INI configuration files.

INIコンフィギュレーションファイルを扱うための、シンプルで高機能なPythonライブラリ。

smogn(0.1.2): A Python implementation of Synthetic Minority Over-Sampling Technique for Regression with Gaussian Noise (SMOGN)

ガウスノイズを用いた回帰のための合成マイノリティ過剰サンプリング技術(SMOGN)のPython実装

smospy(0.20): strong motion seismic data analysis module for Python

Python のための強力な動きの地震データ解析モジュール

snews-pt(1.3.4): An alert application for observing supernovas.

超新星を観測するためのアラートアプリケーション。

snapstream(1.0.0): Streamline your Kafka data processing, this tool aims to standardize streaming data from multiple Kafka clusters. With a pub-sub approach, multiple functions can easily subscribe to incoming messages, serialization can be specified per topic, and data is automatically processed by data sink functions.

Kafkaデータ処理を効率化するこのツールは、複数のKafkaクラスタからのストリーミングデータを標準化することを目的としています。pub-subアプローチにより、複数の関数が受信メッセージを簡単に購読でき、トピックごとにシリアライズを指定でき、データはデータシンク関数で自動的に処理されます。

snipergw(1.0.0):

sockit(0.3.1): Sockit is a natural-language processing toolkit for modeling structured occupation information and Standard Occupational Classification (SOC) codes in unstructured text from job titles, job postings, and resumes.

Sockitは、職種名、求人情報、履歴書などの非構造化テキストに含まれる構造化職業情報および標準職業分類（SOC）コードをモデル化するための自然言語処理ツールキットです。

soerp(0.9.6): Second Order Error Propagation

二次誤差伝播

solarenergy(0.1.9): A Python module do simple modelling in the field of solar energy

Pythonモジュールは、太陽エネルギーの分野で簡単なモデリングを行う

solcore(5.10.0): Python-based solar cell simulator

Pythonベースの太陽電池シミュレータ

sonarlight(0.1.4): sonarlight

ソナーライト

sourcetracker(2.0.1): Python implementation of the SourceTracker R package.

SourceTracker RパッケージのPython実装。

sounderpy(3.0.4): Vertical Profile Data Retrieval and Analysis Tool For Python

鉛直プロファイルデータ検索ツール

spacy-alignments(0.9.1): A spaCy package for the Rust tokenizations library

Rust トークン化ライブラリの spaCy パッケージ

spacy-huggingface-hub(0.0.10): Quickly push your spaCy pipelines to the Hugging Face Hub

SPACyパイプラインをHugging Face Hubに迅速にプッシュする

spacy-huggingface-pipelines(0.0.4): spaCy wrapper for Hugging Face Transformers pipelines

Hugging Face TransformersパイプラインのためのspaCyラッパー

spacy-legacy(3.0.12): Legacy registered functions for spaCy backwards compatibility

spaCyの下位互換性のためのレガシー登録関数

spacy-ray(0.1.4): Parallel and distributed training with spaCy and Ray

spaCyとRayによる並列・分散学習

spacy-report(0.1.1): It’s pronounced accura-see. For spaCy models.

アキュラシーと発音する。スパシーモデル用。

spacy-span-analyzer(0.3.0): Analyze and characterize your Spans. Integrated with spaCy.

スパンの解析とキャラクタライズ spaCyと統合。

SparseEdges(20240419): SparseEdges: A bio-inspired sparse representation of edges in natural images.

SparseEdges：自然画像のエッジのバイオ風のスパース表現。

sparseml(1.8.0): Libraries for applying sparsification recipes to neural networks with a few lines of code, enabling faster and smaller models

数行のコードでニューラルネットワークにスパース化レシピを適用し、モデルの高速化・小型化を可能にするライブラリ群

spark-nlp(5.4.2): John Snow Labs Spark NLP is a natural language processing library built on top of Apache Spark ML. It provides simple, performant & accurate NLP annotations for machine learning pipelines, that scale easily in a distributed environment.

John Snow Labs Spark NLPは、Apache Spark ML上に構築された自然言語処理ライブラリです。機械学習パイプラインのためのシンプルでパフォーマンスと精度の高いNLPアノテーションを提供し、分散環境でも容易にスケールアップします。

spatiotemporal(1.0.1): Tools for spatial and temporal autocorrelation

空間的・時間的自己相関のためのツール

spectare(0.0.0): A PyTorch visualisation and interpretability framework.

PyTorchによる可視化と解釈可能性のフレームワーク

sphericart(0.3.0): Fast calculation of spherical harmonics

球面ハーモニクスの高速計算

sphericart-jax(0.4.0b1): JAX bindings to sphericart

sphericartへのJAXバインディング

sphericart-torch(0.3.0): TorchScript bindings to sphericart

sphericartへのTorchScriptバインディング

spint(1.0.7): SPatial INTeraction models

空間インタラクションモデル

spinvis(0.3.0): A visualization program for spins.

スピンの可視化プログラム

spleeter(2.4.0): The Deezer source separation library with pretrained models based on tensorflow.

テンソルフローに基づく事前学習済みモデルを備えたDeezerソース分離ライブラリ。

spleeter-gpu(2.0.2): The Deezer source separation library with pretrained models based on tensorflow.

テンソルフローに基づく事前学習済みモデルを備えたDeezerソース分離ライブラリ。

spork-cli(1.0.17): CLI For Launching Experiments Using Singularity On Slurm

SlurmでSingularityを使った実験を起動するためのCLI

sports2d(0.3.4): Detect pose and compute 2D joint angles from a video.

動画からポーズを検出し、2次元の関節角を計算する。

spradius(1.0.1): A spectral radius package for time-integration in solid dynamics

固体力学における時間積分のためのスペクトル半径パッケージ

spyder-screencast(0.0.19): screencaster for spyder 5.

spyder 5 用の screencaster。

spydrnet(1.13.0): Python package for analyzing and transforming netlists

ネットリストを解析・変換するためのPythonパッケージ

spss-converter(0.2.0): Simple format converter utility for SPSS data files

SPSSデータファイル用のシンプルなフォーマット変換ユーティリティ

spuco(1.0.3): SpuCo: Spurious Correlations Datasets and Benchmarks

SpuCo： Spurious Correlationsのデータセットとベンチマーク

SQCommon(0.3.2): SQCommon – skopt common optimizer API

SQCommon – Common Optimizer API

SQImFil(0.3.7): ImFil – Implicit Filtering

ImFil-暗黙的なフィルタリング

SQSnobFit(0.4.5): SnobFit – Stable Noisy Optimization by Branch and FIT

SnobFit-ブランチおよびFITによる安定したノイズのある最適化

SQNomad(0.2.3): NOMAD – A blackbox optimization software

NOMAD – ブラックボックス最適化ソフトウェア

sr-research-pylink(2.1.1145.post1): Python module for interfacing SR Research EyeLink eye trackers

SR Research EyeLinkアイトラッカーとインターフェースするためのPythonモジュール

sspace(0.0.0): Sample Space Builder

サンプルスペースビルダー

ssqueezepy(0.6.5): Synchrosqueezing, wavelet transforms, and time-frequency analysis in Python

Synchrosqueezing、ウェーブレット変換、Pythonによる時間-周波数解析

stable-diffusion(0.0.0): Create Disco Diffusion artworks in one line

Disco Diffusionのアートワークを1行で作成する

stade(0.0.1):

stanscofi(2.0.1): Package for STANdard drug Screening by COllaborative FIltering. Performs benchmarks against datasets and SotA algorithms, and implements training, validation and testing procedures.

STANdard drug Screening by COllaborative FIltering パッケージ。データセットとSotAアルゴリズムに対するベンチマークを実行し、トレーニング、検証、テスト手順を実装します。

stanza(1.8.2): A Python NLP Library for Many Human Languages, by the Stanford NLP Group

スタンフォードNLPグループによる、多くの人間の言語のためのPython NLPライブラリ

stamilarity(0.0.5): Quantify the statistical similarity of experimental samples

実験サンプルの統計的類似性を定量化する

starutils(0.3): Useful things for playing with simulated star populations.

模擬星の集団で遊ぶのに便利なもの

statease(0.2.10): Python interface to Stat-Ease 360.

Stat-Ease 360 への Python インターフェース

statice(1.0.0): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことを警告する偽パッケージ。

starmatrix(1.7.4): Modelling nucleosynthesis of galactic chemical elements using Q-Matrices

Qマトリクスを用いた銀河化学元素の核合成のモデル化

starpa(0.3.0): Stable RNA processing product analyzer

安定したRNA処理製品の分析装置

statistically(0.1.3): An empty-featured Stata output scraper/parser.

空の機能を持つStata出力スクレーパー/パーサーです。

starstream(0.0.2): Asynchronous satellite data downloading for CDAWeb, JSOC, etc.

CDAWeb、JSOCなどの非同期衛星データダウンロード

stc(0.3.2): Sparse Tensor Classifier

スパーステンソル分類器

stemu(0.0.1): s(t) emulation of smooth functions by stacking

スタッキングによる平滑関数のs(t)エミュレーション

Stoner(0.10.10): Library to help write data analysis tools for experimental condensed matter physics.

実験的な凝縮物質物理学のためのデータ分析ツールを作成するためのライブラリ。

stochannpy(0.0.1): StochANNPy

StochANNPy

stochastic(0.7.0): Generate realizations of stochastic processes

確率過程の実現を生成

stochpro(0.0.1): Sampling from stochastic processes.

確率過程からのサンプリング

stochss-compute(1.0.2): A compute delegation package for the StochSS family of stochastic simulators

ストキャスティックシミュレータ StochSS ファミリーのための計算デリゲーションサーバ

st-pydantic(0.3.1): Auto-generate Streamlit UI from Pydantic models and dataclasses.

PydanticモデルとデータクラスからStreamlit UIを自動生成。

stream2hop(0.0.3.1): Publish GCNs and TNS to scimma

GCNやTNSをscimmaに公開する

stream-analyser(0.3.8): A tool that analyses live streams

ライブストリームを解析するツール

stream-depletion(1.0.2): Calculates stream depletion effect of a pumping well using the Jenkins (1968) / Theis (1941) solutions

Jenkins（1968）/ Theis（1941）ソリューションを使用して、揚水井の河川枯渇効果を計算します

stream-infer(0.4.2): Video streaming inference framework, integrating image algorithms and models for real-time/offline video structuring

ビデオストリーミング推論フレームワーク、リアルタイム/オフラインビデオ構造化のための画像アルゴリズムとモデルの統合

struct2tensor(0.46.0): Struct2Tensor is a package for parsing and manipulating structured data for TensorFlow

Struct2Tensorは、TensorFlowの構造化データを解析および操作するためのパッケージです

StructuralCausalModels(3.2.0): A Python package for Structural Causal Models.

構造的因果モデルのための Python パッケージ

stt(1.4.0): A library for doing speech recognition using a Coqui STT model

Coqui STTモデルを用いた音声認識用ライブラリ

stt-tflite(0.10.0a10): A library for doing speech recognition using a Coqui STT model

Coqui STTモデルを用いた音声認識用ライブラリ

tanos(0.0.1b7): TANOS: TAxon jackknife for NOdal Stability. In phylogenetic trees, calculate how resilient nodes are to the removal of taxa

TANOS: TAxon jackknife for NOdal Stability. 系統樹において、分類群の除去に対するノードの回復力を計算します。

sumpy(2022.1): Fast summation in Python

Pythonによる高速和算

taper(0.0.1): Contains some data

いくつかのデータを含む

target-permutation-importances(2.1.0): Compute (Target) Permutation Importances of a machine learning model

(ターゲット) 順列の計算機械学習モデルの重要性

targqc(1.5.2): Genome capture target coverage evaluation tool

ゲノム捕捉ターゲットカバレッジ評価ツール

tb-variant-filter(0.4.0): This tool offers multiple options for filtering variants (in VCF files, relative to M. tuberculosis H37Rv).

VCFファイル中のバリアント（M. tuberculosis H37Rvとの比較）をフィルタリングするための複数のオプションを提供します。

tdc7201(0.11.2): Raspberry Pi driver for Texas Instruments TDC7201 Time-to-Digital-Converter chip

Texas Instruments TDC7201 Tim-to-Digital-Converterチップ用Raspberry Piドライバ

tdgl(0.8.3): pyTDGL: Time-dependent Ginzburg-Landau in Python.

pyTDGL: Pythonによる時間依存ギンツブルグ-ランダウ。

tdigest-cffi(0.1.2): A data structure for accurate on-line accumulation of rank-based statistics.

ランクに基づく統計量を正確にオンラインで蓄積するためのデータ構造.

tdsr(0.0.8): tdsr

tdsr

tej-exchange-calendars(1.0.0): Calendars for securities exchanges

証券取引所のカレンダー

teachcompute(0.1.0): Programmation Python

プログラミングPython

tekton-pipeline(0.2.0): Tekton Pipeline Python SDK

Tekton Pipeline Python SDK

tea-lyf(2.0.0): This is description

これは説明文です

televoice(0.1.0):

temporian(0.9.0): Temporian is a Python package for feature engineering of temporal data, focusing on preventing common modeling errors and providing a simple and powerful API, a first-class iterative development experience, and efficient and well-tested implementations of common and not-so-common temporal data preprocessing functions.

Temporianは、既製の表形式機械学習ライブラリ（例：TensorFlow Decision Forests）で入力特徴として使用する前に、時間信号を前処理するためのライブラリである。

tensorflow-io(0.37.1): TensorFlow IO

TensorFlow IO

tensorflow-io-gcs-filesystem(0.37.1): TensorFlow IO

TensorFlow IO

tensorflow-io-gcs-filesystem-nightly(0.31.0.dev20230309180344): TensorFlow IO

TensorFlow IO

tensorflow-lattice(2.1.1): A library that implements optionally monotonic lattice based models.

単調な格子ベースのモデルを任意に実装するライブラリ。

tensorflow-macos(2.16.2): TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.

TensorFlowは、誰でも使えるオープンソースの機械学習フレームワークです。

tensorflow-model-analysis(0.46.0): A library for analyzing TensorFlow models

TensorFlowモデルを解析するためのライブラリ

tensorflow-probability(0.24.0): Probabilistic modeling and statistical inference in TensorFlow

TensorFlowによる確率的モデリングと統計的推論

tensorflow-serving-api(2.17.0): TensorFlow Serving Python API.

TensorFlow Serving Python APIです。

tensorflow-serving-api-gpu(2.17.0): TensorFlow Serving Python API.

TensorFlow Serving Python API。

directsearch(1.0): A derivative-free solver for unconstrained minimization

無制約最小化のための無誘導ソルバー

dimlpfidex(0.0.6): Discretized Interpretable Multi Layer Perceptron (DIMLP) and related algorithms

離散化解釈可能多層パーセプトロン（DIMLP）と関連アルゴリズム

dinjo(0.1.1): DINJO lets you find optimal values of initial value problems´ parameters

DINJOは、初期値問題のパラメータの最適値を見つけることができます。

discoart(0.12.1): Create Disco Diffusion artworks in one line

クラウド上でクロスモーダル、マルチモーダルなアプリケーションを構築する

discsim(1.0.0): Efficient coalescent simulation in continuous space

連続空間での効率的な合体シミュレーション

dishook-py(1.1): discord webhook client.

discord webhookクライアント。

distimate(0.1): Distributions visualized

分布の可視化

distopia(0.2.0): Fast distance calculations using explicitly vectorised SIMD

明示的にベクトル化されたSIMDを用いた高速な距離計算

distpy(1.32.3): distpy : Processing for distributed fibre-optic sensor data

distpy：分散型光ファイバーセンサーデータの処理

dit(1.5): Python package for information theory.

