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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。

BitMagic - C++位向量压缩库用于高效数据处理和内存优化
BitMagicGithubSIMD优化压缩位向量序列化开源项目数据科学
BitMagic是一个专注于内存优化的C++库,用于信息检索和数据科学。它通过位切片变换、秩选择压缩和逻辑计算实现高效的位向量和容器压缩。该库支持快速序列化和搜索,适用于内存受限场景和大数据处理。BitMagic提供集合运算、区间操作和三值逻辑等功能,并支持WebAssembly和ARM平台,为开发者提供全面的数据处理解决方案。
mojo - 新型编程语言结合Python与系统编程
GithubMojoPythonSDK开源开源项目编程语言
Mojo是一种全新的编程语言,融合了Python的语法和生态系统,具备系统编程和元编程特性,旨在缩短研究与生产的差距。项目包含示例代码、文档和标准库,提供稳定版和每夜版供选择。通过安装MAX SDK或Mojo SDK,用户可以开始编写Mojo程序,并参与项目贡献和讨论。
PowerJob - 开源分布式任务调度和计算框架
GithubPowerJob任务调度分布式计算工作流开源项目灾难容错
PowerJob是一个开源分布式计算和任务调度框架,提供友好的UI界面、多样的定时策略和执行模式。支持工作流(DAG)、多语言处理器,具有容错能力和高可用性。适用于定时、广播、MapReduce和延迟任务等场景,支持水平扩展,是一个高性能、可靠的调度系统。
gemma.cpp - 轻量级C++推理引擎 实现Google Gemma模型
C++Gemma模型Githubgemma.cpp开源项目推理引擎机器学习
gemma.cpp是一个轻量级C++推理引擎,为Google Gemma基础模型提供2B和7B版本的简洁实现。项目专注于简单直接而非通用性,适合实验和研究用途。它易于嵌入其他项目并支持修改,利用Google Highway库实现可移植SIMD优化,为大语言模型研究提供灵活平台。
Modern-CMake-zh_CN - Modern CMake中文教程 助力优化C++项目构建
CMakeGithubModern CMake开源项目教程简体中文翻译
Modern CMake中文教程项目提供了全面的CMake使用指南,涵盖基础到高级主题。该项目是英文原版的翻译,旨在帮助开发者克服CMake常见问题,优化C++项目构建流程。教程内容持续更新,欢迎社区贡献,以保证信息的准确性和实用性。
maro - 跨领域资源优化的多代理系统
GithubMARO开源项目强化学习虚拟机调度资源优化运筹学
MARO是一个多代理资源优化平台,适用于物流中的集装箱管理、交通中的自行车调度、数据中心的虚拟机管理和金融中的资产管理。该平台包含仿真、强化学习和分布式工具包,支持多种决策机制。用户可通过PyPI或源码安装,并使用Jupyter lab和Redis GUI进行环境可视化和快速体验。MARO是由微软开源的项目,用户可贡献代码并遵从贡献者许可协议(CLA)。
globalping - 全球分布式网络测试平台 优化性能排查故障
APIGithubGlobalping开源项目探测器网络故障排查网络测试
Globalping作为全球分布式网络测试平台,允许从各地探测点执行网络命令。平台提供免费API,支持自定义网络工具开发。通过CLI、Web界面和Slack等多种方式集成,Globalping便于网络路由分析、anycast问题诊断和CDN/DNS性能监控,是网络优化与故障排查的有效解决方案。
codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案:提升效率与内存节约
GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型
CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术,加速多个深度学习模型的微调,包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍,内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook,用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程,适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源,提高模型性能,是开发者提升生产力的有力助手。
chatglm-maths - ChatGLM-6B数学运算能力优化项目
ChatGLM-6BGithubLORAPPO开源项目微调数学计算
该项目旨在优化ChatGLM-6B模型的整数和小数四则运算能力。项目采用LORA、PPO等多种训练方法,支持GPU和CPU环境。内容包括自动生成的训练样本、微调数据集、LORA权重,以及环境配置和使用说明。这一工具主要面向开发者和研究人员,用于提升大语言模型的数学计算表现。
scikit-opt - Python群体智能优化算法库
GithubPython库scikit-opt优化算法开源项目智能算法遗传算法
scikit-opt是一个Python优化库,实现了多种群体智能算法,如遗传算法、粒子群优化和模拟退火。该库支持用户自定义函数、GPU加速和多种加速方式,可用于解决各类优化问题。scikit-opt具有易用性强、功能丰富的特点,适合数据科学家和研究人员使用。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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