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SimSIMD

快速高效的向量相似度计算库

SimSIMD是一个高性能向量相似度计算库,为机器学习和科学计算提供快速的距离和相似度计算。支持欧几里得、余弦等多种距离函数,可处理浮点和整型数据。通过SIMD优化,性能显著优于NumPy和SciPy。提供Python、Rust等语言绑定,并具有广泛的平台兼容性。

fast_vector_similarity - 向量相似度计算库,适用于数据分析、机器学习和统计任务
Fast Vector Similarity LibraryGithubPython绑定开源项目文本嵌入相似性度量高维数据
此库高效计算向量间多种相似度,广泛用于数据分析、机器学习和统计。支持Spearman等级相关系数、Kendall相关系数等多种相似度,提供Python绑定,易于集成。基于Rust开发,采用并行计算和矢量优化,并支持数据采样以提升计算稳健性,兼容现代语言模型生成的高维文本嵌入。
Simd - 开源图像处理与机器学习库 支持多平台SIMD指令优化
GithubSIMD优化Simd Library图像处理开源项目机器学习跨平台
Simd是一个开源的图像处理和机器学习库,专为C和C++开发者设计。它提供像素转换、图像缩放、滤波、统计分析、运动检测、对象识别和神经网络等高性能算法。该库针对x86/x64的SSE、AVX、AVX-512、AMX和ARM的NEON等SIMD指令集进行了优化。Simd提供C API和C++接口,支持动态和静态链接,兼容32位和64位的Windows及Linux平台。
pillow-simd - 针对x86架构优化的高性能图像处理库
GithubPillow-SIMDPillow库SIMD计算图像处理开源项目性能优化
Pillow-SIMD是针对x86架构优化的Pillow库版本,适用于Intel和AMD CPU。通过SIMD计算技术,它显著提升了图像处理性能,部分操作比原版Pillow快16-40倍。支持SSE4和AVX2指令集,可直接替代同版本Pillow。该项目已在生产环境验证,获得Uploadcare支持。Pillow-SIMD优化了多种图像操作,包括调整大小、模糊和合成等。
similarity - 用于度量学习的库,支持自监督和对比学习
GithubTensorFlow Similarity对比学习度量学习开源项目相似性学习自监督学习
TensorFlow Similarity 是一个用于度量学习的库,支持自监督和对比学习。该库提供先进的算法,可用于研究、训练、评估和部署基于相似性和对比的模型,包含模型、损失函数、指标、采样器、可视化工具和索引子系统。最新版本支持分布式训练,增加了多模态嵌入和新的检索指标。可在未标记数据上进行预训练以提高准确性,或构建模型找到并聚类相似示例。了解更多请查看文档和示例。
Similari - Rust实现的高性能多目标跟踪框架
GithubPython绑定Rust框架Similari多目标跟踪开源项目性能优化
Similari是一个Rust实现的多目标跟踪框架,提供Python接口。它支持构建SORT、DeepSORT等复杂跟踪系统,内置卡尔曼滤波、非极大值抑制等算法。Similari适用于对象具有多个动态观测值的跟踪任务,可实现高效并行处理。与基于Python和NumPy的跟踪器相比,Similari通常具有更高的性能。
SmartSim - 为高性能计算环境优化的机器学习集成框架
GithubOrchestratorSmartRedisSmartSim开源项目机器学习高性能计算
SmartSim是为高性能计算(HPC)环境设计的工作流库,简化了PyTorch和TensorFlow等机器学习库在HPC模拟和应用中的使用。该框架能在HPC系统上启动机器学习基础设施,与用户工作负载并行运行。通过基础设施库和SmartRedis客户端,SmartSim实现了HPC应用与机器学习模型间的高效数据交换和远程执行,支持Fortran、C、C++和Python等多种语言,无需MPI即可实现运行时数据交换。
similarities - 文本和图像相似度计算与语义搜索的高效工具
CLIPGithubsimilarities图像相似度开源项目文本相似度语义搜索
该工具包提供多种文本和图像相似度计算及语义匹配算法,支持高效处理亿级数据。主要功能包含文本相似度计算、文本搜索、图文匹配、图像搜索等多种算法。项目采用Python3开发,支持命令行操作,基于PyTorch和FastAPI等技术,可实现多语言环境下的高效向量表示及检索,开箱即用。
SIMD-itertools - SIMD-itertools为Rust提供高效数组操作的SIMD加速迭代器
GithubRustSIMD并行计算开源项目性能优化迭代器
SIMD-itertools是一个Rust开源项目,提供SIMD加速的迭代器操作。通过替换标准库函数为SIMD版本,如contains()改为contains_simd(),可显著提升性能。支持u8至u64等多种数据类型,实现了find、filter、position等常用操作。项目需要Rust nightly版本,使用简单配置即可启用。根据项目提供的基准测试结果,SIMD-itertools在处理u32类型数据时,相比标准库实现可获得显著的性能提升。使用时需通过rustup安装nightly版本,并在编译时添加-C target-cpu=native参数以获得最佳性能。SIMD-itertools为开发者提供了高效的Rust数组处理工具,在多数情况下性能优于标准库实现。
faiss - 快速向量搜索与聚类库
FaissGPU加速Github向量相似度搜索开源项目聚类高维向量
Faiss是一个开源的高性能向量搜索和聚类库,专为大规模数据集设计。它支持多种索引方法,能够在搜索速度、结果质量和内存使用之间实现平衡。Faiss适用于推荐系统、图像检索等机器学习应用,可处理从小型到超大规模的向量数据。该库由Meta AI研究团队开发,提供C++和Python接口,支持CPU和GPU计算,为高维向量处理提供了高效解决方案。
similarity - 文本相似度计算工具,支持多种算法及情感分析
GithubJavasimilarityword2vec开源项目情感分析文本相似度
similarity是一个用Java编写的相似度计算工具包,适用于词语、短语、句子和段落的相似度计算及情感分析。其特点包括高效的词林编码法和余弦相似度算法,以及基于词向量模型的近义词推荐功能。该工具包架构清晰,模型惰性加载,词典明文发布,便于用户训练自定义语料,满足多种自然语言处理需求。
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