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Pyverse探索Python圖書館和框架

歡迎來到Tushar Aggarwal的Pyverse，這是您探索和掌握Python Frameworks的最終指南！該存儲庫旨在幫助您瀏覽Python框架的廣闊景觀，並了解其功能，用例和最佳實踐。

介紹

Python由於其簡單性，多功能性和龐大的生態系統而成為近年來最受歡迎的編程語言之一。促成Python成功的關鍵因素之一是其豐富的框架集合，可滿足各種領域和目的。 Pyverse旨在提供這些框架的全面概述，使您有能力做出明智的決策並利用正確的項目工具。

特徵

廣泛的框架覆蓋範圍：

Pyverse涵蓋了廣泛的Python框架，包括Web框架，機器學習框架，數據分析框架，遊戲開發框架等。您會找到每個框架的詳細信息，教程和代碼示例。

清晰的文檔：

Pyverse中的每個框架都伴隨著全面的文檔，概述了其核心概念，安裝說明，用法示例和有效開發的技巧。

動手實例：

Pyverse通過提供實踐示例和样本項目來展示各種Python框架的功能，超越了理論。您可以探索這些示例以獲得實踐經驗，並學習如何在現實世界中應用框架。

撰稿人友好：

我們相信合作的力量，而Pyverse則歡迎社區的貢獻。無論您想修復錯誤，改進文檔還是添加新框架，您的貢獻都高度重視。請參閱我們開始的貢獻指南。

入門

要開始使用Pyverse，請按照以下步驟：

探索框架目錄以發現可用的Python框架。每個框架都有自己的目錄，其中包含文檔，教程和示例代碼。
深入了解您感興趣的框架的文檔和示例。嘗試代碼並探索每個框架的功能。

路線圖

我們為Pyverse有一個令人興奮的路線圖：

添加更多的Python框架以擴大覆蓋範圍並提供更全面的資源。
根據社區反饋和新興最佳實踐來增強現有文檔和示例。
組織網絡研討會，研討會和實時編碼會議，以促進學習和培養繁榮的社區。
創建視頻教程來補充書面文檔並提供更身臨其境的學習體驗。

請繼續關注更新！

社區和支持

加入Pyverse社區與其他開發人員建立聯繫，提出問題，分享您的經驗，並隨著最新開發的更新。聯繫 @ [email protected]

