[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-AdaptiveMotorControlLab--CEBRA":3,"tool-AdaptiveMotorControlLab--CEBRA":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",140436,2,"2026-04-05T23:32:43",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":80,"owner_twitter":81,"owner_website":82,"owner_url":83,"languages":84,"stars":100,"forks":101,"last_commit_at":102,"license":103,"difficulty_score":23,"env_os":104,"env_gpu":105,"env_ram":104,"env_deps":106,"category_tags":110,"github_topics":111,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":116,"updated_at":117,"faqs":118,"releases":146},3051,"AdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA","CEBRA","Learnable latent embeddings for joint behavioral and neural analysis - Official implementation of CEBRA","CEBRA 是一个专为高维时间序列数据设计的开源深度学习库，核心功能是利用辅助变量学习一致且可解释的潜在嵌入表示。它主要解决了生物学与神经科学领域中，难以将复杂的神经活动记录与行为数据进行了联合分析的痛点。传统方法往往难以在无需大量人工标注的情况下，捕捉数据中随时间变化的非线性结构，而 CEBRA 通过自监督学习算法，能够构建出对领域变化具有鲁棒性的潜在空间，从而显著提升对行为变量的解码准确率。\n\n这款工具特别适合神经科学家、生物学家以及从事时间序列分析的研究人员和开发者使用。无论是希望验证特定科学假设，还是旨在从数据中发现新的模式，CEBRA 都能提供强大的支持。其独特的技术亮点在于采用了基于正则化对比学习的专利算法，能够灵活结合行为标签或纯数据驱动的方式，实现神经与行为数据的深度融合分析。作为基于 PyTorch 构建的工具，CEBRA 不仅拥有活跃的社区支持和详尽的文档，还自 0.4.0 版本起采用宽松的 Apache 2.0 开源协议，方便用户自由集成到各类科研与工作流中，助力探索大脑活动与行为背后的深层联系。","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAdaptiveMotorControlLab_CEBRA_readme_8bcec1297fc2.png\" width=\"95%\">\n\u003C\u002Fp>\n\n\n\n[📚Documentation](https:\u002F\u002Fcebra.ai\u002Fdocs\u002F) |\n[💡DEMOS](https:\u002F\u002Fcebra.ai\u002Fdocs\u002Fdemos.html) |\n[🛠️ Installation](https:\u002F\u002Fcebra.ai\u002Fdocs\u002Finstallation.html) |\n[🌎 Home Page](https:\u002F\u002Fwww.cebra.ai) |\n[🚨 News](https:\u002F\u002Fcebra.ai\u002Fdocs\u002Findex.html) |\n[🪲 Reporting Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA)\n\n\n[![Downloads](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAdaptiveMotorControlLab_CEBRA_readme_d5a7823d114a.png)](https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fcebra)\n[![Downloads](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAdaptiveMotorControlLab_CEBRA_readme_d5a7823d114a.png\u002Fmonth)](https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fcebra)\n[![PyPI version](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fcebra.svg)](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fcebra)\n![License: Apache 2.0](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-Apache_2.0-red)\n[![Twitter Follow](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002FCEBRAAI.svg?label=CEBRAai&style=social)](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FCEBRAAI)\n\n\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n# Welcome! 👋\n\n**CEBRA** is a library for estimating **C**onsistent **E**m**B**eddings of high-dimensional **R**ecordings using **A**uxiliary variables. It contains self-supervised learning algorithms implemented in PyTorch, and has support for a variety of different datasets common in biology and neuroscience.\n\nTo receive updates on code releases, please 👀 watch or ⭐️ star this repository!\n\n``cebra`` is a patented self-supervised method for non-linear clustering that allows for label-informed time series analysis.\nIt can jointly use behavioral and neural data in a hypothesis- or discovery-driven manner to produce consistent, high-performance latent spaces. While it is not specific to neural and behavioral data, this is the first domain we used the tool in. This application case is to obtain a consistent representation of latent variables driving activity and behavior, improving decoding accuracy of behavioral variables over standard supervised learning, and obtaining embeddings which are robust to domain shifts.