dlib

现代C++机器学习工具包，实现高效复杂软件开发

dlib C++机器学习编译 Python API Github 开源项目

dlib是一个功能丰富的C++工具库，专注于机器学习解决方案，支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可，适用于各类项目。

pytorch-cpp - C++ 实现的 PyTorch 教程，为深度学习研究者提供从基础到高级的全面指南

C++GithubLibTorchPyTorch开源项目教程深度学习

本项目提供了 C++ 版本的 PyTorch 教程，适用于从基础到高级的深度学习研究者，涵盖线性回归、卷积神经网络和生成对抗网络等内容。支持 macOS、Linux 和 Windows 的多平台编译和运行，项目要求包括 C++-17 兼容编译器、CMake 和合适版本的 LibTorch。含有全面的构建与运行指南，以及交互式教程和 Docker 支持。

LibtorchSegmentation - 高性能C++图像分割库

C++库GithubLibTorch图像分割开源项目神经网络预训练模型

LibtorchSegmentation是基于LibTorch的C++图像分割库，提供高级API和多种模型架构。支持15种预训练编码器，推理速度比PyTorch CUDA快35%。该库简单易用yet功能强大，适合快速开发和部署各类图像分割应用。

DL-Simplified - 为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集

Deep LearningGithubMachine Learning开源开源项目数据分析项目贡献

DL-Simplified 资源库为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集。该库包括按模板组织的数据集、图片、模型文件和依赖。用户可浏览问题区、fork仓库、创建PR等方式参与。深度学习通过多层神经网络处理大量数据，实现不同级别的数据抽象。了解最新的开源活动和参与方法，及项目成就与贡献者。

awesome-artificial-intelligence - 工具、课程、图书及更多人工智能资源集合

AI工具AI课程Github人工智能开源项目机器学习深度学习

提供AI工具、课程、图书等丰富资源，帮助初学者和专业人士掌握人工智能领域的必备知识与技能。此项目不仅涵盖学习资源，还包括与人工智能相关的代码、视频教程和组织信息，适用于初学者及需进阶研究的AI专业工具和资料。

fcl - 高效灵活的三维碰撞检测和距离计算库

3D几何模型C++FCLGithub开源项目碰撞检测距离计算近距离查询

FCL是一个开源的C++库，专门用于三维几何模型的碰撞检测、距离计算和容差验证。它支持多种基本几何形状和复杂网格模型，提供高效的算法实现连续碰撞检测和接触信息计算。FCL适用于机器人技术、游戏开发和虚拟现实等领域，提供跨平台支持和简洁的API接口，是进行三维空间分析和交互的有力工具。FCL支持广义碰撞检测，能够高效处理大规模场景中的多物体碰撞问题。它采用层次包围盒树结构加速计算，并提供灵活的配置选项，允许用户根据具体需求调整性能和精度的平衡。

openFrameworks - 跨平台C++创意编程工具包，支持多种开发环境

C++工具包GithubopenFrameworks创意编程开源框架开源项目跨平台开发

openFrameworks是一个开源的C++创意编程工具包，支持Windows、macOS和Linux等多个平台。它提供丰富的库和工具，用于创建交互式应用、视觉艺术和实验项目。该项目具有活跃的社区、定期更新和详细文档，适合各层级开发者使用。

awesome-ml - 机器学习资源库涵盖语言模型图像视频和音频AI

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该项目是一个综合性机器学习资源集合，包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新，欢迎贡献，为了解和实践机器学习最新进展提供参考。

ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库

AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习

ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章，为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新，展示AI技术在实际应用中的最新进展。

dask - 开源灵活的并行计算库助力大规模数据分析

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Dask是一个开源的灵活并行计算库，专为大规模数据分析设计。它支持多种数据结构和算法，与NumPy、Pandas等Python数据科学工具无缝集成。Dask提供高效的并行计算能力，能处理超出单机内存的大型数据集，适用于数据科学、机器学习等领域。活跃的社区支持进一步增强了其在数据分析中的应用价值。

MLKit - Android机器学习开发的高效工具库

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MLKit是一个Android机器学习工具库，集成了Google的多项视觉识别技术。它支持条码扫描、人脸检测、图像标签和对象检测等功能。开发者无需深厚的机器学习背景，即可通过简单的代码实现复杂功能。此外，MLKit还提供API支持在应用中使用自定义TensorFlow Lite模型，为开发者提供了更多灵活性。

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