开源项目推荐：Adaptive

开源项目推荐：Adaptive

adaptive :chart_with_upwards_trend: Adaptive: parallel active learning of mathematical functions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/adap/adaptive

1. 项目基础介绍和主要编程语言

Adaptive 是一个开源的 Python 库，旨在简化并行函数评估的适应性学习过程。该项目的主要编程语言是 Python，适用于 Python 3.7 及以上版本。Adaptive 通过智能选择参数空间中的“最佳”点来评估函数，从而在计算集群上高效执行评估，并实时显示学习过程的动态图表。

2. 项目的核心功能

Adaptive 的核心功能包括：

• 智能适应性采样：Adaptive 专注于函数中的感兴趣区域，确保以更少的评估次数获得更好的结果，节省时间和计算资源。
• 并行执行：该库利用并行处理加速函数评估，充分利用可用的计算资源。
• 实时绘图和信息小部件：在 Jupyter 笔记本中工作时，Adaptive 提供实时可视化学习过程的功能，便于监控进度和识别改进区域。
• 可定制的损失函数：Adaptive 支持多种损失函数，并允许用户根据特定需求定制学习过程。
• 多维函数支持：该库能够处理具有标量或向量输出的单维或多维函数，提供广泛的灵活性。
• 无缝集成：Adaptive 提供简单直观的接口，易于与现有 Python 项目和工作流程集成。
• 灵活的数据导出：该库提供将学习数据导出为 NumPy 数组或 Pandas DataFrame 的选项，确保与各种数据处理工具的兼容性。
• 开源和社区驱动：Adaptive 是一个开源项目，鼓励社区贡献，以持续改进和扩展库的功能和能力。

3. 项目最近更新的功能

Adaptive 最近的更新包括：

• 新增 LearnerND 算法：支持 N 维函数 f: ℝ^N → ℝ^M 的评估，扩展了库的多维处理能力。
• 改进的并行处理支持：增加了对 concurrent.futures、mpi4py、loky、ipyparallel 和 distributed 的集成，提升了并行计算的效率和灵活性。
• 增强的实时可视化功能：改进了 Jupyter 笔记本中的实时绘图和信息小部件，提供更丰富的监控和分析工具。
• 优化数据导出接口：简化了数据导出流程，增加了对 Pandas DataFrame 的支持，提升了数据处理的便捷性。

Adaptive 项目通过这些更新，进一步提升了其在适应性并行函数评估领域的实用性和效率，为科学计算和数据分析提供了强大的工具支持。

adaptive :chart_with_upwards_trend: Adaptive: parallel active learning of mathematical functions 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/adap/adaptive