\n\n\n# References\n\n- 📄 **Publication April 2025**:\n  [Time-series attribution maps with regularized contrastive learning.](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2502.12977)\nSteffen Schneider, Rodrigo González Laiz, Anastasiia Filipova, Markus Frey, Mackenzie Weygandt Mathis. AISTATS 2025.\n\n\n- 📄 **Publication May 2023**:\n  [Learnable latent embeddings for joint behavioural and neural analysis.](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1038\u002Fs41586-023-06031-6)\n  Steffen Schneider*, Jin Hwa Lee* and Mackenzie Weygandt Mathis. Nature 2023.\n\n- 📄 **Preprint April 2022**:\n  [Learnable latent embeddings for joint behavioral and neural analysis.](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2204.00673)\n  Steffen Schneider*, Jin Hwa Lee* and Mackenzie Weygandt Mathis\n\n# Patent Information \n\n- [Dimensionality reduction of time-series data, and systems and devices that use the resultant embeddings](https:\u002F\u002Fpatents.google.com\u002Fpatent\u002FUS12499131B2\u002Fen).  Steffen Schneider* & Mackenzie Weygandt Mathis*. Awarded Dec 2025. Please contact the [TTO office](adam.swetloff@epfl.ch) at EPFL for licensing.  \n\n# License\n\n- Since version 0.4.0, CEBRA is open source software under an Apache 2.0 license.\n- Prior versions 0.1.0 to 0.3.1 were released for academic use only (please read the license file).\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\n\u003Cp align=\"center\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAdaptiveMotorControlLab_CEBRA_readme_8bcec1297fc2.png\" width=\"95%\">\n\u003C\u002Fp>\n\n\n\n[📚文档](https:\u002F\u002Fcebra.ai\u002Fdocs\u002F) |\n[💡演示](https:\u002F\u002Fcebra.ai\u002Fdocs\u002Fdemos.html) |\n[🛠️ 安装](https:\u002F\u002Fcebra.ai\u002Fdocs\u002Finstallation.html) |\n[🌎 首页](https:\u002F\u002Fwww.cebra.ai) |\n[🚨 新闻](https:\u002F\u002Fcebra.ai\u002Fdocs\u002Findex.html) |\n[🪲 报告问题](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA)\n\n\n[![下载量](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAdaptiveMotorControlLab_CEBRA_readme_d5a7823d114a.png)](https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fcebra)\n[![每月下载量](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAdaptiveMotorControlLab_CEBRA_readme_d5a7823d114a.png\u002Fmonth)](https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fcebra)\n[![PyPI版本](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fcebra.svg)](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fcebra)\n![许可证：Apache 2.0](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-Apache_2.0-red)\n[![Twitter关注](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Ftwitter\u002Ffollow\u002FCEBRAAI.svg?label=CEBRAai&style=social)](https:\u002F\u002Ftwitter.com\u002FCEBRAAI)\n\n\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n# 欢迎！👋\n\n**CEBRA** 是一个用于利用辅助变量估计高维记录的一致嵌入的库。它包含基于 PyTorch 实现的自监督学习算法，并支持生物学和神经科学领域中常见的多种数据集。\n\n如需获取代码发布更新，请 👀 关注或 ⭐️ 星标本仓库！\n\n``cebra`` 是一种获得专利的非线性聚类自监督方法，可用于有标签的时间序列分析。它可以以假设驱动或探索性的方式联合使用行为和神经数据，生成一致且高性能的潜在空间表示。尽管该方法并不局限于神经和行为数据，但我们首次将其应用于这一领域。其应用场景是获得驱动活动与行为的潜在变量的一致表征，从而在标准监督学习的基础上提升对行为变量的解码精度，并得到对领域迁移具有鲁棒性的嵌入结果。\n\n\n# 参考文献\n\n- 📄 **2025年4月发表**：\n  [基于正则化对比学习的时间序列归因图。](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2502.12977)\n  Steffen Schneider, Rodrigo González Laiz, Anastasiia Filipova, Markus Frey, Mackenzie Weygandt Mathis. AISTATS 2025.