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

FaissGPU加速Github向量相似度搜索开源项目聚类高维向量

Faiss是一个开源的高性能向量搜索和聚类库，专为大规模数据集设计。它支持多种索引方法，能够在搜索速度、结果质量和内存使用之间实现平衡。Faiss适用于推荐系统、图像检索等机器学习应用，可处理从小型到超大规模的向量数据。该库由Meta AI研究团队开发，提供C++和Python接口，支持CPU和GPU计算，为高维向量处理提供了高效解决方案。

tensor - 实现轻量级1D张量库模仿PyTorch和NumPy功能

C语言GithubPython模块Tensor内存管理开源项目数据切片

该项目用C语言实现了一个简单的1D浮点张量库，功能类似PyTorch的Tensor和NumPy的ndarray。库支持高效切片操作，并提供Python接口。通过展示张量对象如何管理Storage和View来实现高效内存利用，帮助开发者理解底层张量操作原理。项目还演示了如何将C代码封装为Python模块，并使用pytest进行测试。

BayesianOptimization - 贝叶斯优化的Python库高效优化黑盒函数

GithubPython全局优化开源项目机器学习贝叶斯优化高斯过程

BayesianOptimization是一个纯Python实现的贝叶斯全局优化库。该工具利用高斯过程构建未知函数的后验分布，平衡探索与利用来寻找函数最大值。它适用于高成本函数优化，能以较少迭代找到接近最优的参数组合。BayesianOptimization提供简洁API，支持自定义搜索空间、序列域缩减和约束优化等功能，适用于机器学习模型调参等场景。

deepsparse - 优化CPU上深度学习推理的高效稀疏性使用

CPU推理DeepSparseGithubLLM支持开源项目模型量化稀疏性

DeepSparse是一个专为CPU优化的深度学习推理运行时，通过使用稀疏性显著加快模型推理速度。结合SparseML优化库，DeepSparse支持模型剪枝和量化，在CPU上实现卓越性能。支持各种计算机视觉和自然语言处理模型，包括BERT、ViT、ResNet、YOLOv5/8等。此外，DeepSparse现已支持高效的LLM推理，对稀疏量化模型实现多倍加速。可通过PyPI安装，并提供多种API便于部署。

BigDL-2.x - BigDL提供多种库实现数据分析与AI应用的无缝扩展

BigDLGithubIPEX-LLMLLMNanoOrca开源项目

BigDL提供多种库，用于扩展和加速数据分析与AI应用。主要功能包括分布式大数据和AI的Orca，加速TensorFlow和PyTorch的Nano，深度学习的DLlib，时间序列分析的Chronos，推荐系统的Friesian以及安全大数据和AI的PPML。这些功能使AI应用可以从本地计算机无缝扩展到云端，实现高效分布式数据处理和深度学习开发。

pybit - Bybit交易所官方Python API连接器

API连接器Bybit APIGithubPythonpybit加密货币交易开源项目

pybit是Bybit交易所官方Python API连接库，支持HTTP和WebSocket协议。这个轻量级模块为加密货币交易提供高性能接口，可用于获取市场数据、执行交易操作等。pybit持续更新以跟进Bybit API的变化，适合开发者构建自动化交易系统。作为Bybit交易所的官方Python库，pybit简化了与Bybit平台的交互，是构建加密货币交易应用的理想选择。

cpython - Python编程语言的官方实现和解释器

GithubPython开源项目版本更新编程语言软件开发

CPython是Python编程语言的官方实现和解释器，支持多种操作系统平台。它提供了丰富的标准库、完善的文档和活跃的社区支持。最新版本3.14.0 alpha 0引入了新特性和性能优化，支持高级编译技术如Profile Guided Optimization和Link Time Optimization。CPython为开发者提供了强大、灵活的Python开发环境。

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。

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。

threadpoolctl - Python库优化科学计算线程池资源管理

GithubPython库threadpoolctl并行计算开源项目性能优化线程池控制

threadpoolctl是一个Python库，专门用于管理科学计算和数据分析库中的线程池资源。它能够精确控制BLAS、OpenMP等常用库的线程数量，有效解决嵌套并行计算中的资源过度分配问题。通过简洁的接口，threadpoolctl允许开发者灵活调整线程使用，从而优化计算效率，提升并行性能。该库支持多种BLAS实现和OpenMP运行时，适用范围广泛，是科学计算领域的实用工具。

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