최근 완료된 8시간 회차 사이 GitHub 스타 증가량 순
Vue 3용 차트 컴포넌트 모음, Recharts에서 포팅
FactCircuit는 불변 출처와 단계별 검증, 제한된 검색, 재현 가능한 평가를 제공하는 감사 가능한 주장·증거 검증 루프입니다
그래프 엔진으로 컨텍스트를 조립하고, 객체 저장소 기반에서 에이전트가 코드처럼 그래프 데이터를 분기·타입·검토·병합·감사·거버넌스합니다
AI 에이전트를 위한 경량 Postgres, Rust로 구현, 하나의 런타임에서 수천 개의 격리된 데이터베이스 제공
대규모 언어 모델을 위한 확장 가능한 데이터 전처리·정제 툴킷
Canonical Correlation Analysis Zoo: A collection of Regularized, Deep Learning based, Kernel, and Probabilistic methods in a scikit-learn style framework
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CCA-Zoo is a Python library of reference implementations of Canonical Correlation Analysis
(CCA) algorithms from the literature, from classical CCA (Hotelling 1936) through sparse,
kernel, deep, and probabilistic variants — each documented with the paper it comes from. It's
also built to be used directly: every model follows the same
scikit-learn estimator API (fit, transform, fit_transform,
score), is fully typed (PEP 561), and is tested against known closed-form solutions where one
exists.
(substitute pip install for uv add if you're not using uv)README 전문 보기 ↗지금 README 전체를 불러올 수 없습니다. 원문 링크에서 읽을 수 있습니다. 아래는 저장된 발췌입니다.
CCA-Zoo is a Python library of reference implementations of Canonical Correlation Analysis
(CCA) algorithms from the literature, from classical CCA (Hotelling 1936) through sparse,
kernel, deep, and probabilistic variants — each documented with the paper it comes from. It's
also built to be used directly: every model follows the same
scikit-learn estimator API (fit, transform, fit_transform,
score), is fully typed (PEP 561), and is tested against known closed-form solutions where one
exists.
(substitute pip install for uv add if you're not using uv)README 전문 보기 ↗