其他圖書館和框架：

s.no.	用於	LIB，框架和技術
1	數據科學	貓熊
2	數據科學	numpy
3	數據科學	海洋
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5	數據科學	matplotlib
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19	可解釋的AI	解釋
20	文本處理	Spacy
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26	圖像處理	OPENCV
27	圖像處理	Scikit-image
28	圖像處理	枕頭
29	圖像處理	大亨
30	圖像處理	Simpleitk
31	網絡框架	燒瓶
32	網絡框架	Fastapi
33	網絡框架	Django
34	網絡框架	短跑
35	網絡框架	金字塔
36	網絡刮擦	美麗的人
37	網絡刮擦	砂紙
38	網絡刮擦	硒
39	數據可視化	情節
40	數據可視化	Tableau
41	數據可視化	散亂
42	數據可視化	GGPLOT
43	自然語言處理	變壓器
44	自然語言處理	伯特
45	自然語言處理	Word2Vec
46	自然語言處理	手套
47	自然語言處理	Elmo
48	強化學習	Openai體育館
49	強化學習	多巴胺
50	強化學習	pybullet
51	強化學習	穩定的基線3
52	雲端運算	AWS
53	雲端運算	Google Cloud
54	雲端運算	Microsoft Azure
55	雲端運算	IBM雲
56	雲端運算	Heroku
57	數據庫管理	mysql
58	數據庫管理	Postgresql
59	數據庫管理	mongodb
60	數據庫管理	sqlite
61	數據庫管理	Oracle數據庫
62	深度學習	卷積神經網絡（CNN）
63	深度學習	復發性神經網絡（RNN）
64	深度學習	生成對抗網絡（GAN）
65	深度學習	自動編碼器
66	深度學習	轉移學習
67	時間序列分析	阿里瑪
68	時間序列分析	先知
69	時間序列分析	指數平滑
70	時間序列分析	薩里瑪
71	時間序列分析	時間序列的季節性分解（STL）
72	統計數據	假設檢驗
73	統計數據	回歸分析
74	統計數據	方差分析
75	統計數據	貝葉斯推斷
76	統計數據	主成分分析（PCA）
77	計算機視覺	對象檢測
78	計算機視覺	圖像分割
79	計算機視覺	面部識別
80	計算機視覺	光學特徵識別（OCR）
81	計算機視覺	實例細分
82	推薦系統	協作過濾
83	推薦系統	基於內容的過濾
84	推薦系統	基質分解
85	推薦系統	協會規則
86	推薦系統	建議系統的深度學習
87	無監督的學習	K-均值聚類
88	無監督的學習	分層聚類
89	無監督的學習	減少維度
90	無監督的學習	協會規則挖掘
91	無監督的學習	高斯混合模型（GMM）
92	網絡分析	圖理論
93	網絡分析	社交網絡分析
94	網絡分析	社區發現
95	網絡分析	鏈接預測
96	網絡分析	中心度措施
97	雲端運算	亞馬遜S3
98	雲端運算	Docker
99	雲端運算	Kubernetes
100	雲端運算	無服務器計算
101	自然語言處理	命名實體識別（NER）
102	自然語言處理	情感分析
103	自然語言處理	主題建模
104	自然語言處理	依賴解析
105	自然語言處理	文本分類
106	推薦系統	混合推薦系統
107	推薦系統	上下文推薦系統
108	推薦系統	順序推薦系統
109	推薦系統	分解機
110	推薦系統	推薦系統的深入增強學習
111	最佳化	線性編程
112	最佳化	非線性編程
113	最佳化	整數編程
114	最佳化	凸優化
115	最佳化	啟發式優化
116	分佈式系統	Apache Hadoop
117	分佈式系統	Apache Spark
118	分佈式系統	Apache Kafka
