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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。

LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架
GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容
LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务,减少延迟和成本,同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例,LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型,包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升,是处理复杂问题的理想工具。
Mojoc - 开源跨平台C语言游戏引擎,简洁高效,多平台支持
C语言GithubMojocOpenGLES3开源项目游戏引擎跨平台
Mojoc是一个开源的跨平台C语言游戏引擎,使用OpenGLES3,当前支持IOS和Android。其核心理念是简化复杂概念,使其更为简洁高效。无需第三方库,仅依赖标准C库,并采用独特的面向对象C编程模型。Mojoc适合学习和理解C语言编程,提供组件化架构、状态机和消息驱动机制。未来将支持Vulkan、Metal和D3D等图形模块,并计划推出游戏编辑器和自定义脚本语言。
Grid2Op - 模块化电力系统仿真与强化学习平台
GithubGrid2Op开源项目强化学习模块化设计电力系统电网操作
Grid2Op是一个模块化电力系统仿真平台,支持发电调度、负荷管理、维护操作和拓扑重构等多种电网控制。平台提供兼容OpenAI Gym的强化学习接口,支持自定义参数和规则,可适配多种数据格式。Grid2Op内置交直流潮流计算功能,并支持更换求解器,为电力系统建模和强化学习研究提供灵活高效的仿真环境。
llama_ros - llama.cpp优化能力的ROS 2集成包
GithubLoRA AdaptersROS 2llama.cppllama_ros人工智能优化开源项目
llama_ros项目提供一系列ROS 2软件包,将llama.cpp的优化能力集成到ROS 2项目中。借助GGUF格式的LLMs和VLMs实现性能优化和功能扩展。内容包括相关项目介绍、安装指南、使用方法,以及各种示范,如llama_cli指令、启动文件配置、LoRA适配器、ROS 2客户端和LangChain集成。
GeneticAlgorithmPython - Python库,用于构建和优化遗传算法
GithubPyGADPython开源库开源项目机器学习优化遗传算法
PyGAD是一个开源的Python库,用于构建遗传算法并优化机器学习模型。支持单目标和多目标优化,以及Keras和PyTorch框架。PyGAD提供多种交叉、变异和选择方式,并允许自定义适应度函数。库正在积极开发,并提供详细文档和示例帮助用户快速上手。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件,专为大规模模型训练和推理设计,能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理,兼容各种计算环境,从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外,DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就,提供极低的延迟和极高的处理速率。
minio-cpp - 高效C++客户端SDK实现S3兼容云存储操作
C++GithubMinIOS3SDK对象存储开源项目
minio-cpp是一个C++客户端SDK,适用于Amazon S3兼容的对象存储服务。它支持桶和对象管理等基本存储操作,提供完整API参考。该SDK易于集成,支持通过vcpkg安装,需要C++17或更高版本。项目文档包含详细的构建和使用说明,方便开发者使用。
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。
Mephisto - 开源众包任务管理框架
GithubMephisto人机交互众包平台开源开源项目
Mephisto是一个开源众包任务管理框架,旨在简化启动、监控和审查众包项目的流程。它能够隐藏人类交互或输入项目的复杂细节,并支持将任务轻松集成到其他项目中。Mephisto提供快速上手指南、多样化的项目支持和完善的文档,适用于众包研究和应用开发。该框架有助于提高众包任务的效率和可重复性,为研究人员和开发者提供了一个灵活的工具。
pymarl2 - 多智能体强化学习的高效实现框架
GithubQMIXStarCraft多智能体强化学习开源项目超参数调优通信任务
PyMARL2是一个开源项目,专注于改进协作多智能体强化学习的实现技巧和约束。该项目针对StarCraft多智能体挑战进行了优化,实现了QMIX、VDN、IQL等多种算法。通过采用值函数裁剪、奖励缩放等技巧,PyMARL2显著提升了QMIX在复杂场景中的性能。此外,该框架还支持通信任务和Google Football环境,为多智能体强化学习研究提供了有力工具。
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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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