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Shumai

高性能JavaScript和TypeScript张量计算库

AI工具Shumai张量库TypeScript机器学习神经网络

Shumai是基于Bun和Flashlight构建的高性能张量计算库,为JavaScript和TypeScript提供GPU加速和自动微分功能。它具有简洁的API,支持快速网络连接,适用于构建和训练机器学习模型。Shumai的性能优于同类库,为JavaScript生态系统带来了强大的科学计算能力,可满足软件工程师和研究人员的需求。

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介绍相关项目
taichi.js - JavaScript GPU加速框架 实现大规模并行计算
GPU计算GithubJavascript框架WebGPUtaichi.js并行计算开源项目
taichi.js是一个为JavaScript开发的现代GPU计算框架。它将JavaScript函数转换为WebGPU计算着色器，实现大规模并行化。作为Python库Taichi的JavaScript版本，taichi.js具备交互式代码编辑器功能，支持代码的编写、编译和运行。该框架适用于分形图形生成等复杂计算任务，通过WebGPU技术提供高效的GPU计算能力。taichi.js为Web开发者提供了便捷的GPU加速计算解决方案。
brain.js - JavaScript神经网络库的GPU加速解决方案
GPU加速GithubJavaScriptbrain.js开源项目机器学习神经网络
brain.js是一个JavaScript神经网络库，利用GPU加速提高性能，适用于浏览器和Node.js环境。支持前馈神经网络、循环神经网络和自编码器等多种网络类型。该库提供简洁API，便于训练和部署模型。此外，brain.js具备异步训练、数据流处理和交叉验证等功能，适合开发各类智能应用。
LlamaIndexTS - 轻量级TS/JS库，简化自定义数据与大型语言模型的整合
GithubLLMLlamaIndexNode.jsOpenAIReact开源项目
LlamaIndex.TS 提供简便的 TypeScript 和 JavaScript 库，帮助开发者将数据集成到大型语言模型中。支持 Node.js、Deno、Bun 和 React Server Components 等 JS 环境，尽量减少浏览器环境的限制。通过文档分割、嵌入和查询引擎，用户可以高效创建索引并执行查询。此外，LlamaIndex.TS 兼容多种大型语言模型，包括 OpenAI GPT、Anthropic Claude 和 Llama 系列，提供灵活工具构建高级应用程序。
matrix - 矩阵操作与计算库，支持多种线性代数应用
Githubml-matrix库使用开源项目矩阵操作矩阵数学矩阵运算
ml-matrix是Zakodium维护的矩阵操作与计算库，兼容ES和CommonJS模块。提供详细的API文档和示例，包括标准操作、就地操作、数学操作和矩阵操作。支持多种矩阵分解方法和线性回归问题。通过简单的安装命令，可进行矩阵创建、操作和转换，适用于各种线性代数应用场景，提高计算效率。
typeai - 使用TypeAI框架轻松开发TypeScript AI应用
AI功能GithubTypeAITypeScript使用安装开源项目
TypeAI是一款专为TypeScript开发者设计的工具包，让构建AI驱动的应用更为简单。无需额外的模式文件或手动编写JSON Schema，TypeAI通过类型反射和函数生成，实现与OpenAI等AI API的无缝对接。支持生成AI模型、函数和分类器，以及将功能暴露给大型语言模型。
mathjs - 全面的JavaScript数学计算库 支持多种数据类型与符号运算
GithubJavaScriptMath.jsNode.js开源项目数学库表达式解析
mathjs是一个功能丰富的JavaScript和Node.js数学库。它具备灵活的表达式解析器，支持符号计算，并内置大量函数和常量。该库可处理普通数字、大数、复数、分数、单位和矩阵等多种数据类型，适用于浏览器和服务器端环境。mathjs易于使用和扩展，是进行各类数学运算的有力工具。
DiffSharp - 开源张量库 支持可微分编程和机器学习
DiffSharpGithubPyTorch开源项目张量库微分编程机器学习
DiffSharp是一个开源张量库，专为可微分编程而设计。该项目采用F#语言开发，支持嵌套和混合模式微分，提供常用优化器、模型元素和可微概率分布。DiffSharp结合了PyTorch的命名习惯，支持LibTorch CUDA/C++张量和GPU加速，适用于机器学习、概率编程和优化等领域。它兼容Linux、macOS和Windows平台，可在Jupyter和Visual Studio Code中使用交互式笔记本。
SHARK - 跨平台机器学习分发解决方案
GithubSHARKStable DiffusionTurbineVulkantorch-mlir开源项目
SHARK是一个高性能的机器学习分发平台，支持Windows、Linux和macOS，兼容AMD和Nvidia硬件，优化图像和文本生成的效率和稳定性。利用最新的Turbine技术，促进更快速的模型部署和稳定性能体验。详细指南帮助初学者和开发者快速上手，支持稳定扩散、BERT、GPT2等热门模型。
threeify - 现代化TypeScript 3D图形库 高性能替代方案
3D库GithubTypeScriptWebGLthreeify开源项目渲染
threeify是一个新兴的TypeScript 3D图形库，为开发者提供高性能的替代选择。它支持WebGL 2渲染，未来计划支持WebGPU。该库提供物理基础材质，后期效果和动画功能正在开发中。threeify以小型构建文件、树状结构和完整的TypeScript支持为特色，适合构建现代化、高效的3D应用。目前处于积极开发的alpha阶段，持续优化中。
esm.sh - 面向现代Web开发的全球化内容分发网络
CDNES模块Githubesm.shnpm包导入映射开源项目
esm.sh作为全球化内容分发网络，为现代Web开发提供便捷服务。开发者可直接通过URL从NPM、GitHub和JSR导入ES模块，省去安装和构建步骤。它支持导入映射、树摇优化、开发模式等特性，并兼容Deno运行时。esm.sh旨在简化模块管理，提升开发效率。
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