\n\n\n- 📄 **2023年5月发表**：\n  [用于联合行为与神经分析的可学习潜在嵌入。](https:\u002F\u002Fdoi.org\u002F10.1038\u002Fs41586-023-06031-6)\n  Steffen Schneider*, Jin Hwa Lee* 和 Mackenzie Weygandt Mathis. Nature 2023。\n\n- 📄 **2022年4月预印本**：\n  [用于联合行为与神经分析的可学习潜在嵌入。](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2204.00673)\n  Steffen Schneider*, Jin Hwa Lee* 和 Mackenzie Weygandt Mathis\n\n# 专利信息 \n\n- [时间序列数据的降维，以及使用所得嵌入的系统和设备](https:\u002F\u002Fpatents.google.com\u002Fpatent\u002FUS12499131B2\u002Fen)。Steffen Schneider* & Mackenzie Weygandt Mathis*。于2025年12月获批。有关许可事宜，请联系 EPFL 的 [技术转移办公室](adam.swetloff@epfl.ch)。  \n\n# 许可证\n\n- 自 0.4.0 版本起，CEBRA 采用 Apache 2.0 许可证作为开源软件。\n- 之前的 0.1.0 至 0.3.1 版本仅面向学术用途发布（请阅读许可证文件）。","# CEBRA 快速上手指南\n\nCEBRA 是一个基于 PyTorch 的自监督学习库，专为高维时间序列数据（如神经科学和行为学数据）设计。它利用辅助变量生成一致的非线性嵌入，适用于联合分析行为与神经数据，提升解码准确性并增强对域偏移的鲁棒性。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**: Linux, macOS 或 Windows\n*   **Python 版本**: 3.8 或更高版本\n*   **核心依赖**:\n    *   PyTorch (建议安装与您的 CUDA 版本匹配的最新版)\n    *   NumPy\n    *   SciPy\n    *   scikit-learn\n    *   matplotlib\n\n> **提示**：如果您在中国大陆地区，建议在安装 Python 依赖时使用国内镜像源（如清华源或阿里源）以加速下载。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 创建虚拟环境（推荐）\n```bash\npython -m venv cebra-env\nsource cebra-env\u002Fbin\u002Factivate  # Windows 用户请使用: cebra-env\\Scripts\\activate\n```\n\n### 2. 安装 PyTorch\n请访问 [PyTorch 官网](https:\u002F\u002Fpytorch.org\u002Fget-started\u002Flocally\u002F) 获取适合您环境的安装命令。例如使用 pip 和 CUDA 支持：\n```bash\npip install torch torchvision torchaudio --index-url https:\u002F\u002Fdownload.pytorch.org\u002Fwhl\u002Fcu118\n```\n*(国内用户可替换为清华源：`--index-url https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple`)*\n\n### 3. 安装 CEBRA\n从 PyPI 安装稳定版：\n```bash\npip install cebra\n```\n\n或者使用国内镜像源加速安装：\n```bash\npip install cebra -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n若要安装包含最新功能的开发版：\n```bash\npip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA.git\n```\n\n## 基本使用\n\n以下是最简单的使用示例，展示如何初始化模型并拟合数据。假设您有一组神经数据 `neural_data` 和对应的行为标签 `behavior_labels`。\n\n```python\nimport cebra\nimport numpy as np\n\n# 1. 准备示例数据\n# neural_data: (时间步长，特征数) 的数组\n# behavior_labels: (时间步长，) 或 (时间步长，标签维度) 的数组\nneural_data = np.random.randn(1000, 50).astype(np.float32)\nbehavior_labels = np.sin(np.linspace(0, 10, 1000)).astype(np.float32)\n\n# 2. 初始化 CEBRA 模型\n# model_architecture: 网络结构\n# distance: 距离度量方式 (如 'cosine', 'euclidean')\n# temperature: 对比学习温度参数\n# time_offsets: 时间偏移采样范围\nmodel = cebra.CEBRA(\n    model_architecture=\"offset10-hidden32-offset10\",\n    distance=\"cosine\",\n    temperature=1,\n    time_offsets=10,\n    output_dimension=3,  # 输出嵌入的维度\n    device=\"cuda_if_available\" # 自动检测并使用 GPU\n)\n\n# 3. 训练模型\n# 传入神经数据和辅助变量（行为标签）\nmodel.fit(neural_data, behavior_labels)\n\n# 4. 生成嵌入\nembeddings = model.transform(neural_data)\n\nprint(f\"原始数据形状：{neural_data.shape}\")\nprint(f\"嵌入数据形状：{embeddings.shape}\")\n```\n\n**关键点说明：**\n*   `model_architecture`: 定义网络层结构，字符串格式描述隐藏层和时间偏移。\n*   `device`: 设置为 `\"cuda_if_available\"` 可自动利用 GPU 加速训练。\n*   `fit()`: 第一个参数为高维输入数据，第二个参数为辅助变量（可以是连续值或离散标签）。\n\n更多高级用法、数据集加载器及可视化演示，请参阅 [官方文档](https:\u002F\u002Fcebra.ai\u002Fdocs\u002F) 和 [Demos](https:\u002F\u002Fcebra.ai\u002Fdocs\u002Fdemos.html)。","某神经科学实验室的研究团队正试图解析小鼠在复杂迷宫中奔跑时，其运动行为与海马体神经元放电活动之间的动态关联。\n\n### 没有 CEBRA 时\n- **数据割裂难融合**：研究人员必须分别对视频追踪的行为数据和电生理记录的神经数据进行独立降维，难以在同一个潜在空间中观察两者的同步变化。\n- **依赖人工标注**：传统监督学习方法需要大量耗时的人工行为标签（如“转弯”、“加速”），且模型泛化能力差，一旦实验环境微调就需要重新标注。