AI工具目录

JetBrains Datalore中的AI助手，帮助数据团队生成和修改Python、SQL、R代码，描述分析结果并修复代码错误，提升数据科学工作效率。

Google Colab是一个基于云端的Jupyter笔记本环境，允许用户在浏览器中编写和执行Python代码，无需配置即可免费使用GPU和TPU资源。

XGBoost是一个优化的分布式梯度提升库，设计为高效、灵活且可移植的机器学习算法库，在梯度提升框架下实现机器学习算法。

LightGBM是一个基于梯度提升决策树的机器学习框架，具有训练速度快、内存占用低、准确率高、支持并行和分布式学习等优势。

DVC是一个易于使用的Git扩展，专门为数据科学家提供数据版本控制功能，帮助管理数据科学工作流程中的数据版本控制。

开源软件、开放标准和Web服务，支持跨所有编程语言的交互式计算，提供JupyterLab和Jupyter Notebook等开发环境。

Awkward Array是一个用于处理嵌套、可变大小数据的Python库，支持任意长度列表、记录、混合类型和缺失数据，使用NumPy风格的语法。

Dask是一个用于Python的并行计算库，可以轻松扩展Python工具来处理大规模数据，比Spark更快更简单。

PyStan是Stan的Python接口，用于贝叶斯推断和统计建模的高性能计算平台

NetworkX是一个用于创建、操作和研究复杂网络结构的Python软件包，专门处理图论、网络分析和数据科学任务。

graph-tool是一个高效的Python模块，用于图的操纵和统计分析，核心算法用C++实现，性能接近纯C/C++库

pandas是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和操作工具，构建在Python编程语言之上。

Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库，提供高级接口用于绘制美观且信息丰富的统计图形。

scikit-learn是Python中最流行的机器学习库，提供简单高效的数据预测分析工具，基于NumPy、SciPy和matplotlib构建。

构建和管理ML/AI项目

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