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Vanna is an AI-powered Python package that generates SQL for databases, acting as a business intelligence assistant.
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Devv(Devv.ai)是一款面向程序员的新一代AI搜索引擎,目标是为开发人员提供一个简洁、准确、快捷、高效和高质量的编程技术问题解答工具。相信很多开发者在搜索技术难题时都遇到过这些痛点:国内无法访问谷歌进行搜索、而百度与技术相关的搜索质量不高、CSDN之类的博客广告多需要付费、Stack Overflow加载缓慢且基本都是英文。Devv便是旨在替代传统的搜索引擎和技术博客社区,专注于细分的IT
Tangram 是一个基于scanpy的 Python 包,用PyTorch编写,用于将单细胞(或单核)基因表达数据映射到空间基因表达数据上。单细胞数据集和空间数据集应来自同一解剖区域/组织类型,理想情况下来自同一生物学重复,并且需要共享一组基因。Tangram 通过拟合共享基因的基因表达来在空间上对齐单细胞数据。
Scanpy 是一个可扩展的工具包,用于分析与anndata联合构建的单细胞基因表达数据。它包含预处理、可视化、聚类、轨迹推断和差异表达测试等功能。该工具包基于 Python 实现,可高效处理超过一百万个细胞的数据集。
gget是一个免费的开源命令行工具和 Python 包,可以高效地查询基因组数据库。gget 由一组独立但可互操作的模块组成,每个模块旨在通过一行代码实现一种类型的数据库查询。
PyDESeq2 是DESeq2方法的 python 实现, 用于对大量 RNA 序列数据进行差异表达分析 (DEA),最初用 R 语言编写。其目的是方便 python 用户进行 DEA 实验。
LangChain for Java:利用 LLM 的强大功能增强你的 Java 应用程序 LangChain4j 的目标是简化 LLM 与 Java 应用程序的集成。 方法如下: 统一的 API: LLM 提供商(例如 OpenAI 或 Google Vertex AI)和嵌入(向量)存储(例如 Pinecone 或 Milvus)使用专有 API。LangChain4j 提供统一
流程编排:内置工作流引擎支持 RAG 流程自动化,结合 LangChain 实现企业级任务分解。 架构模式:企业知识管理导向,基于 Python/Django 后端,支持 PostgreSQL + pgvector 混合检索,模块化设计便于集成。 部署:支持私有化部署与 API 开放对接,适配企业级权限管理。
FastAPI 是一个高性能、易用且现代的Python Web 框架。无数的Web服务基于 FastAPI 开发。 MCP 作为一种新兴的标准,让AI能够直接调用外部工具和服务。而今天要介绍的 fastapi_mcp 库,让这一切变得简单得令人难以置信 - 只需一行代码,就能将你现有的FastAPI服务转变为MCP工具! FastAPI-MCP 是一个零配置的工具,能够自动将 FastAPI
一个基本的端到端语音识别工具包和开源 SOTA 预训练模型,支持语音识别、语音活动检测、文本后处理等。 FunASR离线文件转写软件包,提供了一款功能强大的语音离线文件转写服务。拥有完整的语音识别链路,结合了语音端点检测、语音识别、标点等模型,可以将几十个小时的长音频与视频识别成带标点的文字,而且支持上百路请求同时进行转写。输出为带标点的文字,含有字级别时间戳,支持ITN与用户自定义热词等。服务
AutoGen是微软发布的一个工具,旨在帮助开发者创建基于大语言模型的复杂应用程序。 AutoGen是一个开源编程框架,旨在帮助开发者构建基于多智能体的应用程序,特别是那些涉及复杂工作流和对话模式的场景。AutoGen由微软推出,支持多种编程语言和跨语言开发,包括Python和.NET。其主要特点包括: 多智能体支持:AutoGen允许开发者创建多个智能体,这些智能体可以相互对话、协作
PapertoCode 是一款专业的 AI 工具,旨在将研究论文方法论直接转化为可执行的 Python 代码。PapertoCode 的核心目标是简化开发者和研究人员将前沿研究成果付诸实践的流程。其实现方式是分析研究论文的实施部分,提取关键方法论,并将其转换为可立即使用的 Python 代码。例如,如果一篇论文描述了一种用于图像分类的新型机器学习模型,包括数据预处理步骤、模型架构、训练流程和评估指
"暴躁教授读论文"是一个学术论文阅读伴侣应用程序,旨在通过富有个性的AI助手提高论文阅读效率。它集成了PDF处理、AI翻译、RAG检索、AI问答和语音交互等多种功能,为学术研究者提供一站式的论文阅读解决方案。 主要特性 论文自动处理:导入PDF后自动提取、翻译和结构化论文内容 双语显示:支持中英文对照阅读论文 AI智能问答:与论文内容结合,提供专业的解释和分析 个性化AI教授:AI以"暴
模型上下文协议(MCP) 是一种为 LLM 提供上下文和工具的全新标准化方法,FastMCP 使构建 MCP 服务器和客户端变得简单直观。使用简洁的 Python 代码即可创建工具、公开资源、定义提示符等 FastMCP:高效构建大型语言模型上下文服务
Shopify MCP server
Production-ready Model Context Protocol (MCP) servers in Python, Go, and Rust for VS Code integration. Enables AI systems to interact with tools via standardized interfaces.
a template repository for python mcp server.
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