fast_float

快速解析数值的C++库性能超越标准库

fast_float 数字解析 C++库性能优化浮点数转换 Github 开源项目

fast_float是一个高性能C++头文件库,用于快速解析ASCII字符串中的数值。它提供类似C++17 from_chars的API,支持精确舍入,性能远超标准库实现。该库无需内存分配,可解析特殊值,支持C++20编译时计算,已被GCC、Chromium等重要项目采用。

文档

audioFlux - 多维音频与音乐分析特征提取库，支持深度学习

GithubMIRaudioFlux开源项目深度学习特征提取音频分析

audioFlux是一个开源工具库，专注于音频和音乐的分析及特征提取。支持多种时间频率变换方法和多种特征组合，适用于分类、分离、音乐信息检索（MIR）和自动语音识别（ASR）等任务。该库跨平台且核心由高性能C语言实现，支持FFT硬件加速，适合大规模数据处理。最新版本引入了多种音高算法及音高移位和时间伸缩算法。

HdrHistogram - 高精度动态范围直方图库

GithubHdrHistogramJava开源项目性能监控数据分析直方图

HdrHistogram是一个开源的高动态范围直方图库，用于记录和分析可配置整数范围内的采样数据。它具有高精度、固定内存占用和快速记录特性，适用于延迟和性能敏感应用的统计分析。该库支持多种编程语言，提供多种数据迭代方式，可进行百分位数、均值和标准差等统计分析。

fann - 高性能开源神经网络库

FANNGithub开源库开源项目机器学习神经网络跨平台

FANN是一个用C语言实现的开源神经网络库，支持多层网络结构和多种连接方式。它具备跨平台兼容性、高性能计算能力和易用性，提供丰富的训练算法和激活函数。该库支持15种以上编程语言绑定，附带完整文档和图形界面，适用于研究和商业开发。FANN让用户能够便捷地构建、训练和部署神经网络模型。作为一个广受欢迎的项目，FANN日均下载量约100次，支持RPROP和Quickprop等多种训练方法，实现了多种激活函数，并可在固定点和浮点数系统上运行。其执行速度比类似库快达150倍，同时保持了良好的灵活性。FANN持续维护，为人工智能研究和应用提供了可靠的基础设施。

AutoFP8 - 量化库优化大语言模型推理性能

AutoFP8FP8量化GithubvLLM开源项目模型压缩神经网络

AutoFP8是一个开源FP8量化库，用于生成vLLM兼容的压缩检查点。它提供FP8_E4M3精度的量化权重、激活和KV缓存比例，支持静态和动态激活方案。AutoFP8能将预训练模型转换为FP8格式，与vLLM无缝集成，提高大语言模型推理效率，同时保持模型精度。这个工具适用于优化和部署大规模语言模型。

encodec.cpp - Meta's Encodec音频编解码器的C/C++高性能实现

EncodecGGMLGPU加速Github开源项目深度学习音频编解码

encodec.cpp是Meta's Encodec深度学习音频编解码器模型的C/C++实现。该项目基于ggml库开发，无需其他依赖。支持24KHz模型、混合F16/F32精度，并可通过Metal和cuBLAS进行加速。项目提供C风格API和使用示例，正在开发4位和8位量化功能。encodec.cpp为音频编解码任务提供了高性能、易用的开源解决方案。

protobuf - 跨语言高效数据序列化框架

GithubGoogleProtocol Buffers开源开源项目数据序列化跨语言

Protocol Buffers是一种开源的、跨语言、跨平台的数据序列化框架。它由Google开发，支持C++、Java、Python等多种编程语言。该框架提供了高效的数据结构化、序列化和反序列化方法，包含编译器和运行时库。Protocol Buffers具有安装简便、使用灵活、性能卓越等特点，广泛应用于数据交换和存储优化，成为众多大型项目的首选数据格式。

file.d - 快速灵活的数据流处理工具 file.d

Githubfile.d开源项目插件系统数据管道日志收集高性能

file.d作为开源数据流处理工具，以其卓越的性能和灵活性脱颖而出。它不仅能高效处理文件数据，还支持多种输入输出方式。与同类工具相比，file.d处理速度提升10倍以上，同时确保内存使用可控和数据传输稳定。该工具完美适配现代云原生环境，配置简便，并与Prometheus和Vault无缝集成，特别适合大规模Kubernetes集群的日志管理需求。

filesystem - 可移植的C++文件系统库 GHC Filesystem

C++Githubfilesystemstd::filesystem头文件库开源项目跨平台

GHC Filesystem 是一个兼容 std::filesystem 的跨平台 C++ 库,支持 C++11 及以上版本。它提供文件路径处理、目录操作等功能,可在 macOS、Windows、Linux 等系统上使用。该库采用 header-only 设计,支持 UTF-8 编码,易于集成到现有项目中。对于不支持 std::filesystem 的环境,GHC Filesystem 是一个理想的替代方案。

C-Plus-Plus - C++算法实现开源集合涵盖多领域教育资源

C++算法GithubSTL学习资源开源实现开源项目跨平台

C++算法开源项目提供多领域算法实现，包括计算机科学、数学、统计学等。项目特点是详细文档、多种实现方式、严格遵守C++11标准，并通过持续集成保证代码质量。适合教育者和学生学习使用，也可用于其他应用开发。

此库高效计算向量间多种相似度，广泛用于数据分析、机器学习和统计。支持Spearman等级相关系数、Kendall相关系数等多种相似度，提供Python绑定，易于集成。基于Rust开发，采用并行计算和矢量优化，并支持数据采样以提升计算稳健性，兼容现代语言模型生成的高维文本嵌入。

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