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CGraph

基于C++的高效DAG调度框架

CGraph图流程执行框架C++跨平台无依赖并发执行Github开源项目

CGraph是一个纯C++实现的跨平台DAG(有向无环图)执行框架,无第三方依赖。框架支持自定义算子构建和灵活的运行调度,包括依赖、并行和聚合等。CGraph提供流水线、节点、组、参数和切面等功能模块,以及多种工具和插件,可提高开发效率。该框架兼容MacOS、Linux和Windows等主流操作系统及IDE。

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fast-graphrag - 快速图形化检索框架，支持高精度数据处理与实时更新
Fast GraphRAGGithub开源软件开源项目智能探索知识图谱高效检索
Fast GraphRAG 是一款高效的图形化检索框架，专为高精度、易解释的工作流设计，支持实时更新和智能探索。具备低成本、高效能，通过自动生成和优化图表适应各种领域需求。框架为完全异步，确保工作流的稳定性和可预测性，同时提供详细的快速入门指南和社区支持，无论开源使用还是托管服务，均可无缝集成到检索管道中。
langgraph - 基于图的多智能体语言模型应用开发框架
GithubLangGraph图形结构多智能体开源项目状态管理语言模型
LangGraph是一个基于图的多智能体语言模型应用开发框架。它提供循环和分支逻辑、状态持久化、人机交互和流式输出等功能。与其他框架相比，LangGraph能更精细地控制应用流程和状态。该框架可与LangChain集成，但不依赖于它。开发者可利用LangGraph构建复杂的智能体工作流和定制化语言模型应用。
classgraph - 高效并行的Java类路径和模块分析工具
ClassGraphGithubJava元编程字节码分析开源项目模块扫描类路径扫描
ClassGraph是一款高效的Java类路径和模块分析工具,支持多种JVM语言。它能快速并行扫描类路径和模块路径,构建类关系图,并提供API查询元数据。无需加载类即可读取字节码,兼容JDK 7+和JPMS模块系统。ClassGraph是Java元编程和代码分析的有力助手,为开发者提供了丰富的类信息查询功能。
GraphScope - 统一分布式图计算平台
GithubGraphScopePython接口分布式系统图计算大规模图处理开源项目
GraphScope是一个统一的分布式图计算平台，通过Python接口在计算机集群上执行各种图操作。它整合了GRAPE、MaxGraph和Graph-Learn等技术，分别用于图分析、交互式查询和图神经网络计算，并利用Vineyard存储实现高效内存数据传输。该平台能够处理大规模图数据，适用于复杂的图计算场景，为用户提供全面的图数据处理解决方案。
taskflow - 现代C++并行和异构任务编程库Taskflow
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Taskflow是一个C++任务编程库，专注于并行和异构计算。它通过简洁的API支持静态和动态任务图构建、条件执行和GPU加速。Taskflow提供可视化和分析工具，有助于程序优化。该库在性能和可扩展性方面表现优异，适用于各类并行计算场景，已在学术和工业项目中得到应用。
egui_graphs - Rust实现的egui图形可视化库
GithubRusteguipetgraph交互式图形图形可视化开源项目
egui_graphs是一个基于Rust语言开发的图形可视化库，集成了petgraph和egui框架。该库提供了一个易于使用的Widget，用于在egui应用中展示交互式图形。主要功能包括复杂图形可视化、缩放平移、节点边标签显示、交互事件处理等。egui_graphs支持通过egui样式自定义外观，适配深浅主题，并允许用户通过事件处理机制扩展功能。作为egui生态系统中的图形可视化基础组件，egui_graphs为开发者提供了灵活的定制和扩展空间。
Graphite - 创新的开源图形编辑软件 集成节点图合成技术
GithubGraphite图形编辑软件开源项目矢量图编辑器节点图合成引擎
Graphite是一款开发中的开源图形软件，结合栅格和矢量编辑功能。其创新的节点图合成引擎实现了图层与节点的融合，提供无损编辑体验。目前作为基于浏览器的轻量级矢量图形编辑器，Graphite支持图像效果应用和AI辅助创作。未来计划扩展至照片编辑、数字绘画等领域，致力于成为全面的创意内容制作平台。
graphhopper - 开源路由引擎 支持多种交通方式和空间分析
GithubGraphHopperJavaOpenStreetMap开源开源项目路由引擎
GraphHopper是一款开源路由引擎,支持多种交通方式的路线规划、等时圈分析和地图匹配。它使用OpenStreetMap和GTFS数据,可作为Java库或独立Web服务部署。GraphHopper内存效率高,支持离线导航,扩展性强,适用于路线规划、物流配送和交通分析等场景。
CogDL - 应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包
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CogDL是一个应用于节点分类、图分类等任务的图深度学习工具包。它具备高效性、易用性和可扩展性的特点，通过提供优化的操作符加快训练速度并节省GPU内存。CogDL还提供易用的API，并支持广泛的模型和数据集。最新版新增了图自监督学习示例和混合精度训练功能，适用于多种图神经网络分析任务。
grape - 高性能图处理和节点嵌入库
GRAPEGithub图可视化图处理图嵌入开源项目节点嵌入
GRAPE是一款高性能图处理和节点嵌入库,专为处理大规模图数据而设计。它采用Rust和Python混合开发,可在普通计算机和高性能集群上运行。GRAPE提供丰富的图加载、节点嵌入、分类和处理功能,支持多种嵌入模型和分类器。相比NetworkX,GRAPE在处理大规模图时表现更优。此外,GRAPE还提供详细的教程和文档,方便用户进行图分析和机器学习研究。
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