情報理論のためのPythonパッケージ。

diversipy(0.9): Sample in hypercubes, select diverse subsets, and measure diversity

ハイパーキューブでのサンプリング、多様なサブセットの選択、多様性の測定

django-basin3d(1.0.9): BASIN-3D Django Web Framework

BASIN-3D Django ウェブフレームワーク

django-uws(0.2.dev370864): Django implementation of the IVOA UWS pattern.

IVOA UWSパターンのDjango実装。

dlib(19.24.6): A toolkit for making real world machine learning and data analysis applications

実世界の機械学習やデータ分析のアプリケーションを作るためのツールキット

dmodelspy(0.2): Python port of dMODELS

dMODELS の Python 移植版

dm-reverb(0.14.0): Reverb is an efficient and easy-to-use data storage and transport system designed for machine learning research.

Reverbは、機械学習研究のために設計された効率的で使いやすいデータストレージとトランスポートシステムです。

dm-reverb-nightly(0.15.0.dev20240214): Reverb is an efficient and easy-to-use data storage and transport system designed for machine learning research.

Reverbは、機械学習研究のために設計された、効率的で使いやすいデータ保存・転送システムです。

dmsan(0.1.0): Decision-Making for sanitation and resource recovery systems

衛生および資源回収システムのための意思決定

dmsh(0.3.4): High-quality 2D mesh generator based on distmesh

distmeshをベースとした高品質な2Dメッシュ生成ツール

dmsky(0.2.5): Dark matter skymaps.

暗黒物質のスカイマップ

tensorflow-coder(0.0.5): TensorFlow Coder (TF-Coder): A Program Synthesis Tool for TensorFlow

TensorFlow Coder (TF-Coder): TensorFlow用のプログラム合成ツール

tensorflow-constrained-optimization(0.2): A library for performing constrained optimization in TensorFlow

TensorFlowで制約付き最適化を行うためのライブラリ

tensorflow-cpu(2.17.0): TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.

TensorFlowは、みんなのためのオープンソースの機械学習フレームワークです。

tensorflow-cpu-aws(2.15.1): TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.

TensorFlowは、誰でも使えるオープンソースの機械学習フレームワークです。

tensorflow-cpu-estimator(1.15.1): TensorFlow Estimator.

TensorFlow Estimator。

tensorflow-cpu-test-package(2.11.0rc0): TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.

TensorFlowは、誰でも使えるオープンソースの機械学習フレームワークです。

tensorflow-data-validation(1.15.1): A library for exploring and validating machine learning data.

機械学習データを調査および検証するためのライブラリ。

tensorflow-decision-forests(1.10.0): Collection of training and inference decision forest algorithms.

学習・推論用決定森アルゴリズム集

tensorflow-directml(1.15.8): TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.

TensorFlowは誰でも使えるオープンソースの機械学習フレームワークです。

tensorflow-directml-plugin(0.4.0.dev230202): TensorFlow-DirectML-Plugin is an open-source DirectML backend for TensorFlow.

TensorFlow-DirectML-Pluginは、TensorFlowのためのオープンソースのDirectMLバックエンドです。

tensorview(0.4.1): Dynamic visualization training service in Jupyter Notebook for Keras tf.keras and others.

Keras tf.kerasなどのJupyter Notebookでの動的視覚化トレーニングサービス。

tensorwaves(0.4.12): Python fitter package for multiple computational back-ends

複数の計算バックエンドのためのPythonフィッターパッケージ

tesseract(0.1.3): Tesselation based Recovery of Amorphous halo Concentrations

テッセレーションによるアモルファスハロー濃度の回収

testingadfadf(4.2.0):

testipynb(0.0.2): testipynb

テストピンブ

testpypackage-ces(0.0.9): Test pyproject

pyprojectのテスト

tetrachotomy(1.0.0): Hunting poles and zeros in the complex plane

複素平面上の極と零を探索する

textdescriptives(2.8.2): A library for calculating a variety of features from text using spaCy

spaCyを使ってテキストから様々な特徴量を計算するためのライブラリ

tf2pb(0.2.0): tf2pb: tensorflow model ckpt ,h5 convert to pb or serving pb

tf2pb: テンソルフローモデル ckpt ,h5 を pb に変換、または pb を提供する。

tf-estimator-nightly(2.16.0.dev2024012409): TensorFlow Estimator.

TensorFlow Estimator。

e2eAIOK-deltatuner(1.2.0): Intel extension for peft with PyTorch and DENAS

PyTorchとDENASによるpeftのIntel拡張機能

EasyModeler(2.2.6): Simple ODE Tools for Modelers

モデラー向けのシンプルなODEツール

easypipe(0.0.3): EasyPipe is a simple tool for developers to build ML applications.

EasyPipeは、開発者がMLアプリケーションを構築するためのシンプルなツールです。

EasyPlot(1.0.0): A matplotlib wrapper for fast and easy generation of reusable plots

再利用可能なプロットを素早く簡単に生成するための matplotlib ラッパー

ecgmentations(0.0.8): Ecg augmentation library and easy to use wrapper around other libraries

Ecg拡張ライブラリと他のライブラリの使いやすいラッパー

ecofaber(0.0.3): Perform micro/macro 3D economic simulations

マイクロ/マクロ3D経済シミュレーションの実行

ecubevis(1.0.2): Earth CUBE VISualization with Python

Pythonによる地球CUBE VISualization

edfrw(1.0.0): Read and write European Data Format (EDF) files

欧州データ形式(EDF)ファイルの読み込みと書き込み

edgaro(1.0.2.1): Explainable imbalanceD learninG compARatOr

説明可能なアンバランス学習コンパレータ

egga(0.1.9): Symbolic Geometric Algebra with E-Graphs

E-グラフによる記号幾何代数

eigen(0.1.1): Methods for solving eigenproblems Python

固有問題の解法 Python

eigs(0.0.3): An efficient complex eigensolver written in Rust.

Rustで書かれた効率的な複素固有値ソルバー。

effdet(0.4.1): EfficientDet for PyTorch

EfficientDet for PyTorch

ElementEmbeddings(0.6): Element Embeddings

要素の埋め込み

elastic-neural-search(0.6.3): Jina is the cloud-native neural search solution powered by the state-of-the-art AI and deep learning

Jinaは、最先端のAIとディープラーニングを搭載したクラウドネイティブのニューラル検索ソリューションです。

elmada(0.1.0): Dynamic electricity carbon emission factors and prices for Europe

ヨーロッパのダイナミックな電力の炭素排出係数と価格

embetter(0.6.2): Just a bunch of useful embeddings to get started quickly.

類似性を利用したエンベッディングの改善

em-deepfinder(1.1.0): Deep Finder is an original deep learning approach to localize macromolecules in cryo electron tomography images. The method is based on image segmentation using a 3D convolutional neural network.

Deep Finderは、クライオ電子断層撮影画像中の高分子をローカライズするための独自のディープラーニングアプローチです。この手法は、3次元畳み込みニューラルネットワークを用いた画像セグメンテーションに基づいています。

EMD-signal(1.6.0): Implementation of the Empirical Mode Decomposition (EMD) and its variations

経験的モード分解(EMD)の実装とそのバリエーション

em_examples(0.0.35): em_examples

em_examples

thapbi-pict(1.0.14): THAPBI Phytophthora ITS1 Classifier Tool (PICT).

THAPBI Phytophthora ITS1分類ツール（PICT）。

ThermoPyle(0.7.2.1): Creation of Thermodynamic Surfaces using CoolProp

CoolPropを用いた熱力学的表面の作成

ThorlabsPM100(1.2.2): Interface to the PM100A/D power meter from Thorlabs.

Thorlabs社のパワーメータPM100A/Dとのインターフェースです。

ThetaSynthesis(0.1.0):

thoughty(0.0.1): A Experiment Suite

A Experiment Suite (実験スイート)

TidalPy(0.5.4): Tidal Dynamics and Thermal-Orbital Evolution Software Suite Implemented in Cython and Python

Pythonで作られた惑星の潮汐進化ソフトウェア

ticdat(0.2.24):

TIdeS-ML(1.3.4): Tool for ORF-calling and ORF-classification using ML approaches

ORFコールとORF分類をMLアプローチで行うツール

tigernet(0.2.9): Network Topology via TIGER/Line Edges

TIGER/ラインエッジによるネットワークトポロジー

tilesegy(0.1.0): Python library for fast access to seismic data using TileDB

TileDBを用いた地震データへの高速アクセスのためのPythonライブラリ

tinkle(0.0.1): Data Simplified

簡素化されたデータ

timm-ctp(0.5.4): (Unofficial) PyTorch Image Models

(非公式)PyTorch イメージモデル

timm-eidl(0.9.14.dev0): PyTorch Image Models

PyTorch画像モデル

tinycov(0.4.0): Standalone command line tool to visualize coverage from a BAM file

BAMファイルのカバレッジを可視化するスタンドアロンのコマンドラインツール

tippecanoe(2.45.0): Builds vector tilesets from large (or small) collections of GeoJSON, FlatGeobuf, or CSV features

GeoJSON、FlatGeobuf、またはCSVフィーチャの大規模（または小規模）コレクションからベクトルタイルセットを構築します。

tiskitpy(0.5): TIme Series toolKIT

TIMEシリーズツールキット

tinyms(0.3.2): TinyMS is an Easy-to-Use deep learning development toolkit.

TinyMSは、簡単に使える深層学習開発ツールキットです。

tkwant(1.1.0): Package for time-dependent quantum transport simulations

時間依存の量子輸送シミュレーション用のパッケージ

tocm-reference-data(0.1): Reference data used in my research

私の研究で使用しているリファレンスデータ

tofa(0.0.10): Collection of requisites to speed up research & development with PyTorch

PyTorchを使った研究開発のスピードアップに必要なものを集めました。

espm(1.1.1): Electron SPectro-Microscopy Python Library

電子分光Pythonライブラリ

estimator(0.0.10): A framework for quickly creating machine learning models using Estimator API of TensorFlow.

TensorFlowのEstimator APIを使用して、機械学習モデルを迅速に作成するためのフレームワーク。

eth-log(0.3.2): Eth-log – python tools to collect and process ethereum smart contracts’ event logs

Eth-log – ethereumスマートコントラクトのイベントログを収集・処理するためのpythonツールです。

eunjeon(0.4.0): Python interface for eunjeon project & mecab based morphological analyzer.

eunjeonプロジェクトおよびmecabベースの形態素解析用のPythonインターフェイス。

eudract-py(1.3.0): Eudract-py is a Python library for searching clinical trials on EUDRACT

Eudract-pyは、EUDRACT上の臨床試験を検索するためのPythonライブラリです。

evoalgos(1.1): Modular evolutionary algorithms

モジュラー進化アルゴリズム

evodcinv(2.2.2): Inversion of dispersion curves using Evolutionary Algorithms

進化的アルゴリズムを使用した分散曲線の反転

evolvepy(2.0.0): EvolvePy is a Python module created to allow the easy creation and execution of evolutionary algorithms.

EvolvePyは、進化的アルゴリズムを簡単に作成・実行できるように作成されたPythonモジュールです。

evopreprocess(0.5.0): Data Preprocessing with Evolutionary and Nature Inspired Algorithms.

進化的アルゴリズムと自然に触発されたアルゴリズムによるデータ前処理。

evorbf(1.0.0): EvoRBF: Evolving Radial Basis Function Network by Intelligent Nature-inspired Algorithms

EvoRBF: 自然にインスパイアされたアルゴリズムによる進化する放射基底関数ネットワーク

exchange-calendars(4.5.5): Calendars for securities exchanges

exchange_calendarsは証券取引所のカレンダーを搭載したPythonライブラリです。

exchange-calendars-extensions-api(0.4.2): A package that defines parts of the API of the exchange-calendars-extensions package.

exchange-calendars-extensionsパッケージのAPIの一部を定義するパッケージ。

executorch(0.3.0): On-device AI across mobile, embedded and edge for PyTorch

PyTorchのためのモバイル、組み込み、エッジにわたるオンデバイスAI

ex-fuzzy(1.4.1): Library to perform explainable AI using fuzzy logic.

ファジィ論理を使って説明可能なAIを実行するライブラリ。

exoplot(0.2.1): Plate solving and plotting exoplanets on your astronomy image.

プレートを解析して、天文学画像上に系外惑星をプロットします。

exodeepfinder(0.3.5): ExoDeepFinder is an original deep learning approach to localize macromolecules in cryo electron tomography images. The method is based on image segmentation using a 3D convolutional neural network.

ExoDeepFinderは、低温電子断層撮影画像中の高分子をローカライズするための独自のディープラーニングアプローチです。この手法は、3D畳み込みニューラルネットワークを用いた画像セグメンテーションに基づいている。

Exo-k(1.2.2): Library to handle radiative opacities from various sources for atmospheric applications

大気アプリケーションのための様々なソースからの放射オパシティを扱うライブラリ

exo-lang(0.2.1): Exo: Exocompiled Array Language

Exo Exocompiled Array Language（エキソコンパイル配列言語

ezmodel(0.2.1): Machine Learning, Model, Surrogate, Metamodels, Response Surface

機械学習、モデル、サロゲート、メタモデル、応答曲面

fair-mango(0.1.1): Explore your AI model’s fairness

AI モデルの公平性を探る

torchlikelihoods(0.0.6.4): TorchLikelihoods: User-friendly handling of likelihoods in Pytorch

TorchLikelihoods。Pytorchにおける尤度のユーザフレンドリな取り扱い。

torch-xla(2.4.0): XLA bridge for PyTorch

PyTorch 用の XLA ブリッジ

torchonn(0.0.8): Pytorch-centric Optical Neural Network Library

Pytorch中心の光ニューラルネットワークライブラリ

torchonn-pyutils(0.0.3.1): A set of python modules for machine learning and data mining

機械学習とデータマイニングのためのPythonモジュールのセット

torii(0.6.0): Torii hardware definition language

鳥居ハードウェア定義言語

torii-boards(0.6.0): Board and connector definitions for Torii-HDL

Torii-HDL のボードとコネクタの定義

torchoutil(0.4.0): Collection of functions and modules to help development in PyTorch.

PyTorchでの開発を支援する関数とモジュールのコレクション。

torchpr(0.0.1): Phase retrieval toolkit for machine learning

機械学習用位相検索ツールキット

torch-rechub(0.0.2): A Lighting Pytorch Framework for Recommendation System, Easy-to-use and Easy-to-extend.

レコメンデーションシステムのための、使いやすく拡張しやすいLighting Pytorchフレームワーク。

toxine(1.0.52): Tiny preprocessor for Russian text

ロシア語テキストのための小さなプリプロセッサ

towerpy-rd(1.0.5): Towerpy: an open-source toolbox for processing polarimetric radar data

Towerpy: 偏波レーダーデータを処理するためのオープンソースツールボックス

trading-calendars(2.1.1): trading_calendars is a Python library with securities exchange calendars used by Quantopian’s Zipline.

trading_calendarsはQuantopianのZiplineで使われている証券取引所カレンダーを使ったPythonライブラリです。

trading-calendars-korea(0.0.1): trading_calendars is a Python library with securities exchange calendars used by Quantopian’s Zipline.

trading_calendars は、QuantopianのZiplineで使用されている証券取引所カレンダーを持つPythonライブラリです。

trackerhub(0.0.3): Real-time Multi-Object Tracking Library

リアルタイムマルチオブジェクトトラッキングライブラリ

tracktour(0.0.5): Network flow based tracker with guided error correction

ガイド付き誤差補正を用いたネットワークフローベーストラッカー

train(0.0.5): A library to build and train reinforcement learning agents in OpenAI Gym environments.