119	分佈式系統	apache flink
120	分佈式系統	Apache Cassandra
121	自然語言產生	基於模板的一代
122	自然語言產生	基於規則的一代
123	自然語言產生	統計語言生成
124	自然語言產生	神經語言產生
125	自然語言產生	內容計劃
126	強化學習	蒙特卡洛方法
127	強化學習	Q學習
128	強化學習	政策梯度方法
129	強化學習	演員批評方法
130	強化學習	基於模型的強化學習
131	機器人技術	ROS（機器人操作系統）
132	機器人技術	SLAM（同時本地化和映射）
133	機器人技術	逆運動學
134	機器人技術	強化機器人的增強學習
135	機器人技術	運動計劃
136	大數據處理	Apache Hive
137	大數據處理	阿帕奇豬
138	大數據處理	阿帕奇風暴
139	大數據處理	Apache光束
140	大數據處理	Apache水槽
141	生成模型	變異自動編碼器（VAE）
142	生成模型	生成對抗網絡（GAN）
143	生成模型	基於流的模型
144	生成模型	自動回歸型號
145	生成模型	生成對抗網絡（GAN）
146	區塊鏈	比特幣
147	區塊鏈	以太坊
148	區塊鏈	智能合約
149	區塊鏈	分佈式分類帳技術
150	區塊鏈	共識算法
151	自然語言處理	單詞嵌入
152	自然語言處理	注意機制
153	自然語言處理	順序到序列模型
154	自然語言處理	語言翻譯
155	自然語言處理	問題回答
156	模型解釋性	特徵重要性
157	模型解釋性	部分依賴圖
158	模型解釋性	梯度增強解釋
159	模型解釋性	局部易於解釋的模型不足解釋（石灰）
160	模型解釋性	Shapley添加說明（Shap）
161	貝葉斯方法	貝葉斯網絡
162	貝葉斯方法	吉布斯採樣
163	貝葉斯方法	大都市雜貨算法
164	貝葉斯方法	變分推斷
165	貝葉斯方法	貝葉斯優化
166	地理空間分析	GIS（地理信息系統）
167	地理空間分析	空間數據可視化
168	地理空間分析	空間聚類
169	地理空間分析	空間回歸
170	地理空間分析	空間插值
171	雲端運算	OpenStack
172	雲端運算	Rackspace雲
173	雲端運算	VMware Vcloud
174	雲端運算	阿里巴巴雲
175	雲端運算	紅帽Openshift
176	自然語言處理	依賴解析
177	自然語言處理	命名實體識別（NER）
178	自然語言處理	語義角色標籤
179	自然語言處理	情感分析
180	自然語言處理	核心分辨率
181	圖神經網絡	圖形卷積網絡（GCN）
182	圖神經網絡	圖表網絡（GAT）
183	圖神經網絡	圖形
184	圖神經網絡	關係圖卷積網絡（RGCN）
185	圖神經網絡	圖形自動編碼器
186	功能工程	功能縮放
187	功能工程	功能選擇
188	功能工程	特徵提取
189	功能工程	功能編碼
190	功能工程	特徵交叉
191	隱私和安全	聯合學習
192	隱私和安全	差異隱私
193	隱私和安全	加密的ML
194	隱私和安全	隱私數據挖掘
195	隱私和安全	對抗攻擊和防禦
196	因果推斷	因果圖
197	因果推斷	珍珠的因果推理框架
198	因果推斷	樂器變量
199	因果推斷	傾向得分匹配
200	因果推斷	因果森林
201	自動ML	汽車
202	自動ML	模型選擇
203	自動ML	功能工程自動化
204	自動ML	超參數優化
205	自動ML	集合方法
206	欺詐檢測	欺詐分析
207	欺詐檢測	異常檢測
208	欺詐檢測	欺詐檢測的社交網絡分析
209	欺詐檢測	行為分析
210	欺詐檢測	ML欺詐檢測
211	高參數調整	網格搜索
212	高參數調整	隨機搜索
213	高參數調整	貝葉斯優化
214	高參數調整	遺傳算法
215	高參數調整	Optuna
216	對抗ML	對抗性攻擊
217	對抗ML	對抗防禦
218	對抗ML	用於對抗學習的生成對抗網絡（GAN）