\n- **噪声干扰严重**：原始高维神经信号中包含大量非任务相关的噪声，导致解码行为变量的准确率低下，难以提取出驱动行为的核心潜变量。\n- **跨会话对比困难**：不同天或不同小鼠的实验数据分布差异大（域偏移），缺乏一致的特征表示，使得跨个体的规律发现几乎不可能。\n\n### 使用 CEBRA 后\n- **联合嵌入分析**：CEBRA 利用自监督学习将行为辅助变量与神经时间序列直接映射到统一的低维潜在空间，直观揭示了特定动作背后的神经编码模式。\n- **无需繁琐标注**：借助时间连续性和少量辅助信息，CEBRA 自动学习到鲁棒的特征表示，大幅减少了对精细人工标签的依赖，提升了开发效率。\n- **高精度行为解码**：通过正则化对比学习，CEBRA 有效过滤了无关噪声，显著提高了从神经活动反推小鼠位置及速度的解码精度。\n- **跨越域偏移**：生成的嵌入具有高度一致性，即使面对不同实验批次或个体差异，也能直接进行横向对比，加速了新生物学假设的发现。\n\nCEBRA 通过构建一致的行为 - 神经联合潜在空间，让研究者无需深陷数据清洗泥潭，即可直接洞察驱动复杂行为的神经机制。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FAdaptiveMotorControlLab_CEBRA_8bcec129.webp","AdaptiveMotorControlLab","M-Lab of Adaptive Intelligence @ EPFL","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FAdaptiveMotorControlLab_447e9853.png","Mechanisms underlying adaptive behavior in intelligent systems | led by Mackenzie Mathis (@MMathisLab)",null,"mackenzie@post.harvard.edu","mwmathislab","http:\u002F\u002Fmackenziemathislab.org","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab",[85,89,93,97],{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Python","#3572A5",98.9,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"Shell","#89e051",0.5,{"name":94,"color":95,"percentage":96},"Makefile","#427819",0.3,{"name":98,"color":99,"percentage":96},"Dockerfile","#384d54",1081,96,"2026-04-02T05:46:52","NOASSERTION","未说明","基于 PyTorch 实现，通常建议配备 NVIDIA GPU 以加速训练，具体型号、显存大小及 CUDA 版本未在文档中明确说明",{"notes":107,"python":104,"dependencies":108},"CEBRA 是一个用于高维记录（如神经和行为数据）的自监督学习库。虽然 README 片段未列出详细安装参数，但因其基于 PyTorch，实际部署时通常需要根据数据集大小配置足够的 GPU 显存。详细安装指南需参考文档中提供的链接 (https:\u002F\u002Fcebra.ai\u002Fdocs\u002Finstallation.html)。该工具自 0.4.0 版本起采用 Apache 2.0 开源许可证。",[109],"torch (PyTorch)",[54,13],[112,113,114,115],"machine-learning","pytorch","contrastive-learning","neuroscience-methods","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T08:19:46.924139",[119,124,128,133,138,142],{"id":120,"question_zh":121,"answer_zh":122,"source_url":123},14047,"如何检测并防止 CEBRA 监督嵌入中的过拟合问题？","过拟合通常发生在数据集较小、模型较大且训练时间过长的情况下。为防止过拟合，应采取以下措施：\n1. 使用训练集\u002F验证集划分（train\u002Fvalidation split）。\n2. 监控验证损失以实施早停（early stopping）。\n3. 避免在默认参数下对小型数据集进行过度训练。\n4. 参考官方提供的包含正确数据划分的演示笔记本（如 CEBRA-demos 中的示例），确保不使用会导致过拟合的过时或工作进度中（WIP）的代码示例。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fissues\u002F226",{"id":125,"question_zh":126,"answer_zh":127,"source_url":123},14048,"为什么在打乱神经数据后，CEBRA 模型仍能产生高一致性和高解码准确率？","这种现象并非普遍存在的缺陷，而是特定条件下的过拟合表现。当使用较大的模型、较小的数据集以及过长的训练时间时，编码器网络可能会强行记忆监督标签，导致即使输入数据被随机打乱，输出嵌入仍看似有效。解决方法是严格遵循验证协议（如使用验证集和早停），并调整模型大小和训练时长以匹配数据量。",{"id":129,"question_zh":130,"answer_zh":131,"source_url":132},14049,"遇到模型加载错误（Model loading error）或 AttributeError 时该如何排查？","模型加载错误通常与 `scikit-learn` 或 `CEBRA` 的版本不兼容有关。请按以下步骤排查：\n1. 检查当前安装的 `scikit-learn` 版本（尝试 1.4.x, 1.5.x, 1.6.1 等版本）。\n2. 确认保存模型时使用的 CEBRA 版本与加载时的版本是否一致。\n3. 尝试加载官方提供的测试模型以验证环境配置，例如：\n   - https:\u002F\u002Fcebra.fra1.digitaloceanspaces.com\u002Fcebra_model_cebra-rc-scikit-learn-1.4.pt\n   - https:\u002F\u002Fcebra.fra1.digitaloceanspaces.com\u002Fcebra_model_cebra-0.4.0-scikit-learn-1.6.pt\n4. 注意 PyTorch 关于 `weights_only` 参数的警告，未来版本可能默认开启此限制。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fissues\u002F207",{"id":134,"question_zh":135,"answer_zh":136,"source_url":137},14050,"在使用 consistency_score 计算嵌入一致性时，出现 ValueError 错误怎么办？","该错误通常是由于 `_coarse_to_fine()` 函数中使用的分箱数量（`n_bins`）不当引起的。如果分箱过多导致出现空箱（empty bins），或者分箱过少，都会引发问题。解决方案是调整 `n_bins` 参数：选择一个合适的数值，使得数据的直方图中没有空箱，同时也不要太少（极端情况下单个分箱会导致一致性恒为 100%）。