OpenAIジム環境での強化学習エージェントの構築と訓練を行うためのライブラリ。

trainable-initial-state-rnn(0.0.3): TensorFlow Keras RNNs with trainable initial states

学習可能な初期状態を持つTensorFlow Keras RNNs

trainer-xy(0.0.1): trainer dashboard

トレーナーダッシュボード

trajectorize(0.0.10): KSP Trajectory Optimization

KSP軌跡最適化

trankit(1.1.1): Trankit: A Light-Weight Transformer-based Toolkit for Multilingual Natural Language Processing

Trankit 多言語自然言語処理のための軽量なトランスフォーマーベースのツールキット

fhirpack(0.0.9b0): FHIRPACK (FHIR Python Analysis Client and Kit) is a general purpose FHIR client that simplifies the access, analysis and representation of FHIR and EHR data using PANDAS, an ETL philosophy and a functional syntax.

FHIRPACK (FHIR Python Analysis Client and Kit) は、PANDAS、ETL哲学、関数構文を使用して、FHIRとEHRデータのアクセス、分析、表現を簡素化する汎用FHIRクライアントです。

filterpy(1.4.5): Kalman filtering and optimal estimation library

カルマンフィルタリングと最適推定ライブラリ

filterpywhl(1.4.5): Kalman filtering and optimal estimation library

カルマンフィルタリングと最適推定ライブラリ

FinOL(0.2.1): An open financial platform for facilitating data-driven OLPS research

データドリブンなOLPS研究を促進するためのオープンな金融プラットフォーム

fireballpy(0.0.1): Minimalistic Fireball for Python

Python用ミニマルFireball

fish-simulator(0.1.11): Simulate zebrafish swim from tail angle tracking data

尾角追跡データからゼブラフィッシュの遊泳をシミュレーションする

fissa(1.0.0): A Python Library estimating somatic signals in 2-photon data

2光子データの体細胞信号を推定するPythonライブラリ

flappy-bird-gym(0.3.0): An OpenAI gym environment for the Flappy Bird game.

Flappy Bird ゲームのための OpenAI ジム環境

flappy-bird-gymnasium(0.4.0): A Gymnasium environment for the Flappy Bird game.

Flappy Birdゲーム用のGymnasium環境。

flappy-bird-gymS(0.3.0): An OpenAI gym environment for the Flappy Bird game.

Flappy Birdゲーム用のOpenAIジム環境。

metaheuristic-clustering(0.0.2): sklearn and pyclustering style implementations of SFLA and ABC

SFLAとABCのsklearnとpyclusteringスタイルの実装

metahopt(1.1.1): Metaheuristics optimization framework

メタヒューリスティック最適化フレームワーク

metalm-xclient(0.0.9b0): 雪浪模型推理服务的客户端

Xuelangモデル推論サービスのクライアント

metamist(7.4.1): Python API for interacting with the Sample API system

サンプルAPIシステムとの対話のためのPython API

metaperceptron(1.1.0): MetaPerceptron: Unleashing the Power of Metaheuristic-optimized Multi-Layer Perceptron – A Python Library

MetaPerceptron: Unleashing the Power of Metaheuristic-optimized Multi-Layer Perceptron – Pythonライブラリ

metapy(0.2.13): Python bindings for MeTA

MeTA 用 Python バインディング

metrique(0.3.2-1): Metrique – Client Libraries

Metrique – クライアントライブラリ

metrique-client(0.1.3-alpha27): Python/MongoDB Information Platform – Client

Python / MongoDB情報プラットフォーム-クライアント

metrique-server(0.1.3-alpha27): Python/MongoDB Information Platform – Server

Python/MongoDB情報プラットフォーム-サーバー

metriquet(0.2.7-1a): Metrique – Generic Tornado Server

Metrique – Generic Tornado Server

trusspy(3.0.1): Truss Solver for Python

Python用トラスソルバ

tsdae(1.1.0): Tranformer-based Denoising AutoEncoder for Sentence Transformers Unsupervised pre-training.

Tranformer-basedデノイジング文変換器用オートエンコーダ教師なし事前学習。

tsdate(0.2.1): Infer node ages from a tree sequence topology.

木系列トポロジーからノードの年齢を推測する

tsviewer(0.1.2): A GUI for visualizing time series data

時系列データを視覚化するためのGUI

tsinfer(0.3.3): Infer tree sequences from genetic variation data.

遺伝的変異データから木の配列を推定する

tti(0.2.2): Trading Technical Indicators, python library. Where Traditional Technical Analysis and AI are met.

トレーディングテクニカル指標、Pythonライブラリ。伝統的なテクニカル分析とAIが出会うところ。

ttopt(0.6.2): Multivariate function optimizer based on the tensor train approach.

テンソルトレイン法に基づく多変量関数最小化法

tstoolbox(108.2.0): Command line script and Python library to manipulate time series.

時系列ファイルを操作するためのコマンドラインスクリプト

tudaesasII(2024.2): Python module related to the Master’s course SASII at the faculty of Aeropsace Engineering, TU Delft

デルフト工科大学航空工学部の修士課程SASIIに関連したPythonモジュール

tuduam(2024.15): Python module related to the course on Urban Air Mobility at the faculty of Aeropsace Engineering, TU Delft

デルフト工科大学（TU Delft）の航空宇宙工学部（Faculty of Aeropsace Engineering）の都市航空モビリティ（Urban Air Mobility）コースに関連するPythonモジュール。

tulipgui-python(5.2.1): Tulip GUI Python bindings

Tulip GUI Pythonバインディング

tulip-python(5.7.2): Large graphs analysis and drawing

大規模なグラフの解析と描画

tune-easy(0.2.1): tune-easy: A hyperparameter tuning tool, extremely easy to use.

tune-easy：非常に使いやすいハイパーパラメータチューニングツール。

tuneflow(0.0.1): A simple way to fine-tune your models and datasets.

モデルやデータセットを微調整するためのシンプルな方法です。

tungstenkit(0.2.20): ML container made simple

Tungstenkitは、汎用的で標準化されたMLモデルコンテナ「Tungstenモデル」を構築・利用するためのオープンソースツールです。

turingpoint(0.2.0): Reinforcement Learning (RL) library

強化学習(RL)ライブラリ

tvt-test-vector-transformer(0.0.1): Translate digital test vectors for automated test equipment for semiconductors

半導体用の自動テスト装置用のデジタルテストベクトルを翻訳する

turque(0.0.1): Turkish question answering and generation tool.

トルコ語の質問の回答と生成ツール

turques(0.0.0): Turkish question answering and generation tool.

トルコ語質問応答・生成ツール

tweetscrape(0.6.2): Scrape the Twitter frontend API without any authentication and restriction.

TwitterのフロントエンドAPIを認証や制限なしにスクレイピングします。

midigpt(0.0.1b5): midiGPT: A MIDI Music Generation Library

midiGPT： MIDI音楽生成ライブラリ

milinamaso(0.1.0): Everything necessary to train a computer vision model in PyTorch

PyTorchでコンピュータビジョンモデルを学習するために必要なすべてのもの

miller-rabin(1.0.1): Fast, deterministic* Miller-Rabin primality test.

高速で確定的な* Miller-Rabin素数性テスト。

mimeta-pytorch(0.0.6): Library for using the MIMeta dataset

MIMetaデータセットを使用するためのライブラリ

MiModD(0.1.9): Tools for Mutation Identification in Model Organism Genomes using Desktop PCs

デスクトップPCを用いたモデル生物ゲノムにおける突然変異同定のためのツール

mindconverter(1.7.0): mindconverter platform: linux, cpu: x86_64, git version: [sha1]:bec7dff, [branch]: (HEAD, origin/r1.7, r1.7)

mindconverter プラットフォーム: linux, CPU: x86_64, git バージョン: [sha1]:339c338, [branch]: (HEAD, origin/master, origin/HEAD, master).

mindformers(1.2.0): mindformers platform: linux, cpu: x86_64

mindformers platform: linux, cpu: x86_64, git version： [sha1]:fb46337, [branch]: (HEAD, origin/r0.3, origin/HEAD, r0.3)

mindinsight(2.3.1): mindinsight platform: linux, cpu: x86_64, git version: [sha1]:6e8f0e75, [branch]: (HEAD -> master, origin/master, origin/HEAD)

mindinsight プラットフォーム: linux, CPU: x86_64, git バージョン: [sha1]:c248457, [branch]: (HEAD, origin/master, origin/HEAD, master)

mindspore(2.3.1): MindSpore is a new open source deep learning training/inference framework that could be used for mobile, edge and cloud scenarios.

MindSporeは、モバイル、エッジ、クラウドのシナリオに使用できる、新しいオープンソースの深層学習トレーニング/推論フレームワークです。

mindspore-ascend(1.10.0): MindSpore is a new open source deep learning training/inference framework that could be used for mobile, edge and cloud scenarios.

MindSporeは新しいオープンソースの深層学習トレーニング/推論フレームワークで、モバイル、エッジ、クラウドのシナリオに使用できる可能性があります。

mindspore-ascend-dev(2.0.0.dev20221113): MindSpore is a new open source deep learning training/inference framework that could be used for mobile, edge and cloud scenarios.

MindSporeは、モバイル、エッジ、クラウドのシナリオに使用できる新しいオープンソースの深層学習トレーニング/推論フレームワークです。

mindspore-cuda11-dev(2.0.0.dev20221108): MindSpore is a new open source deep learning training/inference framework that could be used for mobile, edge and cloud scenarios.

MindSporeは、モバイル、エッジ、クラウドのシナリオに使用できる新しいオープンソースの深層学習トレーニング/推論フレームワークです。

mindspore-dev(2.3.0.dev20240609): MindSpore is a new open source deep learning training/inference framework that could be used for mobile, edge and cloud scenarios.

MindSporeは、モバイル、エッジ、クラウドのシナリオに利用可能な、新しいオープンソースの深層学習トレーニング/推論フレームワークです。

mindspore-federated(0.1.0): MindSpore is a new open source deep learning training/inference framework that could be used for mobile, edge and cloud scenarios.

MindSporeは、モバイル、エッジ、クラウドのシナリオに使用できる新しいオープンソースの深層学習トレーニング/推論フレームワークです。

mindspore-gpu(1.10.0): MindSpore is a new open source deep learning training/inference framework that could be used for mobile, edge and cloud scenarios.

MindSporeは、モバイル、エッジ、クラウドのシナリオで使用することができる新しいオープンソースのディープラーニングトレーニング/推論フレームワークです。

mindspore-gs(0.5.0): A MindSpore model optimization algorithm set..

MindSporeのモデル最適化アルゴリズムセット。

mindspore-lite(2.0.0): MindSpore is a new open source deep learning training/inference framework that could be used for mobile, edge and cloud scenarios.

MindSporeは、モバイル、エッジ、クラウドシナリオに使用できる新しいオープンソースのディープラーニングトレーニング/推論フレームワークです。

mindspore-rec(0.3.0): This recommender library is based on MindSpore.

MindSporeをベースとしたレコメンダーライブラリです。

mindspore-rl(0.7.0): A MindSpore reinforcement learning framework.

MindSpore強化学習フレームワーク

mindspore-serving(2.0.2): MindSpore is a new open source deep learning training/inference framework that could be used for mobile, edge and cloud scenarios.

MindSporeは、モバイル、エッジ、クラウドのシナリオに使用できる新しいオープンソースのディープラーニングトレーニング/推論フレームワークである。

union(0.1.71): Adds Union specific functionality to Flytekit

Flytekitにユニオン固有の機能を追加

unionai(0.1.71): Adds Union specific functionality to Flytekit

FlytekitにUnion Cloud固有の機能を追加

unionai-actor(0.1.1): Enables Union.ai actors

Union.aiのアクターを有効にする

unique-randomizer(0.0.1): UniqueRandomizer: Incremental Sampling Without Replacement

UniqueRandomizer: 置換なしのインクリメンタル・サンプリング

Unum(4.2.1): Units in Python

Pythonにおける単位

uom(0.6.7): Unit of Measure conversion tool

計測単位変換ツール

uo-parser-beta(0.1.8): uo-parser-beta

ユーオーパーサベータ

uproot(5.3.12): ROOT I/O in pure Python and NumPy.

ピュアPythonとNumPyでのROOT I/O。

uproot3(3.14.4): ROOT I/O in pure Python and Numpy.

純粋なPythonとNumpyでのROOT I/O。

uproot3-methods(0.10.1): Pythonic mix-ins for ROOT classes.

ROOTクラスのPythonic mix-in。

uproot4(4.0.0): ROOT I/O in pure Python and NumPy.

ピュアPythonとNumPyでROOT I/O。

uproot-methods(0.9.2): Pythonic mix-ins for ROOT classes.

ROOTクラスのPythonicミックスイン

ursactl(0.9.2): command line tool and library for intercting with ursafrontier.cloud

ursafrontier.cloud と対話するためのコマンドラインツールおよびライブラリ

uqtestfuns(0.4.1): A Python3 library of test functions from the uncertainty quantification community with a common interface for benchmarking purpose.

不確かさ定量化コミュニティからのテスト関数のPython3ライブラリで、ベンチマーク目的の共通インターフェイスを備えています。

uraeus.nmbd.python(0.0.1.dev4): Numerical simulation environment of constrained multi-body systems in python.

pythonによる制約付き多体系の数値シミュレーション環境

uraeus.smbd(0.0.1.dev3): A python package for symbolic creation and analysis of constrained multi-body systems.

拘束されたマルチボディシステムを記号的に作成・解析するための Python パッケージ

uravu(1.3.0): Bayesian methods for analytical relationships

解析関係のためのベイズ法

useq-schema(0.4.7): Schema for multi-dimensional microscopy experiments

多次元顕微鏡実験のためのスキーマ

utilmy(0.1.17223004): utils

ユティリティー

uvotredux(0.1.2): Python wrapper to reduce Swift UVOT data

Swift UVOTデータ削減のためのPythonラッパー

mlflow-observer(0.0.1): Experiment tracking with sacred and mlflow

神聖とmlflowでの実験トラッキング

mlflow-tritonserver(1.1.0): Tritonserver Mlflow Deployment

Tritonserver MLflow の展開

mlgpt(0.0.1): A Causal Experiment Suite

因果関係実験スイート

mlinfra(0.0.14): A tool to deploy mlops tooling at the click of a button.

ボタンをクリックするだけでmlopsツールをデプロイするツール。

mljet(0.7.0): minimalistic ML-models auto mljetnt tool

最小限のML-models auto mljetnt tool

mlmachine(0.1.5): Accelerate machine learning experimentation

機械学習の実験を加速する

ml-metadata(1.15.0): A library for maintaining metadata for artifacts.

成果物のメタデータを管理するためのライブラリ

mlmodels(0.38.1): Generic model API, Model Zoo in Tensorflow, Keras, Pytorch, Hyperparamter search

汎用モデルAPI、Tensorflowのモデルズー、Keras、Pytorch、ハイパーパラメタ検索

M-LOOP(3.3.5): M-LOOP: Machine-learning online optimization package. A python package of automated optimization tools – enhanced with machine-learning – for quantum scientific experiments, computer controlled systems or other optimization tasks.