219	對抗ML	對抗性例子的可轉讓性
220	對抗ML	對抗性魯棒性測試
221	時間序列預測	阿里瑪
222	時間序列預測	指數平滑
223	時間序列預測	先知
224	時間序列預測	長期記憶（LSTM）
225	時間序列預測	季節性自回歸綜合移動平均線（Sarima）
226	因果關係發現	基於約束的因果發現
227	因果關係發現	信息理論因果發現
228	因果關係發現	格蘭傑因果關係
229	因果關係發現	結構方程建模
230	因果關係發現	反事實推理
231	推薦系統	推薦系統的深入增強學習
232	推薦系統	基於知識的推薦系統
233	推薦系統	上下文感知的推薦系統
234	推薦系統	序列意識的推薦系統
235	推薦系統	推薦系統的元學習
236	轉移學習	域適應
237	轉移學習	型號蒸餾
238	轉移學習	進行性神經網絡
239	轉移學習	任務：
240	轉移學習	跨域知識轉移
241	可解釋的AI	反事實解釋
242	可解釋的AI	模型不合時宜的解釋
243	可解釋的AI	基於規則的解釋
244	可解釋的AI	錨
245	可解釋的AI	因果解釋
246	時間序列異常檢測	一級SVM
247	時間序列異常檢測	隔離森林
248	時間序列異常檢測	用於異常檢測的自動編碼器
249	時間序列異常檢測	更改點檢測
250	時間序列異常檢測	季節性混合動力ESD（SH-ESD）
251	網絡安全	網絡入侵檢測
252	網絡安全	惡意軟件檢測
253	網絡安全	網絡安全行為分析
254	網絡安全	脆弱性評估
255	網絡安全	安全信息和事件管理（SIEM）
256	對抗性強化學習	對抗環境
257	對抗性強化學習	對抗性政策優化
258	對抗性強化學習	逆增強學習
259	對抗性強化學習	對手多代理系統
260	對抗性強化學習	強大的增強學習
261	生成對抗網絡	有條件的甘斯
262	生成對抗網絡	Wasserstein Gans
263	生成對抗網絡	自行車
264	生成對抗網絡	Stylegan
265	生成對抗網絡	潛在空間插值
266	聯合學習	聯邦平均
267	聯合學習	聯邦學習中的差異隱私
268	聯合學習	垂直聯合學習
269	聯合學習	聯合轉移學習
270	聯合學習	聯合的元學習
271	聯合學習	邊緣設備上的聯合學習
272	量子ml	量子計算基礎知識
273	量子ml	量子神經網絡
274	量子ml	變分量子算法
275	量子ml	量子支持向量機
276	量子ml	量子數據編碼
277	強化機器人的增強學習	從示範中學習
278	強化機器人的增強學習	SIM2REAL轉移
279	強化機器人的增強學習	基於模型的機器人學習
280	強化機器人的增強學習	模仿學習
281	強化機器人的增強學習	機器人操縱
282	文本的生成模型	基於變壓器的語言模型
283	文本的生成模型	GPT（生成預訓練的變壓器）
284	文本的生成模型	基於LSTM的語言模型
285	文本的生成模型	BERT（變形金剛的雙向編碼器表示）
286	文本的生成模型	VAE（變量自動編碼器）用於文本生成
287	多模式學習	多模式融合
288	多模式學習	跨模式檢索
289	多模式學習	多模式生成模型
290	多模式學習	多模式增強學習
291	多模式學習	多模式情感分析
292	模型壓縮	修剪
293	模型壓縮	量化
294	模型壓縮	蒸餾
295	模型壓縮	體重共享
296	模型壓縮	知識蒸餾
297	自動化計劃	和安排
298	自動化計劃	和安排
299	自動化計劃	和安排
300	自動化計劃	和安排
301	自動化計劃	和安排
302	域適應	域 - 反向訓練
303	域適應	自行車域適應
304	域適應	適應領域的轉移學習
305	域適應	無監督域的適應性
306	域適應	部分領域適應
307	積極學習	不確定性採樣
308	積極學習	查詢委員會
309	積極學習	預期模型更改
310	積極學習	多樣性採樣
311	積極學習	預算的積極學習
312	自動化功能工程	特色
313	自動化功能工程	深度特徵合成
