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grape

高性能图处理和节点嵌入库

GRAPE是一款高性能图处理和节点嵌入库,专为处理大规模图数据而设计。它采用Rust和Python混合开发,可在普通计算机和高性能集群上运行。GRAPE提供丰富的图加载、节点嵌入、分类和处理功能,支持多种嵌入模型和分类器。相比NetworkX,GRAPE在处理大规模图时表现更优。此外,GRAPE还提供详细的教程和文档,方便用户进行图分析和机器学习研究。

Warp - Rust开发的GPU加速终端 提高开发效率的现代化工具
GPU加速GithubRustWarp开源项目终端跨平台
Warp是一款基于Rust开发的现代终端应用,通过GPU加速技术实现高性能。目前为macOS和Linux用户提供公开测试版,致力于提升开发效率。除了速度优势,Warp还集成了AI助手和协作功能,并计划开源UI框架和部分客户端代码,为开发者提供更多可能性。
rust-bert - 基于Rust语言开发的高效自然语言处理库
Githubrust-bert开源项目情感分析机器翻译自然语言处理问答系统
rust-bert是基于Rust语言开发的高效自然语言处理库,支持问答、命名实体识别、翻译和摘要生成等多种任务。此库支持多线程分词和GPU推断,具备丰富的API,便于开发者和研究人员快速部署使用多种预训练模型。
Graph-Adversarial-Learning - 图对抗学习攻防技术与研究进展综述
Github图对抗学习图神经网络开源项目攻击方法论文综述防御策略
该项目是一个图对抗学习综合资源库,收录2017年至今的攻击、防御和鲁棒性认证相关论文。资源按字母、年份和会议分类,并提供代码实现汇总。内容涵盖图神经网络攻击方法、防御策略和稳定性研究,为图对抗学习研究提供重要参考。
flamegraph - 基于Rust的火焰图生成器 支持多语言性能分析
flamegraph是一个基于Rust的火焰图生成工具,适用于Cargo项目和其他语言应用的性能分析。它使用perf和dtrace进行采样,无需Perl或管道,简化了操作流程。通过可视化程序运行时间分布,flamegraph帮助开发者快速识别性能瓶颈。工具提供多种命令行选项,允许自定义采样频率和调色方案,并生成交互式SVG火焰图。作为系统性能优化的分析工具,flamegraph具有较强的实用性。
embedx - 高性能大规模嵌入向量训练和推理系统
Githubembedx图模型大规模embedding系统开源项目深度排序联合建模
embedx是基于C++开发的大规模嵌入向量训练和推理系统,已在微信看一看、搜一搜、腾讯新闻等12个业务中成功应用。系统可处理十亿级节点、千亿级边的图模型,以及百亿级样本、百亿特征的深度排序和召回模型。embedx支持图与深度学习的联合建模,在推荐、搜索、支付和风控等领域表现出色,实现了性能和效果的双重提升。
async-graphql - Rust实现的高性能GraphQL服务器库
ApolloGithubGraphQLRustWebSocketasync-graphql开源项目
async-graphql是一个Rust实现的GraphQL服务器库,完全兼容GraphQL规范。它支持静态和动态模式、异步编程、类型安全、自定义标量、文件上传和订阅等功能。该库易于集成,性能开销小,并提供Apollo Federation等高级特性。async-graphql适合构建可扩展的GraphQL API,是构建高性能GraphQL服务的有力工具。
spark - 统一分析引擎 支持多语言API及丰富工具集
Apache SparkGithub分布式计算大数据处理开源项目数据分析机器学习
Apache Spark是一个大规模数据处理的统一分析引擎,提供Scala、Java、Python和R的高级API。它支持多种高级工具,如Spark SQL、pandas API on Spark、MLlib、GraphX和Structured Streaming,分别用于SQL查询、pandas操作、机器学习、图处理和流处理。Spark的优化引擎支持通用计算图,适用于多种大数据分析场景。
Groma - 多模态大语言模型Groma的视觉定位技术
GithubGroma区域理解多模态大语言模型开源项目视觉上下文视觉标记
Groma是一款多模态大语言模型,具有出色的区域理解和视觉定位功能,能够处理用户定义的区域输入并生成基于视觉内容的长文本回答。Groma采用独特的视觉标记和外部模块进行定位,在多模态引用表达理解基准方面表现优秀,并提供详细的安装、数据准备和训练指南,方便用户进行自定义训练。
EmbedAnything - Rust开发的多源数据嵌入生成框架
CandleEmbedAnythingGithubRust多模态嵌入式框架开源项目
EmbedAnything是一个基于Rust的高效嵌入生成框架,支持处理文本、图像、音频等多种数据源。该框架具备本地嵌入、多模态处理、硬件加速等功能,可将生成的嵌入存储至向量数据库。其轻量级设计和高性能特性为AI开发人员提供了便捷的嵌入模型使用方案。
reasoning-on-graphs - 基于大语言模型和知识图谱的忠实可解释推理
GithubReasoning on GraphsRoG大型语言模型开源项目知识图谱解释性推理
利用大语言模型与知识图谱,提供优化的规划-检索-推理框架,实现忠实与可解释的推理。预训练权重和自动下载的数据集简化了关系路径生成和答案推理过程,并支持多种大语言模型的插拔式推理,使推理结果更具解释性和灵活性。
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