M ‐ LOOP機械学習オンライン最適化パッケージ自動科学的最適化ツールのpythonパッケージ – 機械学習で強化 – 量子科学実験、コンピューター制御システムまたは他の最適化タスク。

ml-pipelines-sdk(1.15.1): A dependency-light distribution of the core pipeline authoring functionality of TensorFlow Extended (TFX).

TensorFlow Extended（TFX）の中核となるパイプラインオーサリング機能を、依存性を考慮しながら提供します。

mlpm(1.4.1.1): Machine Learning Package Manager

機械学習パッケージマネージャー

mlpm-client(1.0.0.11): Python Client for AID Project

AID プロジェクト用 Python クライアント

mlr(0.1.0): Linear regression utility with inference tests, residual analysis, outlier visualization, multicollinearity test, and other features

推論検定、残差分析、外れ値の可視化、多共線性検定などの機能を備えた線形回帰の有用性

ml-report(0.0.2): Automated reporting for training and evaluating Machine Learning models

機械学習モデルのトレーニングと評価のための自動レポート

meteoserver(0.0.18): A Python module to obtain and read Dutch weather data from Meteoserver.nl

Meteoserver.nl からオランダの天気データを取得して読み込む Python モジュール

mlrose-reborn(2.0.0): mlrose_reborn: Machine Learning, Randomized Optimization and Search

mlrose_reborn. 機械学習、ランダム化最適化、検索

ml-scheduler(1.2.0): A lightweight machine learning experiment scheduler that automates resource management (e.g., GPUs and models) and batch runs experiments with just a few lines of Python code.

GPUやモデルなどのリソース管理を自動化し、数行のPythonコードで実験をバッチ実行する、軽量の機械学習実験スケジューラ。

mlutils(0.2.0b): Collection of various utilities for machine learning and AI planning.

機械学習やAI計画のための様々なユーティリティのコレクション

mmrbipy(1.1.2): mmrbipy: A solver for the min-max regret binary integer programming problem (MMR-BIP)

mmrbipy: 最小後悔2値整数計画問題(MMR-BIP)のソルバ

mnisiscom(0.4.0): A simple command line tool and GUI for computing subtraction ictal SPECT coregistered to MRI (SISCOM). mnisiscom is exclusively intended for research use!

MRI (SISCOM) に登録された減算ictal SPECT を計算するためのシンプルなコマンドラインツールと GUI です。

mob-suite(3.1.9): MOB-suite is a set of tools for finding, typing and reconstruction of plasmids from draft and complete genome assemblies.

MOB-suiteは、ドラフトおよび完全なゲノムアセンブリーからプラスミドを見つけ、タイプし、再構築するためのツール群です。

moarchiving(0.6.0): Biobjective Archive class with hypervolume indicator and uncrowded hypervolume improvement computation

ハイパーボリュームインジケーターと非混雑ハイパーボリューム改善計算を持つ生物学的アーカイブクラス

mobility-virtual-environment(0.14.3): The Mobility Virtual Environment (MoVE) tests multi-vehicle mobility scenarios.

Mobility Virtual Environment (MoVE) は、多車両のモビリティシナリオをテストします。

mock-event-generator(1.4.12): Re-create gravitational wave pipeline events by time-shifting existing ones.

既存のものをタイムシフトして重力波パイプラインイベントを再作成する

model-inference-fastapi(0.0.1a0): Use fastapi for model inference over http

http経由のモデル推論にfastapiを使用する。

modelbench(0.6.0): Run benchmarks and generate reports measuring the behavior of many AI Systems.

ベンチマークを実行し、多くのAIシステムの動作を測定するレポートを生成します。

model-card-toolkit(2.0.0): Model Card Toolkit

モデルカードツールキット

modepy(2021.1): Modes and nodes for high-order methods

高次メソッドのモードとノード

modular-mujoco-envs(1.5): Modular MuJoCo Environments

モジュール式MuJoCo環境

moex(0.0.1): MoscowExchange ISS Queries implementation

MoscowExchange ISSクエリーの実装

mollib(1.0.9):

molstruct(3.0.0): Convert chemical molecule data CSV files to structured data formats

化学分子データのCSVファイルを構造化データ形式に変換する

momo-data-validation(0.0.1): Data Validation package

データ検証パッケージ

monai-weekly(1.4.dev2434): AI Toolkit for Healthcare Imaging

AI Toolkit for Healthcare Imaging（ヘルスケアイメージングのためのAIツールキット

mongs-kfp(2.0.0a2): KubeFlow Pipelines SDK

KubeFlow Pipelines SDK（キューブフローパイプラインSDK

monte-library(0.1.0): monte-library is a set of Monte Carlo methods in Python. The package is written to be flexible, clear to understand and encompass variety of Monte Carlo methods.

monte-libraryは、Pythonのモンテカルロ法セットです。このパッケージは、柔軟で分かりやすく、様々なモンテカルロ法を包含するように書かれています。

mooon(0.0.1b0): Graph data augmentation library

グラフデータ拡張ライブラリ

moverscore(1.0.3): MoverScore: Evaluating text generation with contextualized embeddings and earth mover distance

MoverScore. 文脈に沿ったエンベッディングと地球移動体距離を用いたテキスト生成の評価

MotionClouds(20220927): Model-based stimulus synthesis of natural-like random textures for the study of motion perception.

運動知覚の研究のための自然に似たランダムテクスチャのモデルベース刺激合成

mozsci(0.9.2): Data science tools from Moz

Moz のデータサイエンスツール

waymo-open-dataset-tf-1-15-0(1.2.0): Waymo Open Dataset libraries.

Waymoオープンデータセットライブラリ

waymo-open-dataset-tf-2-0-0(1.3.1): Waymo Open Dataset libraries.

Waymo Open Datasetライブラリ。

waymo-open-dataset-tf-2-1-0(1.3.1): Waymo Open Dataset libraries.

Waymo Open Datasetライブラリ。

waymo-open-dataset-tf-2-11-0(1.6.1):

waymo-open-dataset-tf-2-12-0(1.6.4):

waymo-open-dataset-tf-2-2-0(1.3.1): Waymo Open Dataset libraries.

Waymoオープンデータセットライブラリ

waymo-open-dataset-tf-2-3-0(1.3.1): Waymo Open Dataset libraries.

Waymoオープンデータセットライブラリ。

waymo-open-dataset-tf-2-4-0(1.4.1): Waymo Open Dataset libraries.

Waymo Open Dataset libraries.

waymo-open-dataset-tf-2-5-0(1.4.1): Waymo Open Dataset libraries.

Waymo Open Datasetライブラリ。

waymo-open-dataset-tf-2-6-0(1.4.9): Waymo Open Dataset libraries.

Waymo Open Datasetのライブラリ。

webknossos(0.15.1): Python API for working with WEBKNOSSOS datasets, annotations, and for WEBKNOSSOS server interaction.

webKnossosデータセット、アノテーション、webKnossosサーバーとのインタラクションを行うためのPython APIです。

wellcadformats(0.3): Read/write WellCAD’s ASCII data file formats

WellCADのASCIIデータファイルフォーマットの読み書きができます。

weio(1.0.0): Library to read and write files for wind energy

風力発電用ファイルの読み出しと書き込みを行うライブラリ

werpy(2.1.2): A powerful yet lightweight Python package to calculate and analyze the Word Error Rate (WER).

Word Error Rate(WER)を計算および分析するための強力かつ軽量のPythonパッケージ。

wettingfront(1.2.0): Wetting front analysis tool

ウェッティングフロント解析ツール

whs(0.0.0): A toolkit for generating small model.

小さなモデルを生成するためのツールキット

WizardHat(0.2.1): Real-time processing and plotting of data streamed over LSL, with a focus on student-led BCI projects.

学生主導のBCIプロジェクトに焦点を当てた、LSLを介してストリーミングされたデータのリアルタイム処理とプロット。

wlkata-mirobot-python(0.1.14): WKlata Mirobot Python SDK

WKlata Mirobot Python SDK

wlsqm(0.1.6): Weighted least squares meshless interpolator

加重最小二乗メッシュレスインターポレータ

wltp-gearshift(1.4.0): Gearshift tool implement the Sub-Annex 1 and Sub-Annex 2 of theCOMMISSION REGULATION (EU) 2017/1151 of 1 June 2017 – Annex XXI

ギアシフトツールは、2017年6月1日のCOMMISSION REGULATION (EU) 2017/1151 – Annex XXIのSub-Annex 1とSub-Annex 2を実装します。

mxnet(1.9.1): Apache MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses openblas and MKLDNN.

MXNetは、超スケーラブルな深層学習フレームワークです。このバージョンでは、openblasとMKLDNNを使用しています。

mxnet-cu100(1.9.0): Apache MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses CUDA-10.0 and MKLDNN.

MXNetは、非常にスケーラブルなディープラーニングフレームワークです。このバージョンはCUDA-10.0を使用します。

mxnet-cu100mkl(1.5.1.post0): MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses CUDA-10.0 and MKLDNN.

MXNetは超スケーラブルなディープラーニングフレームワークです。このバージョンではCUDA-10.0とMKLDNNを使用しています。

myokit(1.37.0): A modeling and simulation tool for cardiac cellular electrophysiology

心臓細胞電気生理学の簡単なインターフェース

mztabpy(0.0.1): Python package to handle mztab files

mztabファイルを扱うためのPythonパッケージ

n2d2(1.0.0): Neural Network Design & Deployment with Python

Pythonによるニューラルネットワークの設計と導入

naaf(0.3.1): IO hub for Cryo-EM, Cryo-ET and subtomogram averaging data.

Cryo-EM、Cryo-ET、サブトモグラム平均化データ用のIOハブ。

napari(0.5.3): n-dimensional array viewer in Python

Python での n 次元配列ビューア

napari-aicsimageio(0.7.2): AICSImageIO bindings for napari

napari用のAICSImageIO。純粋なPythonを使って、複数のファイルフォーマットをnapariに直接読み込むことができます。

napari-allencell-annotator(2.0.1): A plugin that enables annotations provided by Allen Institute for Cell Science

Allen Institute for Cell Science が提供するアノテーションを有効にするプラグインです。

napari-allencell-segmenter(2.1.12): A plugin that enables 3D image segmentation provided by Allen Institute for Cell Science

Allen Institute for Cell Scienceが提供する3D画像のセグメンテーションを可能にするプラグイン

napari-animation(0.0.8): A plugin for making animations in napari

napariでアニメーションを作成するためのプラグイン

napari-deepfinder(0.0.1): A napari plugin for the DeepFinder library which includes display, annotation, target generation, segmentation and clustering functionalities. An orthoslice view has been added for an easier visualisation and annotation process.

表示、アノテーション、ターゲット生成、セグメンテーション、クラスタリング機能を含むDeepFinderライブラリのnapariプラグイン。オーソスライスビューが追加され、より簡単に可視化、アノテーションができるようになりました。

napari-imagej(0.1.0): ImageJ functionality from napari

napariからのImageJの機能

napari-io(0.0.0): napari io plugin.

napari ioプラグイン。

napari-locan(0.5.0): Use locan methods in napari for single-molecule localization microscopy data.

ナパリで locan メソッドを使用する

napari-omero(0.2.1): napari/OMERO interoperability

ナパリ/ＯＭＥＲＯ相互運用性

Navix(0.7.0): Accelerated gridworld navigation with JAX for deep reinforcement learning

深層強化学習のためのJAXによるグリッドワールドナビゲーションの高速化。

navsim(2.10.7): Navigation Simulator

ナビゲーションシミュレータ

navsim-envs(2.10.9): Navigation Simulator Environments

ナビゲーションシミュレータの環境サポート

nboost(0.3.9): Nboost is a scalable, search-api-boosting platform for developing and deploying automated SOTA models more relevant search results.

Nboostは、自動化されたSOTAモデルを開発し、より関連性の高い検索結果を展開するためのスケーラブルな、検索api-boostingプラットフォームです。

ndd(1.10.6): Bayesian entropy estimation from discrete data

離散データからのベイズ的エントロピー推定

ndp(0.0.2): A python tool for reducing neutron depth profiling measurements

中性子深度プロファイリング測定値を削減するためのPythonツール

ndpolator(1.2.1): ndpolator: fast, n-dimensional linear interpolation and extrapolation on sparse grids

ndpolator: 疎な格子上での高速なn次元線形補間と外挿

ndare(0.0.0): NDARE

NDARE

neldermead(0.0.12): Nelder-Mead for numerical optimization in Python

Pythonの数値最適化のためのNelder-Mead

nelder-mead(1.0.1): Nelder-Mead for numerical optimization in Python

Pythonによる数値最適化のためのNelder-Mead

nemo-aligner(0.3.1): NeMo-Aligner – a toolkit for model alignment

NeMo-Aligner – モデルアライメントのためのツールキット

nemo-bo(0.1.16): Multi-objective optimization of chemical processes with automated machine learning workflows

自動機械学習ワークフローによる化学プロセスの多目的最適化

nemo-text-processing(1.1.0): NeMo text processing for ASR and TTS

ASRとTTSのためのNeMoテキスト処理

nemo-toolkit(1.23.0): NeMo – a toolkit for Conversational AI

NEMOコアパッケージ。すべてのコレクションに必要

nengo-dl(3.6.0): Deep learning integration for Nengo

Nengoへのディープラーニングの統合

ne-pretty(0.0.7): ne_pretty rule find entity

ne_pretty ルール検索エンティティ

nerf-pytorch(1.2): Neural Radiance Fields

ニューラルラディアンスフィールド

nest-on-square-wheels(3.0.2): Python bindings for NEST

NEST 用 Python バインディング

netin(1.0.7): Python package to study inequalities in social networks

ソーシャルネットワークにおける不平等を研究するためのPythonパッケージ

netron(7.8.5): Viewer for neural network, deep learning, and machine learning models

ニューラルネットワーク、ディープラーニング、機械学習モデルのビューア

NeuralNetworkCoordinates(1.0.0): NeuralNetworkCoordinates: Precise coordinates for visualizing intricate neural network transformations. Uncover spatial insights, enhance interpretability, and tailor custom visualizations with this specialized Python package.

NeuralNetworkCoordinates：ニューラルネットワークの複雑な変換を可視化するための正確な座標。この特殊なPythonパッケージを使って，空間的な洞察を発見し，解釈可能性を高め，カスタム可視化をカスタマイズする。

neural-tangents(0.6.5): Fast and Easy Infinite Neural Networks in Python

Pythonによる高速で簡単な無限ニューラルネットワーク

nevis(0.1.0): Presents the landscape of Great Britain as a testbed for optimisation and sampling methods.

最適化およびサンプリング手法のテストベッドとして、イギリスの風景を紹介しています。

yolo5(0.0.1): Packaged version of the Yolov5 object detector

Yolov5物体検出器のパッケージ版

yolo6(0.0.1): Wrapper for incomming yolov6

yolov6をインコミングするためのラッパー

yolo7(0.0.1): Wrapper for incomming yolov7

yolov7のインコミングのためのラッパー

yoloai(0.1.dev0): yoloai

ヨーロアイ

yolor(0.0.6): Packaged version of the Yolor repository

Yolorレポジトリのパッケージ版

yolotest(8.0.61): Ultralytics YOLOv8

ウルトラリティクス YOLOv8

yolov10(0.0.1): Wrapper for the incoming yolov9

yolov9 用ラッパー

yolov4(3.2.0): YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

YOLOv4: 物体検出の最適な速度と精度

yolov5(7.0.13): Packaged version of the Yolov5 object detector

Yolov5 物体検出器のパッケージ版

yolov8(0.0.2): :warning: The `yolov8` package is a placeholder, not the official Ultralytics version. Please install the official `ultralytics` package via `pip install ultralytics` instead.

yolov8 ラッパー

yolov8-pose-triton(8.2.0): Ultralytics YOLOv8 for SOTA object detection, multi-object tracking, instance segmentation, pose estimation and image classification.