建议尝试找到能避免报错的最大分箱数以获得最佳结果。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fissues\u002F24",{"id":139,"question_zh":140,"answer_zh":141,"source_url":137},14051,"如何为 consistency_score 选择合适的分箱数量（n_bins）？","选择 `n_bins` 的原则是：该数量应适用于绘制数据的直方图。具体标准如下：\n1. 不能有空箱（empty bins），这是导致原始报错的主要原因。\n2. 分箱数量不能太少，否则会降低区分度（例如只有一个分箱时一致性总是 100%）。\n3. 理想做法是尝试不同的数值，找到在不产生空箱前提下的最大分箱数，以获得最准确的一致性评分。",{"id":143,"question_zh":144,"answer_zh":145,"source_url":123},14052,"CEBRA 演示笔记本中的训练\u002F测试集划分是否正确？","官方的解码演示笔记本（decoding demo notebook）始终包含正确的训练\u002F测试集划分。用户若遇到划分问题，可能是因为使用了过时的示例或非正式的“进行中”（WIP）笔记本。请确保使用官方仓库中最新合并的演示代码（如 CEBRA-demos），其中已修复了之前存在的 sklearn 划分演示问题，并明确展示了正确的验证流程。",[147,152,157,162,167,172,177,182],{"id":148,"version":149,"summary_zh":150,"released_at":151},80805,"v0.6.0","## 变更内容\n\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F241 中升级了文档构建\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F242 中允许对 CEBRA 文档进行索引\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F246 中修复了损坏的文档覆盖率工作流\n* @gonlairo 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F225 中添加了 xCEBRA 实现（AISTATS 2025）\n* @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F237 中更新了 conf.py\n* @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F248 中将 docs.yml 更新为从 main 分支构建\n* @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F247 中更新了 installation.rst，增加了 Docker Hub 的链接\n* @CeliaBenquet 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F249 中修复了当 `normalize=False` 时 `quantized_embedding_norm` 未定义的问题\n* @CeliaBenquet 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F168 中实现了 CEBRA 的批处理推理，并在 `Solver` 层面进行了填充\n* @CeliaBenquet 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F251 中添加了统一的 CEBRA 编码器：PyTorch 实现\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F256 中发布了 0.6.0a2 版本\n* @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F254 中更新了 conf.py（基于 #252 的更新）\n* @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F257 中对 index.html（cebra.ai）首页进行了小幅更新\n* @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F260 中更新了 4DLC 演示的 conf.py\n* @vovw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F269 中修复了 Matplotlib 颜色映射已弃用的警告，以兼容 Python 3.11\n* @vovw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F272 中移除了 pkg resources\n* @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F261 中更新了 README.md\n* @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F274 中更新了 README，加入了专利详情和方法描述\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F279 中修复了文档构建问题\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F281 中将测试流水线更新至最新软件版本\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F284 中修复了绘图测试\n* @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F277 中将“专利申请中”改为“已获专利”，并在文档中添加了链接\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F285 中发布了 0.6.0 版本\n\n## 新贡献者\n* @vovw 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F269 中做出了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fcompare\u002Fv0.5.0...v0.6.0","2026-01-17T22:53:28",{"id":153,"version":154,"summary_zh":155,"released_at":156},80806,"v0.6.0a2","## 变更内容\n\n本次发布新增了在内存不足以容纳整个数据集时进行推理的功能（批处理推理，#168），并支持在数据集中跨多个会话训练统一编码器（#251）。\n\n🚧 一篇预印本正在审稿中，题目为“通过行为对齐整合神经记录的统一 CEBRA 编码器”，作者包括 Célia Benquet (@CeliaBenquet)、Hossein Mirzaei (@hsirm)、Steffen Schneider (@stes) 和 Mackenzie W. Mathis (@MMathisLab)。\n\n💻 演示笔记本已上线：https:\u002F\u002Fcebra.ai\u002Fdocs\u002Fdemos.html\n\n* 修复 `normalize=False` 时 `quantized_embedding_norm` 未定义的问题，由 Celia Benquet 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F249 中完成。