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Simd

开源图像处理与机器学习库 支持多平台SIMD指令优化

Simd Library图像处理机器学习SIMD优化跨平台Github开源项目

Simd是一个开源的图像处理和机器学习库，专为C和C++开发者设计。它提供像素转换、图像缩放、滤波、统计分析、运动检测、对象识别和神经网络等高性能算法。该库针对x86/x64的SSE、AVX、AVX-512、AMX和ARM的NEON等SIMD指令集进行了优化。Simd提供C API和C++接口，支持动态和静态链接，兼容32位和64位的Windows及Linux平台。

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介绍相关项目
pillow-simd - 针对x86架构优化的高性能图像处理库
GithubPillow-SIMDPillow库SIMD计算图像处理开源项目性能优化
Pillow-SIMD是针对x86架构优化的Pillow库版本，适用于Intel和AMD CPU。通过SIMD计算技术，它显著提升了图像处理性能，部分操作比原版Pillow快16-40倍。支持SSE4和AVX2指令集，可直接替代同版本Pillow。该项目已在生产环境验证，获得Uploadcare支持。Pillow-SIMD优化了多种图像操作，包括调整大小、模糊和合成等。
SimSIMD - 快速高效的向量相似度计算库
GithubSIMD优化SimSIMD向量计算开源项目距离度量跨平台
SimSIMD是一个高性能向量相似度计算库,为机器学习和科学计算提供快速的距离和相似度计算。支持欧几里得、余弦等多种距离函数,可处理浮点和整型数据。通过SIMD优化,性能显著优于NumPy和SciPy。提供Python、Rust等语言绑定,并具有广泛的平台兼容性。
highway - 多架构支持的高性能SIMD向量化库
GithubHighwaySIMD向量化开源项目性能优化跨平台
Highway是一个跨平台C++向量化库,支持x86、ARM等多种CPU架构的SIMD指令。它提供统一API,实现一次编码多平台运行,支持静态编译和运行时动态调度。Highway适用于图像处理、数据压缩、密码学等领域,提供丰富的向量化操作,易用性和性能兼备,是开发高性能软件的理想选择。
base64 - 快速Base64流式编解码库 支持多种SIMD加速
Base64C语言GithubOpenMPSIMD加速开源项目编码解码
这是一个C99实现的Base64流式编解码库，支持多种SIMD指令集和OpenMP加速。库提供简单的字符串编解码函数，注重性能、易用性和代码优雅。在x86平台上，库会进行运行时特性检测，自动选择最优编解码方案，显著提升性能。支持AVX2、AVX512、NEON等多种SIMD指令集，适用于不同架构的处理器。
dlib - 现代C++机器学习工具包，实现高效复杂软件开发
C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译
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。
simdjson - 高性能JSON解析库 实现每秒GB级数据处理
C++库GithubJSON解析SIMD指令simdjson开源项目性能优化
simdjson是一款高效的JSON解析库，通过SIMD指令和微并行算法实现比主流库快4倍以上的解析速度。该库提供完整的UTF-8验证和精确数字解析，同时注重易用性和可靠性。simdjson具备JSON最小化、NDJSON处理等功能，能在运行时自动选择最适合的CPU解析器。目前已应用于Node.js、ClickHouse等多个知名项目中。
ImageSharp - 开源跨平台2D图形库 高效图像处理解决方案
.NET2D图形库GithubImageSharp图像处理开源项目跨平台
ImageSharp是一款功能全面的开源跨平台2D图形库，为图像处理提供简洁强大的API。其灵活可扩展的设计适用于设备、云和IoT等多种场景。基于.NET 8构建，ImageSharp提供详细文档和示例，便于开发者快速上手和扩展功能。作为一个开源项目，它不仅支持常见的图像操作，还允许自定义扩展，在各种应用场景中表现出色。
SmartSim - 为高性能计算环境优化的机器学习集成框架
GithubOrchestratorSmartRedisSmartSim开源项目机器学习高性能计算
SmartSim是为高性能计算(HPC)环境设计的工作流库，简化了PyTorch和TensorFlow等机器学习库在HPC模拟和应用中的使用。该框架能在HPC系统上启动机器学习基础设施，与用户工作负载并行运行。通过基础设施库和SmartRedis客户端，SmartSim实现了HPC应用与机器学习模型间的高效数据交换和远程执行，支持Fortran、C、C++和Python等多种语言，无需MPI即可实现运行时数据交换。
ppl.cv - 跨平台图像处理库 专为深度学习优化
GithubOpenCVppl.cv图像处理开源项目深度学习高性能
ppl.cv是一款轻量级可定制的图像处理框架，针对深度学习应用优化设计。支持x86、CUDA、aarch64、RISC-V和OpenCL等多个平台，实现了算术运算、色彩空间转换、直方图等常用图像算法的高性能版本。该项目追求极致性能，功能与OpenCV对齐，同时保持独立性，便于开发和部署。
SFML - 简单快速的跨平台多媒体开发库
C++GithubSFML多媒体库开源开源项目跨平台
SFML是一个跨平台的开源多媒体开发库，提供窗口、图形、音频和网络功能。它使用C++编写，支持C、.Net、Ruby、Python等多种语言。SFML适用于商业和个人项目，无使用限制。该库提供完善的文档和教程，并拥有活跃的社区，有助于开发者快速构建多媒体应用。
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