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HelloSilicon

Apple silicon Mac汇编语言开发教程

Apple siliconARM64 汇编macOSLLVM Clang系统调用Github开源项目

HelloSilicon项目为开发者提供了Apple silicon Mac汇编语言编程的入门指南。该项目基于《Programming with 64-Bit ARM Assembly Language》一书,调整示例代码以适配Apple ARM64架构。内容涵盖基础知识、系统调用、内存管理、与C/Python交互等方面,并详细解释了Apple平台的特殊性。对于希望深入了解Apple silicon底层编程的开发者而言,这是一个全面且实用的学习资源。

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介绍相关项目
ipex-llm-tutorial - 英特尔XPU上的低位大语言模型库教程
GithubIPEX-LLMIntelLLM应用开发开源项目教程
IPEX-LLM教程提供了在英特尔XPU上使用低位大语言模型库的全面指导。内容覆盖从环境配置到高级应用开发，包括中文支持、GPU加速和模型微调等主题。本教程适合希望在英特尔硬件上开发和优化大语言模型应用的开发者，帮助他们深入了解IPEX-LLM的功能和实际应用。
iowncode - SwiftUI、CoreML、Vision等iOS框架的教程与代码示例集合
CoreMLGithubNatural Language FrameworkRealityKitSwiftUIVision Framework开源项目
提供丰富的iOS开发资源，包括SwiftUI、CoreML、Vision等框架的教程与代码示例。涵盖SwiftUI图表、手势、进度条实现，CoreML设备端训练、声音分类、背景移除等内容，还包括Vision框架的文本识别、图像相似度检测等。帮助开发者提升技能，快速实现各类功能。
XiaoMi-Pro-Hackintosh - 小米笔记本Pro系列黑苹果安装指南与优化方案
CloverEFIGithubHackintoshOpenCore小米笔记本Pro开源项目
本项目为小米笔记本Pro系列提供完整的黑苹果安装方案,适用于10代和8代CPU机型。集成Clover和OpenCore引导,兼容macOS 10.15至14版本,包含详细安装教程和故障排查指南。项目不断优化驱动和功能,旨在实现稳定流畅的macOS体验。
mlx_parallm - 为Apple Silicon设备实现高效并行推理
Apple SiliconGithubMLX ParaLLM并行推理开源项目批处理KV缓存语言模型
MLX ParaLLM是一个为Apple Silicon设备开发的开源项目，利用MLX框架实现批处理KV缓存技术，从而提高并行推理效率。项目支持Meta-Llama、Phi-3和Gemma等多种模型，兼容量化和float16格式。通过batch_generate方法，MLX ParaLLM实现自动填充、提示模板格式化和多种采样策略，适用于大规模并行文本生成任务。
awesome-mac - 精选的 macOS 软件和工具资源库
Awesome MacGithubmacOS软件免费软件应用推荐开源软件开源项目
Awesome Mac 项目汇集了各类 macOS 软件和工具，包括开发工具、办公应用、设计软件等。该资源库囊括免费、开源及商业软件，旨在提升 Mac 用户的工作效率。项目持续更新，紧跟 macOS 生态发展，为用户提供全面的软件选择参考。
ryzen-hackintosh - AMD Ryzen处理器黑苹果OpenCore配置指南
AMD RyzenEFIGithubOpenCoremacOS开源项目黑苹果
这是一个针对AMD Ryzen处理器优化的OpenCore EFI配置项目,支持High Sierra至Sonoma多个macOS版本。项目提供硬件兼容性指南、BIOS设置建议和详细安装步骤,并包含PAT补丁等高级功能。此外,还解决了DRM支持、睡眠和虚拟化等常见问题,并提供MKL补丁脚本以增强兼容性。该项目为在AMD平台构建黑苹果系统提供了全面的参考方案。
awesome-ios - 精选iOS开发资源库
GithubObjective-CSwiftiOS开发开源项目移动应用
awesome-ios是一个综合性iOS开发资源库,涵盖分析、架构模式、UI组件等多个方面。它提供了大量精选工具、框架和库,有助于简化iOS应用开发。除常见开发资源外,该项目还包含ARKit、Apple TV等特定领域内容,是iOS开发者提升效率和拓展知识的重要参考。
neural-engine - 如何利用Apple Neural Engine提升机器学习模型的性能以及其局限性的介绍
Core MLGithubNPUNeural Engine开源项目机器学习苹果
本页面全面介绍了如何利用Apple Neural Engine提升机器学习模型的性能，并指出其局限性。探讨NPU的工作原理，解答常见问题，解析部分Core ML模型为何无法充分利用ANE。还提供了具体设备支持列表和编程指南，帮助开发者优化模型，实现iPhone和iPad上的最佳计算性能。
mlx-examples - MLX框架多领域应用示例集合
Apple SiliconGithubMLX开源项目机器学习模型示例深度学习
MLX-Examples项目提供了MLX框架在文本、图像、音频和多模态等领域的应用示例。包含语言模型、图像生成、语音识别等实现，支持Hugging Face预训练模型。这些示例展示了MLX在Apple Silicon上的应用，为机器学习开发者提供了参考资源。
hello_tf_c_api - 跨平台运行TensorFlow C API的方法与示例
C APIGithubLinuxTensorFlowWindowsmacOS开源项目
本页面介绍在Windows、Linux和macOS平台上运行TensorFlow C API的步骤和示例，包括Tensor的创建、分配、图的加载和会话运行。用户还可以发现构建示例及相关链接，以轻松获取和链接TensorFlow库。
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