SOTA オブジェクト検出、マルチオブジェクト追跡、インスタンスセグメンテーション、姿勢推定、画像分類用の Ultralytics YOLOv8。

yolov8-rknn(8.0.151): Ultralytics YOLOv8 for SOTA object detection, multi-object tracking, instance segmentation, pose estimation and image classification.

Ultralytics YOLOv8 SOTAオブジェクト検出、多オブジェクト追跡、インスタンス分割、ポーズ推定、画像分類。

yoloxdetect(0.0.10): It is a demo application of the YOLOX model.

YOLOXモデルのデモアプリケーションです。

yy-scikit-multilearn(0.2.2): YY-Scikit-multilearn is a BSD-licensed library for multi-label classification that is built on top of the well-known scikit-learn ecosystem.

YY-Scikit-multilearnはBSDライセンスのマルチラベル分類用ライブラリで、有名なscikit-learnエコシステムの上に構築されています。

zahner-analysis(1.1.3): Python package for the analysis of electrochemical impedance spectra.

電気化学インピーダンススペクトルの解析用 Python パッケージ。

zapf(0.4.7): Client library for the PILS specification

PILS仕様のクライアントライブラリ

zentf(4.2.0): zenTF : A TensorFlow extension for AMD EPYC CPUs.

zenTF : AMD EPYC CPU用のTensorFlow拡張機能。

zeroshot-classifier(0.2.3): code and data for the Findings of ACL’23 paper Label Agnostic Pre-training for Zero-shot Text Classification

ACL’23論文Label Agnostic Pre-training for Zero-shot Text Classificationの知見のためのコードとデータ

zen3geo(0.6.2): The 🌏 data science library you’ve been waiting for~

あなたが待ち望んでいた?データサイエンスライブラリーです。

zeus-mcmc(2.5.4): zeus: Lightning Fast MCMC

zeus 超高速MCMC

nnabla-ext-cuda102-nccl2-mpi3-1-6(1.30.1): A CUDA() and cuDNN() extension of NNabla

NNablaのCUDA(10.2)とcuDNN(7.6.5)の拡張機能

nnabla-ext-cuda110(1.39.0): A CUDA(11.0) and cuDNN(8.0.5) extension of NNabla

NNablaのCUDA(11.0)とcuDNN(8.0.4)の拡張機能

nnabla-ext-cuda110-nccl2-mpi2-1-1(1.30.1): A CUDA() and cuDNN() extension of NNabla

NNablaのCUDA(11.0)とcuDNN(8.0.4)の拡張です。

nnabla-ext-cuda110-nccl2-mpi3-1-6(1.30.1): A CUDA() and cuDNN() extension of NNabla

NNablaのCUDA(11.0)およびcuDNN(8.0.4)拡張。

nnabla-ext-cuda114(1.33.1): A CUDA(11.4) and cuDNN(8.2.4) extension of NNabla

NNablaのCUDA(11.4)とcuDNN(8.2.4)拡張版

nnabla-ext-cuda116(1.39.0): A CUDA(11.6) and cuDNN(8.4.0) extension of NNabla

NNabla の CUDA(11.6) および cuDNN(8.4.1) 拡張。

nnabla-ext-cuda120(1.39.0): A CUDA(12.0) and cuDNN(8.8.0) extension of NNabla

NNablaのCUDA(12.0)およびcuDNN(8.8.0)拡張機能

nnabla-nas(0.15.0): Use NNC compute resource from NNabla

NNablaからのNNC計算資源の使用

nnabla-rl(0.15.0): Deep reinforcement learning library built on top of Neural Network Libraries

Neural Network Librariesの上に構築された深層強化学習ライブラリ

nnbench(0.3.0): A small framework for benchmarking machine learning models.

機械学習モデルのベンチマーク用の小さなフレームワーク。

NORDic(2.5.0): Network Oriented Repurposing of Drugs (NORDic): network identification / master regulator detection / drug effect simulator / drug repurposing

Network Oriented Repurposing of Drugs (NORDic)：ネットワークの特定とマスターレギュレータの検出

norfair(2.2.0): Lightweight Python library for adding real-time multi-object tracking to any detector.

あらゆる検出器にリアルタイムマルチオブジェクトトラッキングを追加するための軽量なPythonライブラリ。

norfair-tracker(0.0.4): Packaged version of the Norfair Tracker Module

Norfair Tracker Moduleのパッケージ版

norfairwhl(2.2.0): Lightweight Python library for adding real-time multi-object tracking to any detector.

あらゆる検出器にリアルタイムの多オブジェクト追跡を追加するための軽量Pythonライブラリ

npcnn(0.3): test code based on deepctr

deepctrに基づくテストコード

npview(0.0.5): CLI utility for previewing .npy files

.npyファイルをプレビューするためのCLIユーティリティ

Nsound(0.9.5): Nsound is a C++ library and Python module for audio synthesis featuring dynamic digital filters. Nsound lets you easily shape waveforms and write to disk or plot them. Nsound aims to be as powerful as Csound but easy to use.

Nsoundは、ダイナミックデジタルフィルターを備えたオーディオ合成用のC ++ライブラリおよびPythonモジュールです。 Nsoundを使用すると、簡単に波形を整形してディスクに書き込んだり、プロットしたりできます。 NsoundはCsoundと同じくらい強力で使いやすいことを目指しています。

ntqr(0.3.2): Tools for the logic of evaluation using unlabeled data

ラベルなしデータを用いた評価ロジックのためのツール

numbyte(2009.12.24.py3k.cpp): numbyte – numerical bytearray – c++ numerical buffer interface extending bytearray into numpy-like, 2d array

numbyte-数値bytearray-bytearrayをnumpyのような2D配列に拡張するC ++数値バッファインターフェイス

numbytes(2009.12.24.py3k.cpp): numerical bytearray – extends bytearray into numpy-like, 2d array

数値バイト配列 – バイト配列をnumpyライクな2次元配列に拡張する

tensorflow-federated-nightly(0.19.0.dev20220218): TensorFlow Federated is an open-source federated learning framework.

TensorFlow Federatedは、オープンソースの連携型学習フレームワークです。

tensorflow-fedora28(1.9.0rc0): TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.

TensorFlowは誰でも使えるオープンソースの機械学習フレームワークです。

tensorflow-gan(2.1.0): TF-GAN: A Generative Adversarial Networks library for TensorFlow.

TF-GAN: TensorFlow用のGenerative Adversarial Networksライブラリ。

tensorflow-gnn(1.0.3): A library for building scalable graph neural networks in TensorFlow.

TensorFlowでスケーラブルなグラフニューラルネットワークを構築するためのライブラリです。

tensorflow-gpu(2.12.0): “Removed: please install “tensorflow”” instead”

TensorFlowは、誰もが使えるオープンソースの機械学習フレームワークです。

tensorflow-gpu-estimator(2.3.0): TensorFlow Estimator.

TensorFlow Estimatorです。

tensorflow-gpu-macosx(1.8.1): Unoffcial NVIDIA CUDA GPU support version of Google Tensorflow for MAC OSX 10.13. For more info, please check out my github page. I highly recommend you directly download and install it from my github’s release. If you insist on compiling it, you’d do it on a shell to debug.

MAC OSX 10.13用Google TensorflowのNVIDIA CUDA GPU非対応バージョン。詳細については、私のgithubページをご覧ください。私のgithubのリリースから直接ダウンロードし、インストールすることを強くお勧めします。もし、どうしてもコンパイルしたいのであれば、デバッグのためにシェル上で行うことになるでしょう。

tensorflow-hub(0.16.1): TensorFlow Hub is a library to foster the publication, discovery, and consumption of reusable parts of machine learning models.

TensorFlow Hubは、機械学習モデルの再利用可能な部分の発行、発見、および消費を促進するためのライブラリです。

tensorflow-intel(2.17.0): TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.

TensorFlowは、すべての人のためのオープンソース機械学習フレームワークです。

tensorflow-io-nightly(0.31.0.dev20230309180344): TensorFlow IO

TensorFlow IO

tensorflow-io-plugin-gs-nightly(0.18.0.dev20210513213318): TensorFlow IO

TensorFlow IO

tensorflowjs(4.20.0):

tensorflow-model-optimization(0.8.0): A suite of tools that users, both novice and advanced can use to optimize machine learning models for deployment and execution.

初心者から上級者まで、ユーザーが展開と実行のために機械学習モデルを最適化するために使用できる一連のツール。

tensorflow-model-remediation(0.1.7.1): TensorFlow Model Remediation

TensorFlowモデルリメディエーション

tensorflow-quantum(0.7.3): TensorFlow Quantum is a library for hybrid quantum-classical machine learning.

TensorFlow Quantumは、ハイブリッド量子古典機械学習のためのライブラリです。

tensorflow-ranking(0.5.5): Pip package setup file for TensorFlow Ranking.

TensorFlow Ranking用のPipパッケージセットアップファイルです。

tensorflow-recommenders(0.7.3): Tensorflow Recommenders, a TensorFlow library for recommender systems.

Tensorflowレコメンダー、レコメンダーシステム用のTensorFlowライブラリ。

tensorflow-rocm(2.14.0.600): TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.

TensorFlowは、誰もが使えるオープンソースの機械学習フレームワークです。

tensorflow-rocm-enhanced(2.4.3): TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.

TensorFlowは誰でも使えるオープンソースの機械学習フレームワークです。

tensorflow-search(0.6.8): Jina is the cloud-native neural search solution powered by the state-of-the-art AI and deep learning

Jinaは、最先端のAIとディープラーニングを搭載したクラウドネイティブのニューラル検索ソリューションです。

nvidia-cusolver-cu110(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-cusolver-cu111(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-cusolver-cu112(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-cusolver-cu113(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-cusolver-cu12(11.6.4.69): CUDA solver native runtime libraries

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cusparse(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザーに警告する偽のパッケージです。

nvidia-cusparse-cu11(11.7.5.86): CUSPARSE native runtime libraries

CUSPARSE ネイティブランタイムライブラリ

nvidia-cusparse-cu110(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cusparse-cu111(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-dali-tf-plugin-cuda101(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことを警告する偽パッケージ。

nvidia-dali-tf-plugin-cuda102(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことを警告する偽パッケージ

nvidia-dali-tf-plugin-cuda11(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-dali-tf-plugin-cuda111(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことを警告する偽パッケージ。

nvidia-dali-tf-plugin-cuda112(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザーに警告する偽のパッケージです。

nvidia-dali-tf-plugin-cuda113(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザーに警告する偽のパッケージです。

nvidia-dali-tf-plugin-cuda114(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-dali-tf-plugin-cuda115(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-dali-tf-plugin-cuda116(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-dali-tf-plugin-cuda9(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-dali-tf-plugin-cuda90(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告するための偽パッケージ

nvidia-dali-tf-plugin-cuda91(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-dali-tf-plugin-cuda92(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザーに警告する偽のパッケージです。

nvidia-dali-weekly-cuda102(1.19.0.dev20221009): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

ユーザーに正しいパッケージがインストールされていないことを警告する偽のパッケージ。

nvidia-dali-weekly-cuda110(1.21.0.dev20221211): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

ユーザーに正しいパッケージがインストールされていないことを警告する偽のパッケージ。

nvidia-dllogger(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザーに警告する偽のパッケージ。

nvidia-dlprof(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-horovod(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことを警告する偽パッケージ。

nvidia-imageinary(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-jarvis(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-mathdx(24.4.0): MathDx Device libraries

MathDx デバイスライブラリ

nvidia-mxnet(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザーに警告する偽のパッケージです。

nvidia-nccl(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことを警告する偽パッケージ。

nvidia-nccl-cu11(2.21.5): NVIDIA Collective Communication Library (NCCL) Runtime

NVIDIA集団通信ライブラリ(NCCL)ランタイム

nvidia-nccl-cu110(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-nvjpeg-cu110(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-nvjpeg-cu111(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-nvjpeg-cu112(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-nvjpeg-cu113(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-nvjpeg-cu114(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-nvjpeg-cu115(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

tf-nightly-xla-gpu(1.12.0.dev20181002): TensorFlow is an open source machine learning framework for everyone.

TensorFlowは誰でも使えるオープンソースの機械学習フレームワークです。

theanets(0.7.3): Feedforward and recurrent neural nets using Theano

Theanoを使用したフィードフォワードおよびリカレントニューラルネット

thermosteam(0.43.0): BioSTEAM’s Premier Thermodynamic Engine

BioSTEAMのプレミア熱力学エンジン

thisismy.testpackage(0.0.7): Just testing

テストだけ

tidesign(1.0.0rc1): Recipes for experimental designs

実験設計のためのレシピ

tifffolder(0.1.8): Easily parse/access a subset of data from a <=6D folder of TIFFs

TIFFの<=6Dフォルダからデータのサブセットを簡単に解析/アクセスできます。

tiffslide(2.4.0): tifffile-based drop-in replacement for openslide-python

openslide-pythonのtifffileベースのドロップイン代替品

tifresi(0.1.4): Time Frequency Spectrogram Inversion

時間周波数スペクトログラム反転

tiledb-segy(0.3.1): Python library for fast access to seismic data using TileDB

TileDBを使った地震データへの高速アクセスのためのPythonライブラリ

tilse(0.2.1): A toolkit for timeline summarization and evaluation.

タイムラインの要約と評価のためのツールキット。

timexy(0.1.3): A spaCy custom component that extracts and normalizes dates and other temporal expressions

日付やその他の時間的表現を抽出し正規化するspaCyカスタムコンポーネント

timm(1.0.9): PyTorch Image Models

(非公式) PyTorch イメージモデル

timm-clean(0.4.12): (Unofficial) PyTorch Image Models, with torch dependency removed in setup.py

(非公式) PyTorch 画像モデル、setup.py で torch の依存性を外してあります。

tinyfasta(0.1.0): Tiny FASTA package, without dependencies, for processing biological sequence files.

生物学的シーケンスファイルを処理するための、依存関係のない小さなFASTAパッケージ。

tirfm-deepfinder(0.2.1): ExoDeepFinder is an original deep learning approach to localize macromolecules in cryo electron tomography images. The method is based on image segmentation using a 3D convolutional neural network.

ExoDeepFinderは、クライオ電子断層画像中の高分子をローカライズするための独自のディープラーニングアプローチである。この手法は、3D畳み込みニューラルネットワークを用いた画像セグメンテーションに基づいている。

titan-aerosols(0.4.0): Titan aerosols models

タイタンのエアロゾルモデル

titus2(1.2.1): Python 3 implementation of Portable Format for Analytics (PFA): producer, converter, and consumer.

Python 3によるPortable Format for Analytics (PFA)の実装: プロデューサ、コンバータ、コンシューマ。

TLE-tools(0.2.3): Library to work with two-line element set files

2行の要素セットファイルを操作するライブラリ

tm-devices(2.3.0): Manage connections and interactions with Test & Measurement devices.

