dora

数据流导向机器人架构框架支持多语言和热重载

dora-rs是一款数据流导向的机器人架构框架。它集成Python、C、C++和ROS2，通过共享内存和Apache Arrow实现零拷贝数据传递，大幅提高性能。框架使用声明式数据流范式，具备热重载和自编码机器人功能。此外，dora-rs还支持开放遥测和ROS2桥接，方便快速开发高效的机器人应用。

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xorbits - 轻松扩展数据科学与机器学习工作负载的开源框架

GithubPython APIXorbits大数据处理开源计算框架开源项目机器学习

Xorbits 是一款开源计算框架，旨在简化数据科学和机器学习任务的扩展。从数据预处理到模型部署，Xorbits 支持整个流程。它可以利用多核或GPU加速单机计算，或扩展至数千台机器，以处理TB级数据和大型模型的训练。Xorbits 提供兼容 pandas、NumPy、PyTorch 和 XGBoost 等库的 Python API，无需深入了解基础设施即可完成工作负载扩展。

DRLib - 简洁高效的深度强化学习算法集成库

DRLibGithubHERPER开源项目机器人操作深度强化学习

DRLib是一个集成主流off-policy强化学习算法的开源库,支持HER和PER技术。基于OpenAI Spinning Up开发,提供TensorFlow和PyTorch两个版本。相比原版更易用和调试,适合机器人相关任务研究。提供详细环境配置教程。

lorahub - LoraHub框架实现高效跨任务泛化

GithubLoraHub低秩适应动态组合大语言模型开源项目跨任务泛化

LoraHub框架通过组合多个LoRA模块实现跨任务泛化。该项目仅需少量样例即可适应新任务，无需额外参数或训练。LoraHub提供完整代码和预训练模型，支持pip安装。在BIG-Bench Hard基准测试中，LoraHub性能接近少样本上下文学习，推理速度与零样本学习相当。

polars - 多语言支持的高性能数据分析引擎

DataFrameGithubPolars多语言支持开源项目数据处理高性能

Polars是一个基于Rust开发的高性能数据处理引擎，提供Python、Node.js和R等多语言接口。它采用Apache Arrow列式内存模型，实现惰性/即时执行、多线程和SIMD等技术，高效处理大规模数据。Polars具有强大的表达式API和查询优化能力，支持流式处理超大数据集，在TPC-H基准测试中性能优异。此外，Polars还支持SQL查询和命令行操作，是一款轻量而强大的数据分析工具。

dfdx - Rust中的深度学习库，提供GPU加速和编译时类型检查

GPU加速GithubRustdfdx开源项目深度学习神经网络

dfdx是一个注重人体工学和安全性的Rust深度学习库，支持GPU加速和最多6维的张量形状。它在编译时进行形状和类型检查，提供多种张量操作，例如矩阵乘法和卷积。该库还包含神经网络构建模块和标准的深度学习优化器，如Sgd和Adam。设计目标是性能最大化和最小化不安全代码。用户可以启用CUDA特性进行GPU加速，非常适合在Rust中进行深度学习开发的用户。

fastflow - 基于Go语言的轻量级分布式工作流框架

DAGFastflowGithubgolang分布式工作流框架开源项目

Fastflow是基于Go语言的轻量级工作流框架，提供分布式高性能解决方案。采用DAG模型定义工作流，支持高并发任务执行和水平扩展。框架具备完善的API和可观测性，适用于离线任务、集群管理等复杂场景，可高效处理海量任务。Fastflow保持轻量级特性，易于集成到现有项目中。基于协程的任务执行和Leader-Worker架构，进一步提升了框架的性能和可扩展性。

dopamine - 用于快速原型设计的强化学习研究框架

DQNDopamineGithubJAXTensorflow开源项目强化学习

Dopamine是一个用于快速原型设计强化学习算法的研究框架，旨在便于用户进行自由实验。其设计原则包括易于实验、灵活开发、紧凑可靠和结果可重复。支持的算法有DQN、C51、Rainbow、IQN和SAC，主要实现于jax。Dopamine提供了Docker容器及源码安装方法，适用于Atari和Mujoco环境，并推荐使用虚拟环境。更多信息请参阅官方文档。

horovod - 分布式深度学习训练框架，支持TensorFlow, Keras, PyTorch和MXNet

GithubHorovodPyTorchTensorFlow分布式深度学习开源项目性能优化

Horovod是一个分布式深度学习训练框架，提供对TensorFlow, Keras, PyTorch, Apache MXNet的支持。它优化了多GPU并行训练的过程，使得在多GPU上进行训练既快速又简单，无需重大代码修改。Horovod展示了高达90%的扩展效率，适合大规模深度学习应用，同时兼容NCCL和Gloo等高效的集合通信库，确保在各种环境下的高效运行。

discordeno - 跨平台高性能 Discord 机器人开发框架

BunDenoDiscord APIDiscordenoGithubNode.js开源项目

Discordeno 是一款支持 Node.js、Deno 和 Bun 的 Discord 机器人开发框架。它采用功能式 API 设计，提供独立组件和灵活扩展能力。该框架注重性能优化、新特性支持和易用性，适合构建大规模 Discord 机器人。Discordeno 特点包括默认无缓存、跨运行时兼容以及可自定义的性能优化选项，为开发者提供了高效灵活的 Discord 机器人开发解决方案。

DPP - 高性能现代C++ Discord库

API集成C++库D++DiscordGithub开源项目跨平台

DPP是一款基于现代C++的Discord库，专注于轻量化和高效性。支持Discord API v10，特点包括极低内存占用、高效缓存系统、分片与集群功能、ETF支持、斜杠命令和语音功能。跨平台兼容性强，适用于Windows、Linux和Mac。DPP为大规模Discord机器人开发提供了理想解决方案，已在多个知名项目中得到应用。

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