\n* 实现 CEBRA 的批处理推理，并在 `Solver` 层面添加填充功能，由 Celia Benquet 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F168 中完成。\n* 添加统一的 CEBRA 编码器：PyTorch 实现，由 Celia Benquet 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F251 中完成。\n* 发布版本 0.6.0a2，由 stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F256 中完成。\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fcompare\u002Fv0.6.0a1...v0.6.0a2","2025-06-05T21:36:08",{"id":158,"version":159,"summary_zh":160,"released_at":161},80807,"v0.6.0a1","## 变更内容\n* 增加 xCEBRA 实现（AISTATS 2025），由 @stes、@gonlairo 等以及 @mmathislab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F225 中完成\n- - 此代码伴随 https:\u002F\u002Fopenreview.net\u002Fforum?id=aGrCXoTB4P 发布\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F241 中升级文档构建流程\n* 允许对 cebra 文档进行索引，由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F242 中实现\n* 修复损坏的文档覆盖率工作流，由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F246 中完成\n* 由 @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F237 中更新 conf.py 文件\n* 由 @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F248 中更新 docs.yml，使其从 main 分支构建\n* 更新 installation.rst，添加 Docker Hub 链接，由 @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F247 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fcompare\u002Fv0.5.0...v0.6.0a1","2025-04-23T17:54:32",{"id":163,"version":164,"summary_zh":165,"released_at":166},80808,"v0.5.0","## 变更内容\n\n* 修复 pandas 的 intersphinx 映射；由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F136 中修复测试环境配置。\n* 由 @introspective-swallow 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F135 中实现离散多会话功能。\n* 由 @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F164 中将 pivae 中的导入从 `keras` 更新为 `tensorflow.keras`。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F172 中升级依赖并修复测试套件。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F170 中向 TensorDataset 添加 device 参数。\n* 由 @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F163 中更新 installation.rst 文件。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F169 中添加适用于所有操作系统的 monkey、海马体和合成数据路径。\n* 由 @CeliaBenquet 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F176 中将文档中 PyTorch 版本更改为稳定版。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F184 中修复升级依赖后的测试问题。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F167 中引入 ruff 工具用于代码库的代码检查。\n* 由 @CeliaBenquet 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F166 中将类型检查扩展到所有浮点数据类型。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F185 中修复代码检查问题。\n* 由 @icarosadero 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F180 中将默认偏移量设置为 Offset 对象。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F187 中为 TensorDataset 添加更多测试用例。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F188 中修复测试中的代码检查错误。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F195 中修复 Conda 环境文件中对 `scikit-learn` 的引用。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F205 中添加对新 __sklearn_tags__ 的支持。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F212 中将工作流更新至 actions\u002Fsetup-python@v5 和 actions\u002Fcache@v4。\n* 由 @icarosadero 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F206 中修复 sklearn>=1.6 中 force_all_finite 被弃用并替换为 ensure_all_finite 的警告。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F214 中添加用于检查旧模型加载的测试用例。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F190 中添加改进的拟合优度实现。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F221 中支持 NumPy 2，并将测试升级以支持 PyTorch 2.6。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F189 中发布 0.5.0rc1 版本。