テストおよび測定デバイスとの接続と対話を管理します。

tnt-tensorflow(0.2.0): An Implementation of of Transformer in Transformer for image classification, attention inside local patches

画像分類のためのTransformerの実装、局所的なパッチの内部への注目

nvidia-cublas-cu112(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-cublas-cu113(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cublas-cu114(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

ユーザーに正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽のパッケージ。

nvidia-cublas-cu115(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cublas-cu116(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cuda-cupti-cu114(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cuda-cupti-cu115(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cuda-cupti-cu116(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cuda-cupti-cu12(12.6.68): CUDA profiling tools runtime libs.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cuda-cuxxfilt-cu11(11.8.86): CUDA cuxxfilt

CUDA cuxxfilt

nvidia-cuda-cuxxfilt-cu12(12.6.68): CUDA cuxxfilt

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cuda-nvcc(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cuda-nvcc-cu11(11.8.89): CUDA nvcc

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-cuda-nvcc-cu110(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザーに警告する偽のパッケージです。

nvidia-cuda-nvcc-cu111(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザーに警告する偽のパッケージです。

nvidia-cuda-nvcc-cu112(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cuda-nvcc-cu113(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-cuda-nvcc-cu114(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cuda-nvcc-cu115(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

ユーザに正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽のパッケージ。

nvidia-cuda-nvcc-cu116(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cuda-nvcc-cu12(12.6.68): CUDA nvcc

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cuda-nvrtc(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージです。

nvidia-cuda-nvrtc-cu11(11.8.89): NVRTC native runtime libraries

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-cuda-nvrtc-cu110(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザーに警告する偽のパッケージです。

nvidia-cuda-opencl-cu12(12.6.68): CUDA OpenCL

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nystromformer(0.1.0): An Implementation of Nystromformer, Nyström based algorithm to approximate standard self-attention.

Nystromformer, Nystr?m based algorithm to approximate standard self-attentionの実装。

oakutils(1.6.0):

oamap(0.12.4): Perform high-speed calculations on columnar data without creating intermediate objects.

中間オブジェクトを作成せずに、列データで高速計算を実行します。

objifier(0.1.1): Object Classifier

オブジェクト分類器

obj-tables(1.0.14): Tools for creating and reusing high-quality spreadsheets

高品質のスプレッドシートを作成・再利用するためのツール

obliquity(0.2): Infer the stellar obliquity distribution of transiting planet systems.

通過する惑星システムの恒星の傾斜分布を推測します。

obp(0.5.7): Open Bandit Pipeline: a python library for bandit algorithms and off-policy evaluation

Open Bandit Pipeline: バンディットアルゴリズムとオフポリシー評価のためのpythonライブラリ

oceanai(1.0.0a32): OCEAN-AI

OCEANAI

ode-explorer(0.0.1a2): A small Python package for ODE solving and mathematical modelling.

ODE 解法と数学モデリングのための小さな Python パッケージ。

flask-bigtempo(0.8): Flask extension for bigtempo features

bigtempo用のFlask拡張機能

fleet-lightning(0.0.3):

fleet-x(0.0.8):

flexds(1.1): Flex is a framework for building and executing computing pipelines

Flexは、コンピューティングパイプラインを構築および実行するためのフレームワークです。

flexsolve(0.5.7): Flexible function solvers

柔軟な関数ソルバー

float-raster(0.8): High-precision anti-aliasing polygon rasterizer

高精度のアンチエイリアスポリゴンラスタライザー

flopyarcade(0.3.38): Simulated groundwater flow environments for reinforcement learning.

強化学習のための地下水流環境のシミュレート

flowa(10.5.5): flowa – Machine Learning Toolkit

flowa – 機械学習ツールキット

flowa.ai(10.5.3): flowa – Machine Learning Toolkit

flowa – 機械学習ツールキット

flowcept(0.2.10): FlowCept is a runtime data integration system that empowers any data processing system to capture and query workflow provenance data using data observability, requiring minimal or no changes in the target system code. It seamlessly integrates data from multiple workflows, enabling users to comprehend complex, heterogeneous, and large-scale data from various sources in federated environments.

FlowCept は、ターゲットシステムコードの変更を最小限またはまったく必要とせず、データ可観測性を使用して、あらゆるデータ処理システムがワークフロー来歴データをキャプチャおよびクエリできるようにするランタイムデータ統合システムです。複数のワークフローからのデータをシームレスに統合し、ユーザーがフェデレーション環境のさまざまなソースからの複雑で異種の大規模なデータを理解できるようにします。

flwr(1.11.0): Flower: A Friendly Federated Learning Framework

Flower – フレンドリーな統合学習研究フレームワーク

flwr-datasets(0.3.0): Flower Datasets

フラワーデータセット

flwr-nightly(1.12.0.dev20240830): Flower: A Friendly Federated Learning Framework

花 – フレンドリーな統合学習研究フレームワーク

flwr-tune(0.0.1): Flower Tune

Flower Tune

flyingcircus(0.1.4.1): Everything you always wanted to have in Python.*

あなたがいつも持っていたいと思っていた全てをPython.*で実現します。

flyingcircus-numeric(0.1.1.4): FlyingCircus with NumPy/SciPy.

NumPy/SciPyを使ったFlyingCircus。

flyr(3.3.1): Flyr is a library for extracting thermal data from FLIR images written fully in Python, without depending on ExifTool.

Flyrは、Pythonで書かれたFLIR画像から熱データを抽出するためのライブラリで、ExifToolには依存しません。

flyteidl(1.13.3): IDL for Flyte Platform

Flyteプラットフォーム用IDL

flytekit(1.13.5): Flyte SDK for Python

Python用Flyte SDK

flytekitplugins-airflow(1.13.5): This package holds the Airflow plugins for flytekit

このパッケージには、flytekit 用の Airflow プラグインが含まれています

flytekitplugins-async-fsspec(1.13.5): This package holds the data persistence plugins for flytekit

本パッケージはflytekitのデータ永続化プラグインを保持します。

flytekitplugins-athena(1.13.5): This package holds the Athena plugins for flytekit

本パッケージには、flytekit 用の Athena プラグインが含まれます。

flytekitplugins-awsbatch(1.13.5): This package holds the AWS Batch plugins for flytekit

このパッケージは、flytekit用のAWS Batchプラグインを保持しています。

flytekitplugins-awssagemaker(1.13.5): Flytekit AWS SageMaker Plugin

flytekit用AWSプラグイン

flytekitplugins-bacalhau(1.0.3.post1): My awesome plugin…..

私の素晴らしいプラグイン….

flytekitplugins-bigquery(1.13.5): This package holds the Bigquery plugins for flytekit

本パッケージは、flytekit 用の Bigquery プラグインを保持しています。

turkmarker(1.0.1.dev1): Image landmarking system for Amazon Mechanical Turk

Amazon Mechanical Turk用の画像ランドマークシステム

twilight-nlp(0.1.1): A no code tool to quickly understand text-based document and it provides an intuitive UI to explore insights from text.

テキストベースのドキュメントを素早く理解するためのコード不要のツールで、テキストから洞察を得るための直感的なUIを提供します。

ugali(1.8.0): Ultra-faint galaxy likelihood toolkit.

超微弱な銀河尤度ツールキット。

UliAcceleration(0.1): Numba-Accelerated tools for signal processing and engineering

信号処理およびエンジニアリングのためのNumba-Acceleratedツール群

UliPlot(0.2.3): Utilities for convenient plotting using matplotlib and other pydata libraries

便利なプロッティングのためのユーティリティ

ukbiobank-loaders(1.1.0): Utility package for handling UK Biobank data

UK Biobankデータを扱うためのユーティリティパッケージ

ultralytics-dist-yolo(99.99): Ultralytics YOLOv8 for SOTA object detection, multi-object tracking, instance segmentation, pose estimation and image classification.

Ultralytics YOLOv8によるSOTAオブジェクト検出、マルチオブジェクト追跡、インスタンス分割、ポーズ推定、画像分類。

ultralytics-thop(2.0.5): Ultralytics THOP package for fast computation of PyTorch model FLOPs and parameters.

PyTorchモデルのFLOPとパラメータの高速計算のためのUltralytics THOPパッケージ。

ultralytics-yolov8(0.0.1): Packaged version of the Yolov6 repository

Yolov6 リポジトリのパッケージ版

unified-plotting(0.5.0rc1): Quick and easy plotting of tabular and network data.

表形式およびネットワークデータの迅速かつ簡単なプロット。

unitcalc(2.0.1): A Python Library for doing Scientific/Engineering mathematics

科学/工学数学のためのパイソンライブラリ

unimpeded(0.2.3): Universal model comparison & parameter estimation over diverse datasets

多様なデータセットに対する普遍的なモデル比較とパラメータ推定

unionmeta-byoc(0.1.0): Adds Union meta library for the Union.ai SDK

Union.ai SDKにUnionメタライブラリを追加

units-QBD(0.0.11): Tools for units SI.

SI単位のためのツール

univoc(0.2.1): A PyTorch implementation of Towards Achieving Robust Universal Neural Vocoding.

ロバストユニバーサルニューラルヴォーコーディングの実現に向けてのPyTorch実装

uplift-learn(0.0.1): An Causal Learning Framework

因果関係学習フレームワーク

usaddress(0.5.10): Parse US addresses using conditional random fields

条件付きランダムフィールドを使用して米国住所を解析する

valeriepieris(0.1.5): Finding valeriepieris circles

バレリーピリスサークルの検索

vandermonde(0.1.3): Vandermonde matrix tools

ヴァンダーモンドマトリックスツール

v-clip-server(0.0.0): Embed images and sentences into fixed-length vectors via CLIP

CLIPによる画像や文章の固定長ベクトルへの埋め込み

vector(1.5.1): Vector classes and utilities

ベクトルクラスとユーティリティ

vegascope(1.0.14): View Vega/Vega-Lite plots in your web browser from local or remote Python processes.

ローカルまたはリモートのPythonプロセスからWebブラウザでVega/Vega-Liteのプロットを見ることができます。

vesin(0.1.0): A library to computes neighbor lists for atomistic system

原子論的システムの近傍リストを計算するライブラリ

vice(1.3.1): Galactic Chemical Evolution Integrator

銀河化学進化積分器

video-transformers(0.0.9): Easiest way of fine-tuning HuggingFace video classification models.

HuggingFaceビデオ分類モデルを微調整する最も簡単な方法。

videopypeline(0.0.4): Framework to process video data

動画像データを処理するためのフレームワーク

ViennaRNA(2.6.4): A library for the prediction and comparison of RNA secondary structures.

ViennaRNAパッケージは、RNAの二次構造を予測・比較するためのCコードライブラリといくつかのスタンドアローンプログラムで構成されています。

virusrecom(1.3.5): An information-theory-based method for recombination detection of viral lineages.

ウイルス系統の組換え検出のための情報理論に基づいた手法

visibility-graph(0.5.1): From time series to graph thru visibility algorithm.

時系列から可視性アルゴリズムを介したグラフまで。

visidata(3.0.2): terminal interface for exploring and arranging tabular data

表形式データを探索・整理するための端末インタフェース

visiongraph(0.1.60.1): Visiongraph is a high level computer vision framework.

Visiongraphは、高レベルのコンピュータビジョンパイプラインです。

vistrails(2.2.4): Data analysis and visualization tool

データ分析・可視化ツール

visualapplets(1.0): Python bindings for Basler’s VisualApplets TCL script generation.

BaslerのVisualApplets TCLスクリプト生成のためのPythonバインディング。

visunn(0.1.1): visunn: aesthetic visualization of neural networks

visunn: ニューラルネットワークの美的視覚化

volleystats(0.8.1): Command-line tool to scrape volleyball statistics from Data Project Web Competition websites

データプロジェクトのウェブコンペティションウェブサイト(WCM)からバレーボールの統計を取得するCLIツール

volumential(2017.1a0): Volume potential computation powered by FMM.

ボリュームポテンシャル計算 powered by FMM。

vngrs-nlp(0.2.3): Turkish NLP Tools developed by VNGRS.

VNGRSが開発したトルコ語NLPツール。

voxelmentations(0.0.1): A PyTorch library for augmentations of 3d data.

3D データを拡張するための PyTorch ライブラリ。

vptree(1.3): A package implementing a vantage-point data structure, for efficient nearest neighbor searching.

効率的な最近傍探索のためのバンテージポイントデータ構造を実装したパッケージ。

vrep-api-python(0.1.1): Simple python binding for V-REP robotics simulator

V-REPロボットシミュレーター用のシンプルなPythonバインディング

flytekitplugins-vscode(1.10.1): This package holds the vscode plugins for flytekit

このパッケージには、flytekit 用の vscode プラグインが含まれています

flytekitplugins-wandb(1.13.5): This package enables seamless use of Weights & Biases within Flyte

FlyteでWeights & Biasesをシームレスに使用できるパッケージです。

flytekitplugins-whylogs(1.13.5): Enable the use of whylogs profiles to be used in flyte tasks to get aggregate statistics about data.

データに関する集約的な統計情報を得るためのflyteタスクで使用するwhylogsプロファイルの使用を可能にする。

fma-connect(0.0.2): Federated Model Aggregation’s Python Clients

Federated Model AggregationのPythonクライアントを紹介します。

fma-core(0.0.1): Federated Model Aggregation’s Core Functionality

Federated Model Aggregationのコア機能

fma-django(0.0.1): Federated Model Aggregation’s Django Connectors

Federated Model Aggregation の Django コネクタ。

fmat(0.2.0): Feasibility mapper for MATerials design

材料設計のための実現可能性MAP

fmu-dataio(2.3.0): Facilitate data io in FMU with rich metadata

リッチなメタデータでFMUのデータioを促進する

fmu-tools(1.15.1): Library for various tools and scripts within Fast Model Update

Fast Model Update 内のさまざまなツールとスクリプトのライブラリ

fnal-column-analysis-tools(0.4.23): Tools for doing Collider HEP style analysis with columnar operations at Fermilab

Fermilabで円柱演算を使用してCollider HEPスタイル分析を実行するためのツール

focal-loss(0.0.7): TensorFlow implementation of focal loss.

フォーカルロスのTensorFlow実装。

FormulaLab(0.1.0): Search Engine of Mathmatical Formulas Database

数式データベースの検索エンジン

formulas(1.2.8): Parse and compile Excel formulas and workbooks in python code.

PythonコードでExcel式とブックを解析し、コンパイルします。

formulate(0.1.1): Convert between different style of formulae

異なるスタイルの数式間の変換

FPE(0.1.2): Format Preserving Encryption with FF1 and FF3-1

FF1およびFF3-1による形式保存暗号化

friday-dlib(19.7.0): A toolkit for making real world machine learning and data analysis applications

実世界の機械学習・データ分析アプリケーションを作るためのツールキット

freemocap(1.3.0): A free and open source markerless motion capture system for everyone 💀✨

誰でも使える無料のオープンソースのマーカーレスモーションキャプチャシステム ??

forger(0.0.0): A package for 3D image augmentation

3次元画像の拡張のためのパッケージ

foram(0.0.1): Kinetic model of foraminiferal calcification

有孔虫石灰化の動力学モデル

fraddress(0.0.4): Library for parsing unstructured FR addresses strings into address components

構造化されていないFRアドレス文字列をアドレス成分に解析するためのライブラリ

framat(0.4.8): FramAT (Frame Analysis Tool) is a tool for 3D FEM beam analyses

FramAT（Frame Analysis Tool）は、3次元FEMビーム解析のためのツールです。

fpcross(0.5.5): Solver in the low-rank tensor-train format with cross approximation approach for solution of the multidimensional Fokker-Planck equation

多次元フォッカー・プランク方程式のクロス近似による低ランクテンソル-トレイン形式のソルバー

fpkem(0.1.0): Estimation of gene expression based on RNA-Seq data

RNA-Seqデータに基づく遺伝子発現の推定

frolick(0.0.1): Frolick. Build your frontend with Python.