314	自動化功能工程	基因編程
315	自動化功能工程	自動化功能提取
316	自動化功能工程	功能編碼
317	對抗性攻擊	白盒攻擊
318	對抗性攻擊	黑框攻擊
319	對抗性攻擊	身體攻擊
320	對抗性攻擊	轉移攻擊
321	對抗性攻擊	逃避攻擊
322	聯合加強學習	聯合Q學習
323	聯合加強學習	聯合政策梯度
324	聯合加強學習	聯邦演員評論
325	聯合加強學習	聯合近端政策優化（PPO）
326	聯合加強學習	聯合的多機構增強學習
327	聯合加強學習	聯合的逆增強學習
328	圖嵌入	深條路
329	圖嵌入	node2vec
330	圖嵌入	圖形卷積網絡（GCN）嵌入
331	圖嵌入	張量分解
332	圖嵌入	異質圖嵌入
333	圖中的異常檢測	基於圖的離群值檢測
334	圖中的異常檢測	光譜聚類
335	圖中的異常檢測	隔離林
336	圖中的異常檢測	集體異常檢測
337	圖中的異常檢測	基於社區結構的異常檢測
338	可解釋的ML	部分依賴圖（PDP）
339	可解釋的ML	特徵重要性排名
340	可解釋的ML	基於規則的模型
341	可解釋的ML	局部易於解釋的模型不足解釋（石灰）
342	可解釋的ML	沙普利價值
343	圖像的生成模型	DCGAN（深卷gan）
344	圖像的生成模型	stylegan2
345	圖像的生成模型	圖像翻譯的自行車
346	圖像的生成模型	用於圖像生成的變量自動編碼器（VAE）
347	圖像的生成模型	gan的逐步生長（PGGAN）
348	模型選擇	火車驗證測試拆分
349	模型選擇	交叉驗證
350	模型選擇	保持驗證
351	模型選擇	網格搜索交叉驗證
352	模型選擇	隨機搜索交叉驗證
353	模型選擇	使用信息標準的模型選擇
354	模型選擇	集合模型選擇
355	持續學習	終身學習
356	持續學習	增量學習
357	持續學習	在線學習
358	持續學習	動態模型擴展
359	持續學習	概念漂移檢測
360	持續學習	在動態環境中轉移學習
361	醫療保健的聯合學習	電子健康記錄的聯合學習（EHR）
362	醫療保健的聯合學習	保存醫療保健的隱私ML
363	醫療保健的聯合學習	臨床決策支持系統的聯合學習
364	醫療保健的聯合學習	疾病預測的聯合學習
365	醫療保健的聯合學習	聯合學習進行醫學成像分析
366	型號蒸餾	用於輕量級型號
367	型號蒸餾	用於輕量級型號
368	型號蒸餾	用於輕量級型號
369	型號蒸餾	用於輕量級型號
370	型號蒸餾	用於輕量級型號
371	預測時間序列分析	季節性阿里瑪
372	預測時間序列分析	矢量自動進度（VAR）
373	預測時間序列分析	長期記憶（LSTM）引起注意
374	預測時間序列分析	假期的先知
375	預測時間序列分析	時間序列預測的合奏方法
376	隱私保護ML	安全多方計算（MPC）
377	隱私保護ML	同態加密
378	隱私保護ML	差異隱私機制
379	隱私保護ML	具有不同隱私的聯合學習
380	隱私保護ML	亂碼的電路
381	圖像分割	U-net
382	圖像分割	面具R-CNN
383	圖像分割	完全卷積網絡（FCN）
384	圖像分割	語義細分
385	圖像分割	實例細分
386	深厚的增強學習	DQN（深Q網絡）
387	深厚的增強學習	DDPG（深層確定性政策梯度）
388	深厚的增強學習	PPO（近端策略優化）
389	深厚的增強學習	A3C（異步優勢參與者 - 批評）
390	深厚的增強學習	囊（軟演員）
391	計算機視覺任務	對象檢測
392	計算機視覺任務	圖像分類
393	計算機視覺任務	圖像分割
394	計算機視覺任務	面部識別
395	計算機視覺任務	實例細分
396	模型評估	平均絕對錯誤（MAE）
397	模型評估	平方誤差（MSE）
398	模型評估	R平方（R2）得分
399	模型評估	準確性
400	模型評估	精確和回憶
401	自然語言產生	文本到文本傳輸變壓器（T5）
