Endia

面向科学计算的高性能动态数组库

Endia是一个专为科学计算设计的动态数组库，提供类似PyTorch、Numpy和JAX的功能。它支持自动微分、复数运算、双重API接口和JIT编译。Endia可进行命令式和函数式编程，计算任意阶导数，适用于高级科学应用。该项目注重代码清晰度和教育价值，致力于推动AI和科学计算领域的进步。

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介绍相关项目

taichi - Python嵌入式高性能并行编程语言

GPU加速GithubPython嵌入Taichi Lang并行编程开源项目高性能计算

Taichi是一款嵌入Python的开源并行编程语言，专注高性能数值计算。它利用LLVM等即时编译器将Python代码转译为GPU或CPU指令，支持CUDA、Vulkan等多种后端。Taichi以其灵活性、高性能和跨平台特性，广泛应用于物理模拟、数值分析、AR和AI等领域。

deap - 灵活高效的进化计算框架，实现快速原型开发和创意测试

DEAPGithubPython库优化算法开源项目进化计算遗传算法

DEAP是一个开源的进化计算框架，为快速原型设计和算法测试提供了便利。它支持多种进化算法，如遗传算法、遗传编程和进化策略，并能处理多目标优化问题。DEAP的核心优势在于其清晰的算法结构和透明的数据结构，同时与并行计算机制兼容性良好。框架内置了多种实用功能，包括精英保存机制、中间结果保存和标准测试函数集等，可应用于解决各类复杂优化问题。

keops - 大规模矩阵运算与自动微分的高效GPU加速库

GPU计算GithubKeOps开源项目核方法符号矩阵自动微分

KeOps是一个开源库,专门用于高效计算大型数组的归约运算。它集成了高效C++程序和自动微分引擎,支持Python、Matlab和R等多种编程语言。KeOps尤其适合处理核矩阵向量乘积、K近邻查询和N体问题等计算,即使在核矩阵或距离矩阵超出内存容量的情况下也能高效运行。与PyTorch GPU基准相比,KeOps在多种几何应用中能实现10-100倍的性能提升,广泛应用于核方法和几何深度学习等领域。

OpenMDAO - 开源Python系统分析与多学科优化计算平台

GithubOpenMDAOPython多学科优化开源项目系统分析高性能计算

OpenMDAO是一个用Python开发的开源高性能计算平台，专门用于系统分析和多学科优化。它支持模型分解，便于构建和维护，同时通过高效并行算法实现紧密耦合求解。平台主要支持基于梯度的优化和解析导数，可处理大规模设计空间。此外，OpenMDAO还提供并行计算功能，适用于无梯度优化、混合整数非线性规划和设计空间探索。

docarray - 专为多模态数据的表示、传输、存储和检索而精心打造的Python 库

DocArrayGithubPython库multimodal数据开源项目数据传输机器学习生态系统

DocArray是一个为多模态数据提供表示、传输、存储和检索功能的Python库。这个库与NumPy、PyTorch、TensorFlow和JAX等框架无缝集成，支持各种向量数据库，也兼容FastAPI和Jina等网络和微服务框架。作为LF AI & Data Foundation的沙盒项目，DocArray提高了多模态AI应用的开发效率。

DiffSharp - 开源张量库支持可微分编程和机器学习

DiffSharpGithubPyTorch开源项目张量库微分编程机器学习

DiffSharp是一个开源张量库，专为可微分编程而设计。该项目采用F#语言开发，支持嵌套和混合模式微分，提供常用优化器、模型元素和可微概率分布。DiffSharp结合了PyTorch的命名习惯，支持LibTorch CUDA/C++张量和GPU加速，适用于机器学习、概率编程和优化等领域。它兼容Linux、macOS和Windows平台，可在Jupyter和Visual Studio Code中使用交互式笔记本。

Enzyme - LLVM和MLIR自动微分插件

EnzymeGithubLLVMMLIR开源项目插件自动微分

Enzyme是一款高性能的LLVM和MLIR自动微分插件，可以通过调用__enzyme_autodiff函数对目标函数进行微分，并替换为相应的梯度值。其高效性使其在处理优化代码时能与先进的自动微分工具相媲美。用户只需几步简单命令即可安装Enzyme，安装和使用的详细信息可在官网获取。Enzyme适用于学术领域的自动微分需求，支持CUDA、OpenMP、MPI等并行计算模式，并提供Julia和Rust绑定。

numba - Python数值计算的开源JIT编译器

GithubNumbaPython优化开源项目数值计算编译器

Numba是一个开源的Python JIT优化编译器，专注于数值计算。它将Python语法转换为机器代码，支持编译大部分数值计算相关的Python代码，包括多数NumPy函数。Numba具备循环自动并行化、GPU加速和ufuncs创建等功能，能够显著提升Python数值计算的性能。适用于科学计算、金融建模、机器学习等高性能计算场景。

AMaDiA - 一站式数学符号输入和科学计算应用

AMaDiAGithubLaTeX转换图形绘制开源项目数学符号方程求解

AMaDiA是一个全面的数学工具应用，不仅支持科学计算、LaTeX转换和2D/3D图形绘制，还提供方程求解和单位转换等高级功能。用户可通过LAN聊天增强合作，且支持多操作系统，包括Windows、Linux和OSX。

chainer - Python深度学习框架，支持动态计算图和CUDA加速

CUDAChainerCuPyGithub开源项目深度学习自动微分

Chainer是一个Python深度学习框架，提供基于define-by-run方法的自动微分API（动态计算图）和面向对象的高级API，用于构建和训练神经网络。通过CuPy支持CUDA/cuDNN，实现高性能训练和推理。尽管Chainer已进入维护阶段，仅进行bug修复和维护，但其文档、教程和社区资源仍然活跃，适合研究和开发深度学习模型的用户。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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