Frolickです。Python でフロントエンドを構築する。

frontier(0.1.2): Provides interfaces for the reading, storage and retrieval of large machine learning data sets for use with scikit-learn

scikit-learnで使用する大規模な機械学習データセットの読み込み、保存、取得のためのインターフェースを提供します。

freneticlib(1.0): The Frenetic algorithm for search-based ADS road generation

探索ベースの ADS 道路生成のための Frenetic アルゴリズム

mlrose(1.3.0): MLROSe: Machine Learning, Randomized Optimization and Search

MLROSe: 機械学習、ランダム化された最適化と検索

mlrose-hiive(2.2.4): MLROSe: Machine Learning, Randomized Optimization and Search (hiive extended remix)

MLROSe：機械学習、ランダム化された最適化と検索（hiive extended remix）

mlrose-ky(1.0.6): MLROSe-ky: Machine Learning, Randomized Optimization and Search

MLROSe-ky:機械学習、ランダム化最適化、検索

metis-client(0.7.1): Metis infra API client in Python

PythonによるMetis infra APIクライアント

MetPy(1.6.3): Collection of tools for reading, visualizing and performing calculations with weather data.

気象データの読み取り、可視化、計算を行うツール集

metquest(0.1.34): MetQuest: Enumerating all possible biosynthetic pathways in metabolic networks

MetQuest. 代謝ネットワークにおける可能性のあるすべての生合成経路の列挙

metric(0.10.0): Metrics for Machine Learning evaluation Data Science Measurement

機械学習評価用メトリクスデータサイエンス計測

mlsuite(2.1.7): The traditional machine learning analysis based on sklearn package

sklearnパッケージに基づく従来の機械学習解析の

mlxplain(1.0.2): An open platform for accelerating the development of eXplainable AI systems

eXplainable AIシステムの開発を加速するオープンプラットフォーム

mlxtk(0.10.0): Toolkit to design, run and analyze ML-MCTDH(X) simulations

ML-MCTDH(X)シミュレーションの設計、実行、解析のためのツールキット

mminte(1.0.3): Microbial Metabolic interactions

微生物代謝相互作用

MNN(2.9.3): C methods for MNN Package

MNNパッケージのためのCメソッド

MNN-FMA(1.0.1): C methods for MNN Package

MNNパッケージのためのCメソッド

model-explorer-adapter(0.3.10): TensorFlow Lite is for mobile and embedded devices.

TensorFlow Liteは、モバイルおよび組み込みデバイス向けです。

xbmini-py(0.3.0): Python Toolkit for the GCDC HAM

GCDC HAMのためのPythonツールキット

XcomLAN(0.0.1): Python library to access Studer-Innotec Xcom-LAN/Xcom-232i node through (SCOM) Xtender Serial Protocol over a TCP/IP Network connection.

TCP/IPネットワーク接続でXtenderシリアルプロトコル（SCOM）を介してStuder-Innotec Xcom-LAN/Xcom-232iノードにアクセスするためのPythonライブラリです。

xcs(1.0.0): XCS (Accuracy-based Classifier System)

XCS (精度に基づく分類システム)

xcsf(1.4.7): XCSF learning classifier system: rule-based evolutionary machine learning

XCSF学習分類器システム：ルールベース進化型機械学習

xlref(1.2.4): Excel table reader library.

エクセルのテーブルリーダーライブラリ

xitorch(0.5.1): Differentiable scientific computing library

差別化可能な科学計算ライブラリ

xn-ultralytics(1.0.3): This is a public fork of Ultralytics YOLOv8 for SOTA object detection, multi-object tracking, instance segmentation, pose estimation and image classification. Free for anyone to use, for non-commercial purposes.

SOTAオブジェクト検出、マルチオブジェクト追跡、インスタンス分割、姿勢推定、画像分類のためのUltralytics YOLOv8のパブリックフォークです。非商用目的であれば誰でも無料で利用できます。

xoa(0.7.1): xarray-based ocean analysis library

xarray-based ocean analysis library

xradar(0.6.4): Xradar includes all the tools to get your weather radar into the xarray data model.

Xradar には、気象レーダーを xarray データモデルに取り込むためのツールがすべて含まれています。

xvc(0.6.8): An MLOps tool to manage data files and pipelines on top of Git

Git 上でデータファイルとパイプラインを管理する MLOps ツール

xtrainers(0.0.0): Efficient training for Machine Learning

機械学習のための効率的な学習

yadage(0.21.0): yadage – YAML based adage

yadage – YAML ベースの adage

yadage-schemas(0.11.1): schemas for yadage and packtivity

yadageとpacktivityのスキーマ

y5facegg(1.0.1): Packaged version of the Yolov5 facial landmark detector

Yolov5顔面ランドマーク検出器のパッケージ版

y5gg(6.0.7): Packaged version of the Yolov5 object detector

Yolov5物体検出器のパッケージ版

yakut(0.13.0): Simple CLI tool for diagnostics and debugging of Cyphal networks.

UAVCANネットワークを診断・デバッグするためのシンプルなCLIツール

yao-framework(0.6.0): Extensible Efficient Quantum Algorithm Design in Python

Python での拡張可能で効率的な量子アルゴリズムの設計

ydf(0.7.0): YDF (short for Yggdrasil Decision Forests) is a library for training, serving, evaluating and analyzing decision forest models such as Random Forest and Gradient Boosted Trees.

YDF (Yggdrasil Decision Forests の略) は、ランダムフォレストや勾配ブーストツリーなどのデシジョンフォレストモデルをトレーニング、提供、評価、分析するためのライブラリです。

YeaZ(1.0.3): Deep-learning based yeast cell segmentation

深層学習ベースの酵母細胞セグメンテーション

yews(0.0.6): Deep Learning toolbox for seismic waveform processing.

地震波形処理用の深層学習ツールボックス。

yohsin3d(0.4.5): Program your own RoboCup 3D soccer playing agents in python

Pythonでロボカップ3Dサッカープレーヤーをプログラミングする

yolov5-thin(6.1.5): Packaged version of the Yolov5 object detector

Yolov5物体検出器のパッケージ版

yolov5tospace(0.0.8): Automatically create Gradio apps from YOLOv5 models and push to the Space.

YOLOv5モデルからGradioアプリを自動で作成し、スペースにプッシュする。

yolov5-utils(7.1.5): Packaged version of the Yolov5 object detector

Yolov5オブジェクト検出器のパッケージ版

yolov6detect(0.4.1): Packaged version of the Yolov6 repository

Yolov6 リポジトリのパッケージ版

yolov7(0.0.1): Wrapper for incomming yolov7

yolov7をインコミングするためのラッパー

yolov7detect(1.0.1): Packaged version of the Yolov7 repository

Yolov7リポジトリのパッケージ化されたバージョン

yolov7-easy(0.0.1): Packaged version of the Yolov7 repository

Yolov7 リポジトリのパッケージ版

yolov9(0.0.1): Wrapper for the incoming yolov9

受信用ラッパー yolov9

ylearn(0.2.0): A python package for causal inference

因果関係推論のためのPythonパッケージ

yuanni(0.0.0): nlp tools

nlpツール

zahner-potentiostat(1.1.1): Library to control Zahner Potentiostats.

Zahner Potentiostatsを制御するためのライブラリです。

zaiclient(4.3.1): Z.Ai official client SDK.

Z.ai 公式クライアントSDK。

zakuro-ai(0.1.1): Zakuro, the community cloud based technology powered by AI.

Zakuroは、AIを搭載したコミュニティクラウドベースのテクノロジーです。

zamba(0.1.6): Zamba is a tool to identify the species seen in camera trap videos from sites in central Africa.

Zambaは、アフリカ中央部の現場で撮影されたカメラトラップの映像から見られる種を特定するためのツールです。

zeoliteclusterizer(0.1.1): A python module built for rapid computational screening of catalysts on rigid structures

剛体構造上での触媒の迅速な計算スクリーニングのために構築されたPythonモジュール

zephyr-seis(0.1.7): zephyr

ゼファー

zerohertzLib(1.1.4): Zerohertz’s Library

ゼロヘルツの図書館

zerohertzLib-dev(1.1.3): Zerohertz’s Library

ゼロヘルツのライブラリ

zeff(1.0.1): An effective nuclear charge calculator

効果的な核電荷計算ツール

multiqc-jupyterlab-helper(1.12.1.dev0): Create aggregate bioinformatics analysis reports across many samples and tools

多くのサンプルやツールにまたがるバイオインフォマティクス解析レポートの集約作成

multiqc-msk(1.11.dev0): Create aggregate bioinformatics analysis reports across many samples and tools

多くのサンプルやツールを対象としたバイオインフォマティクス解析レポートの集約作成

multiqc-plugins(1.3): MultiQC plugins for the Zavolan Lab @ University of Basel, Switzerland

Zavolan研究室@スイス・バーゼル大学のMultiQCプラグイン

multiqc-sgr(1.21.4): Create aggregate bioinformatics analysis reports across many samples and tools

多数のサンプルやツールにまたがるバイオインフォマティクス解析レポートの集約作成

muygps(0.3.0): Scalable Approximate Gaussian Process using Local Kriging

Local Krigingを用いたスケーラブルな近似ガウス過程

mxnet-cu101(1.9.1): Apache MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses CUDA-10.1 and MKLDNN.

MXNetは超スケーラブルなディープラーニングフレームワークです。このバージョンではCUDA-10.1を使用しています。

mxnet-cu101mkl(1.6.0.post0): MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses CUDA-10.1 and MKLDNN.

MXNetは、非常にスケーラブルなディープラーニングフレームワークです。このバージョンはCUDA-10.1とMKLDNNを使用します。

mxnet-cu102(1.9.1): Apache MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses CUDA-10.2 and MKLDNN.

MXNetは超スケーラブルなディープラーニングフレームワークです。このバージョンではCUDA-10.2を使用しています。

mxnet-cu102mkl(1.6.0.post0): MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses CUDA-10.2 and MKLDNN.

MXNetは、非常にスケーラブルなディープラーニングフレームワークです。このバージョンでは、CUDA-10.2とMKLDNNを使用します。

mxnet-cu110(1.9.1): Apache MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses CUDA-11.0 and MKLDNN.

MXNetは、超スケーラブルな深層学習フレームワークです。このバージョンでは、CUDA-11.0とMKLDNNを使用しています。

mxnet-cu111(1.9.1): Apache MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses MKLDNN.

Apache MXNetは、超スケーラブルな深層学習フレームワークです。このバージョンではMKLDNNを使用しています。

mxnet-cu112(1.9.1): Apache MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses CUDA-11.2 and MKLDNN.

MXNetはウルトラスケーラブルな深層学習フレームワークです。本バージョンでは、CUDA-11.2とMKLDNNを使用しています。

mxnet-cu113(1.9.1): Apache MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses MKLDNN.

Apache MXNetは、超スケーラブルなディープラーニングフレームワークです。このバージョンはMKLDNNを使用しています。

mxnet-cu114(1.9.1): Apache MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses MKLDNN.

Apache MXNetはウルトラスケーラブルなディープラーニングフレームワークです。このバージョンでは、MKLDNNを使用しています。

mxnet-cu115(1.9.1): Apache MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses MKLDNN.

Apache MXNetは、超スケーラブルな深層学習フレームワークです。このバージョンはMKLDNNを使用しています。

mxnet-cu116(1.9.1): Apache MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses MKLDNN.

Apache MXNetは、超スケーラブルな深層学習フレームワークです。このバージョンではMKLDNNを使用しています。

mxnet-cu117(1.9.1): Apache MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses MKLDNN.

Apache MXNetは、超スケーラブルな深層学習フレームワークです。このバージョンではMKLDNNを使用しています。

mxnet-cu75(1.2.1.post1): MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses CUDA-7.5.

MXNetは超スケーラブルなディープラーニングフレームワークです。このバージョンではCUDA-7.5を使用しています．

mxnet-cu75mkl(1.2.1.post1): MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses CUDA-7.5 and MKLDNN.

MXNetは超スケーラブルなディープラーニングフレームワークです。本バージョンではCUDA-7.5とMKLDNNを使用しています。

mxnet-cu80(1.5.0): MXNet is an ultra-scalable deep learning framework. This version uses CUDA-8.0.

MXNetは、非常にスケーラブルなディープラーニングフレームワークです。このバージョンはCUDA-8.0を使用します。

detectorcal(0.0.1): Ring artefact suppression in X-ray CT using pixel-wise linear correction

ピクセル単位の線形補正を用いたX線CTにおけるリングアーチファクトの抑制

dhg(0.9.4): DHG is a Deep Learning Framework for Graph Neural Network and Hypergraph Neural Networks.

DHGは、グラフニューラルネットワークとハイパーグラフニューラルネットワークのためのディープラーニングフレームワークです。

dfoalgos(0.6): Derivative-free optimization algorithms

微分不要の最適化アルゴリズム

DFOGN(1.0.2): A simple derivative-free solver for (box constrained) nonlinear least-squares minimization

非線形最小二乗法の（箱制約のある）最小化のためのシンプルな誘導体フリーのソルバー

DFO-LS(1.4.1): A flexible derivative-free solver for (bound constrained) nonlinear least-squares minimization

(拘束拘束された)非線形最小化のための柔軟な誘導体フリーソルバー

dicomsdl(0.109.3): A fast and light-weighted DICOM software development library

高速かつ軽量なDICOMソフトウェア開発ライブラリ

diffilqrax(0.0.1): Differentiable iLQR algorithm for dynamical systems

力学系の微分iLQRアルゴリズム

Diofant(0.15.0): Computer algebra system (CAS) in Python

Pythonでのコンピュータ代数システム（CAS）

dioptas(0.6.1): GUI program for reduction and exploration of 2D X-ray diffraction data

2次元X線回折データの縮小および探索のためのGUIプログラム

dipcoatimage-finitedepth(2.0.6): Image analysis for finite depth dip coating process

有限深度ディップコーティングプロセスの画像解析

dipcoatimage-finitedepth-ifd(0.3.0): Measure finite depth dip coating roughness with integral Fréchet distance.