402	自然語言產生	GPT-3（生成預訓練的變壓器3）
403	自然語言產生	語言建模
404	自然語言產生	有條件的文本生成
405	自然語言產生	神經機器翻譯
406	情感分析	監督情感分析
407	情感分析	基於方面的情感分析
408	情感分析	情緒檢測
409	情感分析	意見採礦
410	情感分析	客戶分析的聲音
411	社交網絡分析	社交網絡可視化
412	社交網絡分析	社區發現
413	社交網絡分析	影響分析
414	社交網絡分析	鏈接預測
415	社交網絡分析	社交網絡模擬
416	圖神經網絡	圖形卷積網絡（GCN）
417	圖神經網絡	圖表網絡（GAT）
418	圖神經網絡	圖形（圖樣品和匯總）
419	圖神經網絡	圖同構網絡（GIN）
420	圖神經網絡	用於節點分類的圖形神經網絡
421	自動化機器翻譯	順序到序列模型
422	自動化機器翻譯	神經機器翻譯（NMT）
423	自動化機器翻譯	用於機器翻譯的變壓器模型
424	自動化機器翻譯	統計機器翻譯
425	自動化機器翻譯	基於短語的機器翻譯
426	自動化機器翻譯	來自變壓器（BERT）的雙向編碼器表示
427	無監督的學習	K-均值聚類
428	無監督的學習	分層聚類
429	無監督的學習	主成分分析（PCA）
430	無監督的學習	生成對抗網絡（GAN）
431	無監督的學習	自動編碼器
432	語音識別	自動語音識別（ASR）
433	語音識別	深度語音識別模型
434	語音識別	連接師時間分類（CTC）
435	語音識別	循環神經網絡（RNN）用於語音識別
436	語音識別	語音識別的變壓器模型
437	推薦系統	協作過濾
438	推薦系統	基於內容的過濾
439	推薦系統	混合推薦系統
440	推薦系統	基於知識的推薦系統
441	推薦系統	推薦系統的強化學習
448	模型部署	容器化
449	模型部署	無服務器計算
450	模型部署	模型監視
451	因果推斷	珍珠的因果模型
452	因果推斷	傾向得分匹配
453	因果推斷	儀器變量分析
454	因果推斷	差異差異（DID）
455	因果推斷	回歸不連續設計（RDD）
456	自動ML	汽車
457	自動ML	神經建築搜索（NAS）
458	自動ML	模型堆疊
459	自動ML	功能選擇
460	自動ML	超參數優化
461	模型解釋性	石灰（局部可解釋的模型不足的解釋）
462	模型解釋性	Shap（Shapley添加說明）
463	模型解釋性	PDP（部分依賴圖）
464	模型解釋性	eli5（像我5一樣解釋）
465	模型解釋性	錨
466	地理空間分析	GIS（地理信息系統）
467	地理空間分析	空間數據可視化
468	地理空間分析	地理分析
469	地理空間分析	地統計學
470	地理空間分析	空間回歸分析
471	時間序列預測	指數平滑方法
472	時間序列預測	Arima（自動回收的集成移動平均線）
473	時間序列預測	先知（時間序列預測）
474	時間序列預測	時間序列預測的神經網絡
475	時間序列預測	時間序列預測的合奏方法
476	數據增強	翻轉和旋轉
477	數據增強	隨機作物和調整大小
478	數據增強	注入噪聲
479	數據增強	用生成模型增強
480	數據增強	混合和cutmix
481	知識圖	知識圖表示學習
482	知識圖	知識圖嵌入
483	知識圖	知識圖對齊
484	知識圖	知識圖完成
485	知識圖	查詢和推理知識圖
486	分佈式計算	Apache Hadoop
487	分佈式計算	Apache Spark
488	分佈式計算	分佈深度學習
489	分佈式計算	分佈式數據處理
490	分佈式計算	分佈式文件系統
491	對抗防禦	對抗訓練
492	對抗防禦	防禦性蒸餾
493	對抗防禦	隨機平滑
494	對抗防禦	特徵擠壓
495	對抗防禦	合奏對手訓練
496	自然語言理解	實體識別
497	自然語言理解	依賴解析
498	自然語言理解	命名實體識別（NER）
499	自然語言理解	情感分析
500	自然語言理解	核心分辨率