| # | 2023년 31주 | 2023년 8월 20일 |
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| 1 | 잭스 | Google이 2018년에 개발한 과학 컴퓨팅 최적화를 위한 Python 라이브러리: GPU 및 TPU에서 실행되는 NumPy로 간주할 수 있습니다. jax.numpy는 numpy와 매우 유사한 API 인터페이스를 제공합니다. , JAX(Just After eXceution)는 뛰어난 자동 차별화 기능을 갖춘 CPU, GPU 및 TPU의 NumPy입니다. 고성능 수치계산, 특히 머신러닝 연구를 위한 Python 라이브러리입니다. 수치 API는 과학 컴퓨팅용 라이브러리인 NumPy를 기반으로 합니다. Python과 NumPy는 모두 JAX를 간단하고 다양하며 구현하기 쉽게 만드는 잘 알려져 있고 일반적으로 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 머신러닝 분야에서는 누구나 TensorFlow와 PyTorch에 익숙할 수 있지만, 이 두 프레임워크 외에도 몇 가지 새로운 힘을 과소평가해서는 안 되는 것이 바로 Google이 출시한 JAX입니다. JAX 개발의 출발점은 무엇이었나요? 이에 관해 NumPy를 언급해야 합니다. NumPy는 Python의 기본 수치 연산 라이브러리로 널리 사용됩니다. 하지만 numpy는 GPU나 다른 하드웨어 가속기를 지원하지 않으며, 역전파에 대한 기본 지원도 없습니다. 또한 Python 자체의 속도 제한으로 인해 NumPy 사용이 방해되기 때문에 직접 numpy를 사용하여 딥러닝을 학습하거나 배포하는 연구자는 거의 없습니다. 생산 환경의 모델. . 이 경우 PyTorch, TensorFlow 등과 같은 수많은 딥러닝 프레임워크가 등장했습니다. 그러나 numpy는 유연성, 편리한 디버깅, 안정적인 API 등 고유한 장점을 가지고 있습니다. JAX의 주요 출발점은 위의 numpy 장점과 하드웨어 가속을 결합하는 것입니다. TensorFlow는 Google에서 개발한 것으로, 초기 버전은 2015년 오픈 소스 TensorFlow0.1로 거슬러 올라갑니다. 이후 꾸준히 개발되어 강력한 사용자 그룹을 보유하며 가장 인기 있는 딥 러닝 프레임워크가 되었습니다. 그러나 사용자가 이를 사용하면 API 안정성이 부족하고 정적 계산 그래프의 복잡한 프로그래밍과 같은 TensorFlow의 단점도 노출됩니다. 따라서 TensorFlow2.0 버전에는 Google이 Keras를 포함시켜 tf가 되었습니다. 케라스. PyTorch(Python-Torch)는 Facebook의 기계 학습 라이브러리입니다. TensorFlow 또는 PyTorch를 사용하시나요? 1년 전만 해도 이 문제는 논란의 여지가 없었으며 대부분의 연구자는 TensorFlow를 선택했습니다. 그러나 지금은 상황이 매우 달라졌으며 점점 더 많은 연구자들이 PyTorch를 사용하고 있습니다. |
| 2 | 키마우스고 | 마우스 및 키보드 기록 및 버튼 마법사와 유사한 자동 작동으로 클릭 및 입력 시뮬레이션 기능: 사용자의 마우스 및 키보드 작동을 기록하고, 버튼을 트리거하여 이전에 기록된 작업을 자동으로 실행하며, 실행 횟수를 설정할 수 있습니다. 버튼 마법사의 단순화된 녹색 버전으로 이해됩니다. 용도: 단순하고 단조롭고 반복적인 작업을 수행할 때 이 소프트웨어를 사용하면 많은 노력을 절약할 수 있습니다. 그냥 스스로 하시고 컴퓨터가 하게 하세요. 데스크탑 모드 1. 녹화 버튼을 클릭하여 녹화를 시작합니다. 2. 컴퓨터에서 마우스 클릭이나 키보드 입력 등의 작업을 수행하면 해당 작업 부분이 기록됩니다. 3. 녹화를 종료하려면 종료 버튼을 클릭하세요. 4. 시작 버튼을 클릭하면 컴퓨터가 2단계에서 기록한 작업을 반복합니다. |
| 삼 | 루프 | 원클릭 얼굴 교환 |
| 4 | 유튜브-DL | YouTube.com 및 기타 비디오 사이트에서 비디오를 다운로드하는 명령줄 프로그램 |
| 5 | 메뚜기 | 오픈 소스 부하 테스트 도구입니다. 사용자 행동은 Python 코드를 사용하여 정의되며 수백만 명의 사용자도 시뮬레이션할 수 있습니다. Locust는 사용하기 매우 쉽고 분산된 사용자 로드 테스트 도구입니다. Locust는 주로 웹사이트나 기타 시스템에 대한 부하 테스트를 수행하며, 시스템이 동시에 처리할 수 있는 사용자 수를 테스트할 수 있습니다. Locust는 완전히 시간 기반이므로 단일 시스템이 수천 명의 동시 사용자를 지원합니다. |
| 6 | 쓰러뜨리다 | GPL 라이센스에 따라 출시된 무료 오픈 소스 페인팅 소프트웨어입니다. 완벽한 기능을 갖추고 제도, 스케치, 채색부터 최종 조정까지 모든 페인팅 프로세스가 가능합니다. 컨셉 스케치, 일러스트레이션, 만화, 애니메이션, 장면 및 3D 텍스처를 그릴 수 있습니다. 디지털 보드, 압력 감지, 흔들림 방지, 레이어, 필터, 색상 관리 등 |
| 7 | 좀비 | 이 Plants vs. Zombies는 파이게임을 기반으로 한 슈팅 버전 디펜스 게임입니다. 간단하고 플레이하기 쉽고 사용하기 쉬운 일반적인 슈팅 게임은 이 게임의 프레임워크를 사용할 수 있습니다. |
| 8 | 페이스체인 | 개인 디지털 이미지를 생성하는 데 사용할 수 있는 딥러닝 모델 도구입니다. 사용자는 자신의 개인 디지털 아바타를 얻으려면 최소 3장의 사진만 제공하면 됩니다. FaceChain은 그라디언트 인터페이스에서 모델 훈련 및 추론 기능의 사용을 지원하며, 수석 개발자가 훈련 및 추론을 위해 Python 스크립트를 사용할 수 있도록 지원합니다. |
| 9 | 키티마인더 | Baidu FEX 팀의 f-cube 팀(구 UEditor 팀)의 또 다른 걸작입니다. 온라인 뇌지도 편집 도구로서 기본 편집 도구에 대한 많은 대화형 경험을 가지고 있습니다. KM은 최종 사용자 경험에 초점을 맞추는 UE와 동일한 목적을 가지고 있습니다. 동시에 웹 클라우드 스토리지의 장점을 최대한 활용하고 편집된 마인드 맵을 클라우드에 직접 동기화할 수 있습니다. 또한, 독창적인 '클라우드 디스크 공유' 기능을 통해 사용자는 온라인 링크를 직접 생성해 현재 편집된 마인드맵을 다른 사용자와 클릭 한 번으로 공유할 수 있어 원활한 소통이 가능하다. KM은 JavaScript+html을 사용하여 SVG 기술을 기반으로 구현됩니다. 대부분의 주요 브라우저를 지원합니다. |
카테고리: Python 오픈 소스 프로젝트의 주간 순위태그 : 과학 컴퓨팅 버튼 마법사 파이게임 로드 테스트 유튜브 게임
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