sharpneat

基于NEAT算法的神经网络进化框架

NEAT 神经网络进化算法 SharpNEAT C#Github 开源项目

SharpNEAT是一个基于C#的NEAT算法实现，专为.NET 8设计。这个进化算法框架致力于通过神经网络进化解决复杂问题。其模块化架构有利于进化计算研究，同时优化网络结构和连接权重，为探索神经进化潜力提供了有力支持。

FANNGithub开源库开源项目机器学习神经网络跨平台

FANN是一个用C语言实现的开源神经网络库，支持多层网络结构和多种连接方式。它具备跨平台兼容性、高性能计算能力和易用性，提供丰富的训练算法和激活函数。该库支持15种以上编程语言绑定，附带完整文档和图形界面，适用于研究和商业开发。FANN让用户能够便捷地构建、训练和部署神经网络模型。作为一个广受欢迎的项目，FANN日均下载量约100次，支持RPROP和Quickprop等多种训练方法，实现了多种激活函数，并可在固定点和浮点数系统上运行。其执行速度比类似库快达150倍，同时保持了良好的灵活性。FANN持续维护，为人工智能研究和应用提供了可靠的基础设施。

SharpRTSP - C#开发的RTSP和RTP数据流处理库

C#GithubRTPRTSP开源项目网络协议视频流

SharpRTSP是一个C#开发的库，用于构建RTSP客户端、服务器和处理RTP数据流。支持H264、H265、G711等音视频格式，提供UDP、TCP和多播传输。包含RTSP客户端、摄像机服务器等示例，实现了多种RTSP/RTP相关功能。该库主要处理传输层，不涉及音视频解码，用户需要使用其他工具（如FFMPEG）来解码生成的原始数据。

Neuralhub - 一体化神经网络开发与协作环境

AI工具AI研究Neuralhub协作平台深度学习神经网络

Neuralhub是面向AI爱好者、研究人员和工程师的一站式深度学习平台。它提供简化的神经网络开发环境，集成了从头构建网络的工具、丰富的预设组件库和高质量预训练模型。作为人工智能创新中心，Neuralhub不仅支持实验和技术突破，还培育了活跃的知识共享与协作社区。通过整合先进工具、前沿研究成果和海量模型资源，Neuralhub致力于让AI研究、学习和开发更加便捷高效，推动深度学习技术的普及与进步。

neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架

ABBYYGithubNeoMLONNX开源项目机器学习框架神经网络

NeoML是一个端到端机器学习框架，可用于构建、训练和部署模型，适用于计算机视觉和自然语言处理任务，如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法，兼容CPU和GPU，并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C，且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。

openai - 用于访问 OpenAI 的 API 的 .NET SDK

.NET SDKAPI 集成Betalgo.OpenAIGithubOpenAI代码库开源项目

OpenAI 提供的社区库 SDK 允许开发者轻松集成OpenAI先进技术至.NET应用程序。此SDK适用于所有.NET开发者，包括完整的API访问权限、实用工具库及详尽文档，是加速AI集成进程的理想选择。

neural-fortran - Fortran实现的开源并行深度学习框架

FortranGithubneural-fortran并行计算开源项目深度学习神经网络

neural-fortran是一个基于Fortran的开源深度学习框架,支持密集和卷积神经网络的训练与推理。该框架提供多种优化器和激活函数,支持从Keras HDF5文件加载模型,并实现数据并行。其特点包括高性能计算、易用性和可扩展性,适用于多种深度学习应用场景。

evosax - 基于JAX的高性能进化策略框架

GithubJAXevosax优化算法开源项目机器学习进化策略

evosax是基于JAX的进化策略框架，通过XLA编译和自动向量化/并行化技术实现大规模进化策略的高效计算。它支持CMA-ES、OpenAI-ES等多种经典和现代神经进化算法，采用ask-evaluate-tell API设计。evosax兼容JAX的jit、vmap和lax.scan，可扩展至不同硬件加速器。该框架为进化计算研究和应用提供了高性能、灵活的工具。

NeuroCraft - 简化神经网络开发流程的直观平台

AI工具人工智能模型训练模型设计模型部署神经网络

NeuroCraft是一个创新的神经网络开发平台，提供设计、训练和部署神经网络的综合解决方案。该平台采用简洁的拖放界面，简化模型设计过程，支持实时观察模型学习并灵活配置训练参数。NeuroCraft还提供多样化的部署选项，方便将模型集成到现有系统或用于应用内预测。这个平台适合各级人工智能从业者使用，有助于高效管理神经网络的全生命周期。

NiaPy - 轻量级自然启发算法Python框架

GithubNiaPyPython优化算法开源软件开源项目自然启发算法

NiaPy是一个开源的Python微框架,用于构建和评估自然启发算法。它内置了多种优化问题和算法实现,通过简洁的接口实现算法比较和结果导出。NiaPy支持pip、conda等安装方式,兼容主流Linux发行版,适用于Python 3.9及以上版本。该框架为优化研究和应用提供了一个灵活高效的开发平台。

UnrealCSharp - 强化UE游戏开发的C#插件

C#编程插件GithubUnrealCSharp反射类型开源项目游戏开发跨平台

UnrealCSharp是基于.NET 8的UE插件，为游戏开发引入C#编程能力。它支持全面的反射类型、自动代码生成和静态数据导出。特有的动态类功能无需蓝图即可生成UE类型。跨平台兼容、便捷调试、热更新和热重载等特性提升开发效率。支持UE 5.0-5.4版本及多种运行平台。

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