cython-blis

Python和Cython高性能线性代数库简化BLAS操作

Cython BLIS 线性代数 Python C扩展性能优化 Github 开源项目

cython-blis是一个Python C扩展，提供Blis线性代数例程的快速实现。它支持从Python和Cython进行高效的BLAS类操作，专注单线程执行，针对机器学习推理等工作负载优化。该项目支持多种CPU架构，安装使用简便，适合需要高性能线性代数操作的开发者使用。

文档

llama-cpp-python - Python绑定库为LLM集成提供高效接口

AI模型GithubOpenAI兼容Python绑定llama.cpp开源项目文本生成

llama-cpp-python为llama.cpp提供Python绑定，支持低级C API访问和高级Python API文本补全。该库兼容OpenAI、LangChain和LlamaIndex，支持CUDA、Metal等硬件加速，实现高效LLM推理。它还提供聊天补全和函数调用功能，适用于多种AI应用场景。

julia - 科技计算领域的高性能动态编程语言

GithubJulia开源开源项目技术计算编程语言高性能

Julia语言为科技计算领域提供了高性能的动态编程环境。它支持并行和分布式计算，拥有活跃的社区和丰富的包生态系统。Julia在数值计算和数据分析方面表现优异，适用于机器学习、科学模拟和金融建模等领域。该语言融合了高性能与易用性，为科研和工程应用提供了强大的工具。

einops - 灵活高效的张量操作，兼容多个框架

Githubeinopsnumpypytorchtensor操作开源项目深度学习

Einops 提供简洁高效的张量操作，适用于 numpy、pytorch、tensorflow、jax 等多个框架。通过易于理解的 Einstein 风格操作符，提高代码的可读性和可靠性。主要功能包括张量的重新排列、简化、复制、打包与解包。Einops 适用于深度学习和复杂数据处理任务，是开发者优化代码的理想工具。

spaCy - 高性能自然语言处理库

GithubPythonspaCy开源项目热门神经网络模型自然语言处理训练系统

spaCy 是一个高级自然语言处理库，支持Python和Cython，适用于实际产品开发。它提供预训练管道，支持70种以上语言的分词和训练，拥有最先进的速度和神经网络模型，可用于词性标注、句法解析、命名实体识别、文本分类等多种任务。spaCy 同时支持多任务学习和使用预训练变换器，如BERT，适合生产环境下的训练系统，模型打包，部署和工作流管理，是商业开源软件，遵循MIT许可证。

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。

machine_learning_basics - 纯Python实现机器学习算法助力深入理解基础原理

GitHubGithubPython开源项目数据预处理机器学习算法实现

该开源项目提供多种机器学习算法的纯Python实现，包括线性回归、决策树和k-means聚类等。项目注重展示算法底层结构，而非追求最高效率。另外还包含数据预处理教程，涵盖图像和数值/分类数据集处理。代码支持在线运行，便于快速实验。作为机器学习入门资源，适合想深入理解算法原理的学习者。

mealpy - 元启发式算法优化库实现多种优化算法

GithubMEALPYPython库优化算法元启发式算法开源软件开源项目

MEALPY实现了215种元启发式算法,是当前最全面的Python优化库之一。它可解决连续和离散优化等多种问题,支持参数分析、性能评估和收敛分析。该库设计简洁,提供结果导出和模型导入导出功能,适用于各类优化任务。MEALPY兼容Python 3.7+,依赖numpy等科学计算库。

fastai - 一个为从业者提供快速提供在标准深度学习领域中提供最先进的高级组件，并提供可以混合和匹配的低级组件构建新方法的深度学习库

GPU优化GithubPyTorchfastai开源项目深度学习计算机视觉

fastai是一个深度学习库，提供高层组件以快速实现高性能结果，同时为研究人员提供可组合的低层组件。通过分层架构和Python、PyTorch的灵活性，fastai在不牺牲易用性、灵活性和性能的情况下，实现了高效的深度学习。支持多种安装方式，包括Google Colab和conda，适用于Windows和Linux。学习资源丰富，包括书籍、免费课程和详细文档。

einx - 跨框架张量运算统一接口库

Githubeinx开源项目张量操作深度学习符号表示法跨框架兼容

einx是一个Python库，为多个主流深度学习框架提供统一的张量操作接口。它采用类爱因斯坦符号系统表达基础张量操作的向量化，支持无缝集成现有代码。通过即时编译提升执行效率，einx不仅支持基础张量操作，还涵盖常见神经网络操作和可选的深度学习模块。

ComputeLibrary - 优化Arm架构的开源机器学习函数库

ARM架构Compute LibraryGithub开源软件开源项目性能优化机器学习

ComputeLibrary是一个专为Arm架构优化的机器学习函数库，支持Cortex-A、Neoverse处理器和Mali GPU。它提供100多个低级机器学习函数，覆盖多种数据类型和卷积算法，并采用微架构优化、内核融合等先进技术。作为开源项目，ComputeLibrary具有高性能、高度可配置的特点，为Arm平台的机器学习应用开发提供了强大支持。

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