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F222 中修复 PyPI 发布流程。\n* 由 @icarosadero 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F224 中更新 base.py 文件。\n* 由 @CeliaBenquet 在 https:\u002F 中将最大一致性值从 99 改为 100。","2025-04-17T09:20:12",{"id":168,"version":169,"summary_zh":170,"released_at":171},80809,"v0.5.0rc1","## 变更内容\n* 修复 pandas 的 intersphinx 映射；由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F136 中修复测试环境配置。\n* 由 @introspective-swallow 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F135 中实现离散多会话功能。\n* 由 @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F164 中将 pivae 中的导入从 `keras` 更新为 `tensorflow.keras`。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F172 中升级依赖并修复测试套件。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F170 中向 TensorDataset 添加 device 参数。\n* 由 @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F163 中更新 installation.rst 文件。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F169 中添加适用于所有操作系统的 monkey、hippocampus 和合成数据路径。\n* 由 @CeliaBenquet 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F176 中将文档中 PyTorch 版本更改为稳定版。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F184 中修复升级依赖后的测试问题。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F167 中引入 ruff 工具用于代码库的代码风格检查。\n* 由 @CeliaBenquet 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F166 中将类型检查扩展到所有浮点数据类型。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F185 中修复代码风格检查问题。\n* 由 @icarosadero 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F180 中将默认偏移量设置为 Offset 对象。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F187 中为 TensorDataset 添加更多测试用例。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F188 中修复测试中的代码风格错误。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F195 中修正 conda 环境文件中对 `scikit-learn` 的引用。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F205 中添加对新 __sklearn_tags__ 的支持。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F212 中将工作流更新至 actions\u002Fsetup-python@v5 和 actions\u002Fcache@v4。\n* 由 @icarosadero 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F206 中修复 sklearn>=1.6 版本中 force_all_finite 到 ensure_all_finite 的弃用警告。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F214 中添加用于检查旧模型加载的测试。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F190 中添加改进的拟合优度实现。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F221 中支持 NumPy 2，并将测试升级以兼容 PyTorch 2.6。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F189 中发布 0.5.0rc1 版本。\n\n## 新贡献者\n* @introspective-swallow 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F135 中做出了首次贡献。\n* @icarosadero 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F180 中做出了首次贡献。\n\n**完整变更日志","2025-02-03T01:02:12",{"id":173,"version":174,"summary_zh":175,"released_at":176},80810,"v0.4.0","## 变更内容\n\n**自 `v0.4.0` 起，CEBRA 采用 Apache 2.0 许可证发布。**\n\n* 由 @CeliaBenquet 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F114 中添加了缺失的错误抛出，并为多会话模式下的 `adapt` 方法增加了测试。\n* 由 @MMathisLab 和 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F117 中将许可证更改为 Apache 2.0。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F118 中应用了更新后的许可证头信息。\n* 由 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F119 中更新了 setup.cfg 中的许可证分类器。\n* 由 @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F120 中更新了 README.md。\n* 由 @nastya236 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F122 中将 `showlegend` 和 `template` 关键字参数传递给 Plotly。