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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。

simdjson - 高性能JSON解析库 实现每秒GB级数据处理
C++库GithubJSON解析SIMD指令simdjson开源项目性能优化
simdjson是一款高效的JSON解析库,通过SIMD指令和微并行算法实现比主流库快4倍以上的解析速度。该库提供完整的UTF-8验证和精确数字解析,同时注重易用性和可靠性。simdjson具备JSON最小化、NDJSON处理等功能,能在运行时自动选择最适合的CPU解析器。目前已应用于Node.js、ClickHouse等多个知名项目中。
highway - 多架构支持的高性能SIMD向量化库
GithubHighwaySIMD向量化开源项目性能优化跨平台
Highway是一个跨平台C++向量化库,支持x86、ARM等多种CPU架构的SIMD指令。它提供统一API,实现一次编码多平台运行,支持静态编译和运行时动态调度。Highway适用于图像处理、数据压缩、密码学等领域,提供丰富的向量化操作,易用性和性能兼备,是开发高性能软件的理想选择。
rust-crc32fast - Rust实现的快速SIMD加速CRC32校验和库
CRC32校验和GithubRust库SIMD加速crc32fast开源项目性能优化
rust-crc32fast是一个高效的CRC32校验和计算库,采用SIMD指令集加速。该库提供简洁API,支持x86和aarch64架构优化,性能出色。支持no_std环境,经过模糊测试和内存安全检查。适用于需要快速CRC32计算的Rust项目,是一个轻量且可靠的选择。
client-vector-search - 高性能的客户端向量搜索库,支持浏览器和服务器端
Githubclient-vector-search余弦相似度嵌入技术开源项目搜索库索引创建
client-vector-search是一个高效的客户端向量搜索库,支持嵌入、搜索和缓存操作,适用于浏览器和服务器端。该库默认使用transformers进行文档嵌入,计算嵌入间的余弦相似度,支持客户端索引创建和搜索,并具有浏览器缓存功能。相比OpenAI和Pinecone等VectorDB,它具有更快的性能和更高的效率,特别适用于快速处理数百到数千个向量的应用场景。该项目将持续维护和改进,并计划引入HNSW索引等新功能。
similarity-search-kit - 隐私为先的iOS和macOS本地文本嵌入与语义搜索工具
GithubNLPSimilaritySearchKitSwift开源项目本地文本嵌入语义搜索
SimilaritySearchKit是一个Swift包,支持iOS和macOS应用,实现本地文本嵌入和语义搜索。该工具强调速度、可扩展性和隐私,内置多种NLP模型和相似度度量,开发者可快速创建功能强大的应用,同时确保数据本地存储,保护隐私。适用于隐私优先的文档搜索引擎、离线问答系统和文档聚类推荐引擎。安装简单,支持多种嵌入模型和距离度量。
kdtree-rs - Rust实现的K维树库 支持快速空间索引和邻近搜索
GithubKdTreeRust开源项目数据结构最近邻查找空间索引
kdtree-rs是一个Rust语言实现的K维树库,用于快速空间索引和最近邻查找。该库提供API支持多维点数据的添加和最近邻点查询。kdtree-rs在性能测试中表现良好,适用于需要高效空间数据结构的项目。这个开源库采用Apache 2.0和MIT双重许可。
thundersvm - GPU加速的开源支持向量机库
GPU加速GithubThunderSVM并行计算开源项目支持向量机机器学习
ThunderSVM是一个开源的支持向量机库,通过GPU和多核CPU加速计算,显著提高SVM训练效率。该库实现了LibSVM的全部功能,支持一类SVM、SVC、SVR和概率SVM等多种模型。ThunderSVM提供Python、R、Matlab和Ruby等多种编程语言接口,跨平台兼容Linux、Windows和MacOS。采用与LibSVM一致的命令行参数,便于用户快速上手。作为高效的SVM实现,ThunderSVM为数据科学家和机器学习研究者提供了强大的工具支持。在某些大规模数据集上,ThunderSVM相比传统SVM实现可实现10-100倍的加速,已被多个知名机器学习项目采用。
textdistance - Python文本距离和相似度计算库
GithubPython库TextDistance字符串比较开源项目相似度计算算法
TextDistance是一个计算序列距离和相似度的Python库。它实现了30多种算法,包括编辑距离、基于令牌、基于序列、基于压缩和语音等类型。该库支持纯Python实现,可比较多个序列,并提供NumPy加速选项。TextDistance接口简单灵活,适用于各种文本分析和字符串比较任务。
cuvs - 高性能GPU向量搜索与聚类框架
GPUGithubRAPIDScuVS向量搜索开源项目聚类算法
cuVS是一个开源的GPU向量搜索和聚类框架,专注于提供高性能的近似最近邻搜索和聚类功能。它支持C、C++、Python和Rust等多种编程语言,实现了CAGRA等先进算法。开发者可以直接使用cuVS,也可将其集成到其他系统中,从而在向量相似度搜索和聚类任务中充分利用GPU加速能力。
pgvecto.rs - 高效灵活的PostgreSQL向量相似搜索生产级解决方案
GithubPostgreSQLRustSPLADEpgvecto.rs向量搜索开源项目
pgvecto.rs是一个Postgres扩展,提供超低延迟、高精度的向量相似搜索功能,支持稀疏向量和全文本搜索。该扩展由Rust编写,基于pgrx框架,具备完整的SQL支持和异步索引等特性,简化数据管理并提升性能。支持FP16/INT8数据类型和二进制向量索引,是生产环境中集成前沿模型的理想选择。
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