積分フレシェ距離による有限深さディップコーティング粗さの測定

docloud(1.0.375): The IBM Decision Optimization on Cloud Python client

クラウドPythonクライアントでのIBMの意思決定最適化

docplex(2.28.240): The IBM Decision Optimization CPLEX Modeling for Python

Python用のIBM Decision Optimization CPLEXモデリング

docrx(0.0.114): search in documents

ドキュメント検索

docs2tops(0.0.3): Takes a list of documents and returns fully automated & labeled dictionaries where topic names are keys and semantically similar keywords from the documents as values

ドキュメントのリストを受け取り、トピック名をキー、ドキュメントから意味的に類似したキーワードを値として、完全に自動化されラベル付けされた辞書を返す。

doubledouble(0.1): Double-double aritmetic for Python

Python用の二重二重算術

dotaservice(0.3.9): DotaService is a service to play Dota 2 through gRPC

DotaServiceはgRPCでDota 2をプレイするためのサービスです。

dratio(0.0.16): Python client library for dratio.io API Web services

dratio.io API Webサービス用Pythonクライアントライブラリ

dqsegdb2(1.2.1): Simplified python interface to DQSEGDB

DQSEGDBへの単純化されたpythonインターフェース

dress-diff(0.1.0): Stable Diffusion

安定したディフュージョン

neural-pipeline(0.1.0): Neural networks training pipeline based on PyTorch. Designed to standardize training process and to increase coding preformance

PyTorchを用いたニューラルネットワーク学習パイプライン学習プロセスの標準化とコーディング性能の向上を目的としています。

neuralpy(1.3.0): neuralpy – The most intuitive Neural Network Model

ニューラルピー – 最も直感的なニューラルネットワークモデル

neural-search(0.6.3): Jina is the cloud-native neural search solution powered by the state-of-the-art AI and deep learning

Jinaは、最先端のAIとディープラーニングを搭載したクラウドネイティブのニューラル検索ソリューションです。

neuraxle(0.8.1): Neuraxle is a Machine Learning (ML) library for building neat pipelines, providing the right abstractions to both ease research, development, and deployment of your ML applications.

Neuraxleは、きちんとしたパイプラインを構築するための機械学習（ML）ライブラリで、MLアプリケーションの研究、開発、展開を容易にするための適切な抽象化を提供します。

neuraxle-tensorflow(0.1.2): TensorFlow steps, savers, and utilities for Neuraxle. Neuraxle is a Machine Learning (ML) library for building neat pipelines, providing the right abstractions to both ease research, development, and deployment of your ML applications.

NeuraxleのTensorFlowステップ、セーバー、およびユーティリティ。 Neuraxleは、きちんとしたパイプラインを構築するための機械学習（ML）ライブラリであり、MLアプリケーションの研究、開発、および展開を容易にする適切な抽象化を提供します。

new-ai-benchmark(2.7.0): AI Benchmark is an open source python library for evaluating AI performance of various hardware platforms, including CPUs, GPUs and TPUs.

AI Benchmarkは、CPU、GPU、TPUなど様々なハードウェアプラットフォームのAI性能を評価するためのオープンソースのPythonライブラリです。

neurocorgi-sdk(2.0.2): NeuroCorgi-SDK to use the NeuroCorgi model in object detection, instance segmentation and image classification apps.

NeuroCorgi-SDKは、物体検出、インスタンス分割、画像分類アプリでNeuroCorgiモデルを使用するためのものです。

neweraai(1.0.4): NewEraAI – New Era Artificial Intelligence

NewEraAI – 新時代の人工知能

ngs_utils(2.3.16): Utils for NGS pipelines by Vlad Saveliev

Vlad Saveliev氏によるNGSパイプラインのためのユーティリティー

nilspodlib(3.6.0): A Python library to load and convert sensor data recorded by a NilsPod by Portablies.

NilsPodで記録されたセンサーデータをPortabliesで読み込み、変換するPythonライブラリ。

nimfa(1.4.0): A Python module for nonnegative matrix factorization

非負行列因数分解のためのPythonモジュール

nipals(0.5.8): A module for calculation of PCA with the NIPALS algorithm

NIPALSアルゴリズムを使用したPCAの計算用モジュール

nipiezojenapy(1.0.4): A package for controlling Jena PiezoSystem NV40 3CLE amplifier vi NIDAQMX.

Jena PiezoSystem NV40 3CLE アンプ vi NIDAQMX を制御するためのパッケージです。

nlpsandbox-client(4.3.1): NLP Sandbox Client Library for Python

Python用NLPサンドボックスクライアントライブラリ

nnf(0.4.1): Manipulate NNF (Negation Normal Form) logical sentences

NNF (Negation Normal Form) 論理文の操作

nn-sdk(1.8.26): nn-sdk tensorflow(v1 ,v2),onnx,tensorrt,fasttext model infer engine

nn_sdk推理tf1 tf2 pb nlp模型 , 入力テンソル[input_ids , input_mask], 出力テンソル[pred_ids].

nnspt(0.0.1):

nnutils-pytorch-cuda(1.13.1): PyTorch bindings of the nnutils library

nnutilsライブラリのPyTorchバインディング

NNVisualiser(1.0.0): A Neural Network Visualiser as a Python package utilizing Matplotlib, visualizes plot coordinates from NeuralNetworkCoordinates for single-input, single-output neural networks. Aligned with Explainable AI, it offers concise insights, catering to researchers focused on understanding specific network architectures.

Matplotlibを利用したPythonパッケージとしてのニューラルネットワークビジュアライザーは、単一入力、単一出力のニューラルネットワークのNeuralNetworkCoordinatesからのプロット座標を視覚化します。Explainable AIと連携し、特定のネットワーク・アーキテクチャの理解に重点を置く研究者向けに、簡潔な洞察を提供する。

nltk(3.9.1): Natural Language Toolkit

自然言語ツールキット

emfile(0.3.0): Basic utility to read tomography data from files in `*.em` format.

トモグラフィーデータを ‘*.em’ 形式のファイルから読み込むための基本的なユーティリティです。

eminus(2.7.1): A pythonic plane wave density functional theory (DFT) code.

平面波密度汎関数理論コード

EMMOntoPy(0.7.1): Python reference API for the Elementary MultiperspectiveMaterial Ontology.

Elementary MultiperspectiveMaterial Ontology のための Python リファレンス API。

empirical(0.2): Emperical Method of Fundamental Solutions solver for Python.

Pythonの基本解の経験的方法ソルバー。

enaptorch(1.0): A simplified framework and utilities for PyTorch.

PyTorchのための簡易フレームワークとユーティリティ。

enoppy(0.1.1): ENOPPY: A Python Library for Engineering Optimization Problems

ENOPPY：工学的最適化問題のためのPythonライブラリ

ensemble-md(1.0.0): A package for setting up, performing, and analyzing molecular dynamics ensembles using GROMACS

GROMACSを用いた分子動力学アンサンブルのセットアップ、実行、および解析のためのパッケージ

entDevType(0.1.1): A module for calculating the entropy/entropic deviations in data

データのエントロピー/エントロピー偏差を計算するモジュール

epipylib(0.1.0-2): Epidemic model library for fitting epidemic models.

流行モデルに適合するための流行モデルライブラリ。

nvidia-cuda-sanitizer-api(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことを警告するための偽パッケージ

nvidia-cuda-sanitizer-api-cu11(11.8.86): CUDA Sanitizer

CUDAサニタイザー

nvidia-cuda-sanitizer-api-cu110(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-cuda-sanitizer-api-cu111(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-cuda-sanitizer-api-cu112(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザーに警告する偽のパッケージです。

nvidia-cuda-sanitizer-api-cu113(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cuda-sanitizer-api-cu114(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cuda-sanitizer-api-cu115(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cuda-sanitizer-api-cu116(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cuda-sanitizer-api-cu12(12.6.68): CUDA Sanitizer

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cudf-cu11(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

ユーザーに正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽のパッケージ。

nvidia-cudf-cu110(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

ユーザーに正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽のパッケージ。

nvidia-cudf-cu111(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cudf-cu112(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

ユーザーに正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽のパッケージ。

nvidia-cudf-cu113(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-cudf-cu114(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

ユーザーに正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽のパッケージ。

nvidia-cudf-cu115(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

ユーザーに正しいパッケージがインストールされていないことを警告する偽のパッケージ

nvidia-cudf-cu116(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

ユーザーに正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽のパッケージ。

nvidia-cudnn(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告するための偽のパッケージです。

nvidia-cudnn-cu11(9.3.0.75): cuDNN runtime libraries

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

faissdb(1.0.0.1): Key Value Database for Vectors

ベクトルのキーバリューデータベース

face-library(1.1.3): Face Library is an open source package for accurate and real-time face detection and recognition

Face Libraryは、正確でリアルタイムな顔検出・認識のためのオープンソースパッケージです

ezyquant(0.9.6): Powerful Python backtesting for Thai stocks

タイ株のための強力なPythonバックテスト

f3dasm-optimize(1.5.3): f3dasm_optimize: Your one line description of the package

f3dasm_optimize： 1行でパッケージを説明

f3dasm-simulate(1.1.0): f3dasm_simulate: Simulation extension for f3dasm

f3dasm_simulate： f3dasmのシミュレーション拡張

famafrench(0.1.4): Python package designed to construct and replicate datasets from Ken French’s online library (https://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library.html) via remote access to wrds-cloud.

Ken French のオンラインライブラリ（https://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library.html）から wrds-cloud にリモートアクセスしてデータセットを構築・複製するための Python パッケージ。

faostat(1.1.2): Faostat Python Package

Faostat Pythonパッケージ

fast3tree(0.4.1): A Python wrapper of Peter Behroozi’s fast3tree code.

Peter Behroozi の fast3tree の Python ラッパー。

fastcrypto(0.0.3): “fastcrypto 加密库, 支持aes加密解密””

fastcrypto 加密?, 支持aes加密解密

fastnode(0.0.10): Turn python functions into microservices with auto-generated HTTP API, interactive UI, and more.

Python関数を、自動生成されたHTTP API、インタラクティブなUIなどを備えたマイクロサービスに変換します。

fastqe(0.3.1): A emoji based bioinformatics command line tool

絵文字ベースのバイオインフォマティクスコマンドラインツール

fast-s3(3.0.1): Download images from s3 fast

s3から画像を高速ダウンロード

fatamorgana(0.13): OASIS layout format parser and writer

OASISレイアウトフォーマットパーサとライタ

fcio(0.4.13): FlashCam File Format (FCIO) reader for python.

Python 用の FlashCam ファイルフォーマット (FCIO) リーダー。

fcmaes(1.6.7): A Python 3 gradient-free optimization library.

Python 3 勾配のない最適化ライブラリ。

fcmaesray(0.1.3): A multi-node Python 3 gradient-free optimization library.

マルチノード Python 3 勾配なし最適化ライブラリ

felupe(8.8.0): Finite Element Analysis

有限要素法による解析

fftvis(0.0.7): An FFT-based visibility simulator

FFTベースの可視化シミュレータ

fgivenx(2.4.2): fgivenx: Functional Posterior Plotter

ＦＧＩＶＥＮＸ機能的な事後プロッタ

fhirizer(2.0.0): Mapping GDC’s and Cellosaurus schema to FHIR schema.

GDC と Cellosaurus スキーマを FHIR スキーマにマッピングします。

nvidia-cusparse-cu116(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

ユーザーに正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽のパッケージ。

nvidia-cusparse-cu12(12.5.3.3): CUSPARSE native runtime libraries

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-dali(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことを警告する偽パッケージ。

nvidia-dali-cuda10(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-dali-cuda100(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザーに警告する偽パッケージ。

nvidia-dali-cuda101(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことを警告する偽パッケージ。

nvidia-dali-cuda102(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザーに警告する偽のパッケージです。

nvidia-dali-cuda11(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-dali-cuda111(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことを警告する偽パッケージ。

nvidia-dali-cuda112(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-dali-cuda113(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザーに警告する偽のパッケージです。

nvidia-dali-cuda114(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-dali-cuda115(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-dali-cuda116(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-dali-cuda9(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-dali-cuda90(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことを警告する偽パッケージ。

nvidia-dali-cuda91(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことを警告する偽パッケージ。

nvidia-dali-cuda92(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザーに警告する偽のパッケージです。

nvidia-dali-nightly-cuda102(1.22.0.dev20221215): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

ユーザーに正しいパッケージがインストールされていないことを警告する偽のパッケージ。

nvidia-dali-nvtf-plugin(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことを警告する偽パッケージ。

nvidia-dali-tf-plugin(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことを警告する偽パッケージ。

nvidia-dali-tf-plugin-cuda10(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-dali-tf-plugin-cuda100(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことを警告する偽パッケージ。

nvidia-dali-weekly-cuda111(0.27.0.dev20200920): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

ユーザーに正しいパッケージがインストールされていないことを警告する偽のパッケージ。

nvidia-nccl-cu111(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-nccl-cu112(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-nccl-cu113(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

ユーザに正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽のパッケージ。

nvidia-nccl-cu114(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-nccl-cu115(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-nccl-cu116(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-nccl-cu12(2.22.3): NVIDIA Collective Communication Library (NCCL) Runtime

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-npp(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことを警告する偽パッケージ

nvidia-npp-cu11(11.8.0.86): NPP native runtime libraries

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージです。

nvidia-npp-cu110(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-npp-cu111(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-npp-cu112(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザーに警告する偽のパッケージです。

nvidia-npp-cu113(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージをインストールしていないことをユーザに警告する偽のパッケージ。

nvidia-npp-cu114(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-npp-cu115(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

nvidia-npp-cu116(0.0.1.dev5): A fake package to warn the user they are not installing the correct package.

正しいパッケージがインストールされていないことを警告するための偽パッケージ。

flytekitplugins-huggingface(1.13.5): Hugging Face plugin for flytekit

Hugging Faceプラグイン（flytekit用

flytekitplugins-identity-aware-proxy(1.13.5): External command plugin to generate ID tokens for GCP Identity Aware Proxy

GCP Identity Aware Proxy用のIDトークンを生成する外部コマンドプラグイン

flytekitplugins-inference(1.13.5): This package enables seamless use of model inference sidecar services within Flyte

このパッケージにより、Flyte内でモデル推論サイドカーサービスをシームレスに使用できます

flytekitplugins-kfmpi(1.13.5): K8s based MPI plugin for flytekit

flytekit用のK8sベースのMPIプラグイン

flytekitplugins-kfpytorch(1.13.5): K8s based Pytorch plugin for Flytekit

Flytekit用のK8ベースのPytorchプラグイン

flytekitplugins-kftensorflow(1.13.5): K8s based Tensorflow plugin for flytekit

Flytekit用のK8sベースのTensorflowプラグイン

flytekitplugins-mlflow(1.13.5): This package enables seamless use of MLFlow within Flyte

このパッケージはFlyteでMLFlowをシームレスに使用することを可能にします。

flytekitplugins-mmcloud(1.13.5): MemVerge Flyte plugin

MemVerge Flyte プラグイン

flytekitplugins-modin(1.13.5): Modin plugin for flytekit

flytekitのModinプラグイン

flytekitplugins-neptune(1.13.5): This package enables seamless use of Neptune within Flyte

このパッケージにより、Flyte内でNeptuneをシームレスに使用できます

flytekitplugins-notebook(0.1.0): Your microlib descriton

あなたのマイクロリブの設計

flytekitplugins-omegaconf(1.13.5): OmegaConf plugin for Flytekit

Flytekit用のOmegaConfプラグイン

flytekitplugins-onnxpytorch(1.13.5): ONNX PyTorch Plugin for Flytekit

ONNX PyTorchプラグイン（Flytekit用

flytekitplugins-onnxscikitlearn(1.13.5): ONNX ScikitLearn Plugin for Flytekit

ONNX ScikitLearnプラグイン（Flytekit用

flytekitplugins-onnxtensorflow(1.13.5): ONNX TensorFlow Plugin for Flytekit

ONNX TensorFlowプラグイン（Flytekit用

flytekitplugins-openai(1.13.5): This package holds the openai plugins for flytekit

本パッケージには flytekit用openaiプラグインが含まれます。

flytekitplugins-pandera(1.13.5): Pandera plugin for flytekit

flytekit用のPanderaプラグイン

flytekitplugins-papermill(1.13.5): This is the flytekit papermill plugin

これはflytekitのpapermillプラグインです。