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pagmo2

高性能并行优化算法库 支持多目标优化和大规模部署

pagmo2是一个C++并行优化库,为大规模优化问题提供统一接口。它支持多种算法和多目标优化,可在并行环境中高效部署。该库具有高性能和可扩展性,适用于解决复杂优化问题。pagmo2提供完整文档,拥有活跃社区,是科学计算和优化领域的重要开源项目。

mmengine - 深度学习训练引擎支持大规模模型训练和多种策略
GithubMMEngineOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习训练引擎
MMEngine是基于PyTorch的深度学习模型训练基础库,作为OpenMMLab代码库的训练引擎。它集成主流大规模模型训练框架,支持混合精度训练等多种策略,提供友好的配置系统和主流监控平台支持。MMEngine不仅适用于OpenMMLab项目,还可广泛应用于其他深度学习项目。
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。
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。
llama2.mojo - 将llama2模型移植到Mojo中,通过Mojo的SIMD和矢量化原语,将Python性能提升近250倍
GithubMojoPython性能提升TinyLlama-1.1B-Chat-v0.2llama2.mojo开源项目模型推理
llama2.mojo项目展示了如何将llama2模型移植到Mojo中,通过Mojo的SIMD和矢量化原语,将Python性能提升近250倍。在多线程推理中,Mojo版的性能超过了原始llama2.c的30%,在CPU上进行baby-llama推理时,性能超过了llama.cpp的20%。项目当前支持多个模型,包括stories和Tinyllama-1.1B-Chat。用户可以通过简单的命令行步骤或使用Docker在本地部署并运行该项目。
pfgmpp - 统一扩散和泊松流的生成模型框架
GithubPFGM++人工智能图像生成开源项目深度学习生成模型
PFGM++是一个统一扩散模型和泊松流生成模型的框架,通过在高维空间嵌入路径来生成数据。它可以退化为PFGM或扩散模型,并允许通过选择额外维度D来平衡模型的鲁棒性和刚性。实验显示,特定D值的PFGM++模型在CIFAR-10和FFHQ数据集上的性能超越了现有的扩散模型,并对建模误差表现出更好的鲁棒性。
optimization-engine - 高效的非凸优化引擎用于嵌入式系统
GithubOpEn代码生成优化引擎嵌入式优化开源项目非凸优化
Optimization Engine (OpEn)是一个针对非凸参数化优化问题的开源求解器。它采用Rust编写核心算法,具有高效性能和内存安全性。OpEn支持代码自动生成,适用于嵌入式系统中的非线性模型预测控制等场景。该工具简化了复杂优化问题的处理过程,使开发者能更专注于机器人和自主系统等领域的应用开发。
shogun - 多语言支持的开源机器学习工具库
BSD许可证GithubShogun多语言接口开源工具箱开源项目机器学习
SHOGUN是一个开源的机器学习工具库,自1999年开始开发。该项目使用C++实现核心功能,并提供自动生成的接口,支持Python、Octave、Java等多种编程语言。SHOGUN可在Linux、MacOS、Windows等主流操作系统上运行,提供丰富的示例和文档。它拥有广泛的机器学习算法支持,性能优异,采用BSD许可证发布,适合机器学习研究和应用开发。
hyperopt - Python库Hyperopt助力机器学习超参数优化
GithubHyperoptPython库分布式计算开源项目机器学习超参数优化
Hyperopt是一个强大的Python库,专门用于复杂搜索空间中的超参数优化。它支持实值、离散和条件维度,提供随机搜索、TPE等多种算法。通过Apache Spark和MongoDB实现并行化,Hyperopt能够显著提高机器学习模型的调优效率。作为开源项目,它为机器学习领域提供了高效的超参数优化解决方案,正在被广泛应用于加速模型开发和性能优化。
cp-algorithms - 开源竞赛编程算法资源库
GitHubGithubcp-algorithmse-maxx.ru开源项目竞赛编程算法
cp-algorithms是一个开源项目,专注于翻译和优化竞赛编程中常用的算法和数据结构知识。涵盖图论、动态规划、几何等多个领域,持续更新内容包括曼哈顿距离、背包问题等新文章。网站采用现代设计,提供暗黑模式和高效搜索,为竞赛编程爱好者提供便捷的学习和参考平台。
evotorch - 基于PyTorch的高性能进化计算库
EvoTorchGithubPyTorch优化算法开源项目强化学习进化计算
EvoTorch是一个基于PyTorch的开源进化计算框架,支持黑盒优化、强化学习和监督学习等多种优化问题。它实现了PGPE、CMA-ES和遗传算法等多种进化算法,并通过GPU加速和Ray分布式计算提高优化效率。EvoTorch设计简洁易用,适合解决各类复杂优化问题,为研究人员和工程师提供了强大的工具支持。
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