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Awesome GitHub RepositoriesDask Integrations
Integration with Dask for distributing large-scale temporal computations across clusters.
Distinct from Deferred Computation Integration: Specific to the integration of Dask for parallelizing matrix profiles, not general deferred computation of arrays.
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Awesome Dask Integrations GitHub Repositories
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- stumpy-dev/stumpy
stumpy-dev/stumpy
4,105Auf GitHub ansehenStumpy ist eine Python-Bibliothek für skalierbare Zeitreihenanalyse, die sich auf die Implementierung von Matrix-Profile-Algorithmen konzentriert. Sie bietet ein Framework zur Berechnung von Distanzprofilen, um wiederkehrende Muster und Anomalien innerhalb von Zeitreihendaten zu identifizieren. Das Projekt zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, rechenintensive Aufgaben über GPU-Hardware und verteilte Cluster mittels Dask zu skalieren. Es unterstützt multidimensionale Analysen zur Entdeckung von Motiven über gleichzeitige Datenströme hinweg und bietet inkrementelle Berechnungen für Echtzeit-Streaming-Analysen. Die Bibliothek deckt ein breites Spektrum an Zeitreihen-Mining-Techniken ab, einschließlich Motiv-Entdeckung, Anomalieerkennung und Sequenz-Musterabgleich. Sie bietet zudem Tools für semantische Segmentierung zur Erkennung von Regime-Änderungen und die Extraktion zeitlich geordneter Ketten ähnlicher Subsequenz-Muster.
Distributes matrix profile computations across a cluster of machines using Dask integration.
Pythonanomaly-detectiondaskdata-science