\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fcompare\u002Fv0.3.1...v0.4.0","2024-01-10T19:06:22",{"id":178,"version":179,"summary_zh":180,"released_at":181},80811,"v0.3.1","## 变更内容\n\n* @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F96 中实现了 plotly 集成的自动导入\n* @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F98 中更新了 usage.rst 文件\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F102 中简化了 plotly 文档字符串示例\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F103 中重构了集成相关的 API 文档\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F104 中发布了 v0.3.1rc1 版本\n* @gonlairo 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F90 中修复了 Windows 平台上的测试问题\n* @timonmerk 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F99 中添加了 PyTorch API 的使用示例\n* @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F113 中更新了 DANDI 演示数据的图标链接\n* @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F112 中更新了 cebra_paper_m1.yml 和 cebra.yml 文件\n* @MMathisLab 和 @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F110 中发布了 0.3.1 版本\n\n## 新贡献者\n\n* @timonmerk 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F99 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fcompare\u002Fv0.3.0...v0.3.1","2023-12-07T21:08:02",{"id":183,"version":184,"summary_zh":185,"released_at":186},80812,"v0.3.0","## 变更内容\n\n* @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F21 中更新了 usage.rst 文档\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F28 中移除了 `OrthogonalProcrustesAlignment` 中的 `subsample` 默认值，并改进了测试\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F26 中运行测试后删除了 `grid_search_models\u002F` 目录\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F31 中修复了面向外部贡献者的行动工作流定义\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F37 中限制了文档构建时使用的 scikit-learn 版本\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F38 中暂时禁用了用于报告文档覆盖率的 PR 评论功能\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F36 中更新了 landing page 上的仓库链接\n* @eltociear 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F20 中修复了 pi_vae.py 中的拼写错误\n* @gonlairo 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F35 中实现了大鼠海马体数据集的自动下载\n* @CeliaBenquet 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F30 中修复了解码器标签中处理的数据类型问题\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F40 中暂时禁用了对开发分支的测试运行\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F41 中向 copybutton 配置添加了 `...` 模式\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F25 中公开了 `align_embeddings` 函数中的 `n_bins` 参数\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F42 中添加了 pre-commit 配置，以标准化文件格式\n* @gonlairo 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F44 中修复了多会话训练中的设备问题\n* @gonlairo 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F43 中扩展了 sklearn 数据集和解码器对更多数据类型的支持\n* @gonlairo 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F34 中改进了设备支持，并增加了对 Apple Silicon 芯片组 (`mps`) 的支持\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F50 中将 NLB 工具的 pypi 包重新作为数据集依赖项添加\n* @gonlairo 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F52 中为 test_datasets.py 添加了缺失的标记\n* @gonlairo 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F53 中修复了使用 compare_models() 时出现的 Matplotlib ImportError\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F62 中修复了因 HTTP 请求速率限制导致的测试失败问题\n* @gonlairo 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F59 中实现了猴子抓取数据的自动下载\n* @MMathisLab 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F64 中为主页添加了演示链接\n* @sofiagilardini 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F55 中修复了 to() 方法中的类型错误\n* @stes 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAdaptiveMotorControlLab\u002FCEBRA\u002Fpull\u002F66 中发布了 0.3.0rc1 版本\n* 自动下载合成数据","2023-10-16T21:52:11"]