fast_vector_similarity

向量相似度计算库，适用于数据分析、机器学习和统计任务

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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介绍相关项目

polars - 多语言支持的高性能数据分析引擎

DataFrameGithubPolars多语言支持开源项目数据处理高性能

Polars是一个基于Rust开发的高性能数据处理引擎，提供Python、Node.js和R等多语言接口。它采用Apache Arrow列式内存模型，实现惰性/即时执行、多线程和SIMD等技术，高效处理大规模数据。Polars具有强大的表达式API和查询优化能力，支持流式处理超大数据集，在TPC-H基准测试中性能优异。此外，Polars还支持SQL查询和命令行操作，是一款轻量而强大的数据分析工具。

vectordb - 本地化嵌入模型文本检索，优化AI应用性能

AI特性GithubKagi SearchVectorDB向量搜索开源项目本地数据存储

VectorDB是一款简单轻量的本地嵌入模型文本检索工具，具有低延迟和小内存占用的特点，广泛应用于Kagi Search的AI功能。通过自动分块和嵌入搜索，VectorDB在完全本地运行的情况下提供了高效的内容过滤和检索功能。用户可以通过简单的代码示例快速加载数据并进行检索，还可根据需求选择不同的嵌入模型和分块策略，以适应多种应用场景。

SIMD-itertools - SIMD-itertools为Rust提供高效数组操作的SIMD加速迭代器

GithubRustSIMD并行计算开源项目性能优化迭代器

SIMD-itertools是一个Rust开源项目，提供SIMD加速的迭代器操作。通过替换标准库函数为SIMD版本，如contains()改为contains_simd()，可显著提升性能。支持u8至u64等多种数据类型，实现了find、filter、position等常用操作。项目需要Rust nightly版本，使用简单配置即可启用。根据项目提供的基准测试结果，SIMD-itertools在处理u32类型数据时，相比标准库实现可获得显著的性能提升。使用时需通过rustup安装nightly版本，并在编译时添加-C target-cpu=native参数以获得最佳性能。SIMD-itertools为开发者提供了高效的Rust数组处理工具，在多数情况下性能优于标准库实现。

vectra - 基于Node.js的本地向量数据库适用于轻量级AI应用

GithubNode.jsVectra向量数据库开源项目本地索引相似度搜索

Vectra是Node.js环境下的本地向量数据库，功能类似Pinecone和Qdrant，但采用本地文件存储方式。该项目主要用于处理小型静态数据集，具备元数据索引和相似度排序查询功能。Vectra特点在于快速加载和迅速查询响应，适合应用于提示工程和少样本学习等AI场景。此外，Vectra支持跨语言操作，可与Python等语言绑定协同工作。

DataFrame - 高效C++数据分析库，支持多种统计和多线程功能

C++DataFrameGithub多线程开源项目数据分析算法

DataFrame是一个高效的C++数据分析库，提供类似于Python的Pandas和R的DataFrame功能。它支持数据切片、连接、分组操作，并具备统计、金融及机器学习算法。该库特别适合处理大数据集，拥有优异的性能和多线程支持。通过多种内置算法和可添加的自定义算法，用户可以灵活分析和处理数据。DataFrame还与Polars等工具进行了性能对比，展现了其在大数据处理上的显著优势。

linfa - Rust语言的综合机器学习工具库

GithubLinfaRust开源项目数据处理机器学习算法库

Linfa是一个用Rust语言开发的开源机器学习工具库，为常见ML任务提供全面解决方案。它实现了多种算法，包括聚类、降维、回归和分类等，并具备数据预处理功能。Linfa支持多种BLAS/LAPACK后端，可满足不同性能需求。这个项目旨在为Rust生态系统构建一个活跃的机器学习社区。

cupy - GPU加速的Python科学计算库

CUDACuPyGPU计算GithubNumPy兼容Python开源项目

CuPy是一个开源的GPU加速科学计算库，与NumPy和SciPy兼容。它支持在NVIDIA CUDA和AMD ROCm平台上运行，提供简洁的API接口和复杂数学运算能力。CuPy通过保持与NumPy的API兼容性，使现有代码易于迁移到GPU上，同时显著提升科学计算和机器学习任务的性能。此外，CuPy还提供对底层CUDA功能的访问，允许开发者充分利用GPU的计算能力。它不仅适用于科学计算，还广泛应用于数据分析、深度学习等领域，为研究人员和工程师提供了强大的GPU加速工具。

tch-rs - Rust语言的PyTorch C++ API接口

GithubPyTorchRustlibtorchnn::Moduletch-rs开源项目

tch-rs是Rust语言对PyTorch C++ API的绑定，通过简洁的封装实现高效的深度学习模型训练和推理。支持系统全局libtorch安装、手动安装和Python PyTorch安装，兼容CUDA并支持静态链接。提供详细的安装说明和丰富的示例代码，包括基础张量操作、梯度下降训练、神经网络构建和迁移学习等，适合不同水平的开发者。

puck - 高效近似最近邻搜索库专注大规模数据集性能

ANN搜索GithubPuck内存优化向量索引开源项目高性能

Puck是一个高效的C++近似最近邻(ANN)搜索库，其名称来源于莎士比亚作品中的精灵角色。该项目包含Puck和Tinker两种算法，在多个1B数据集上表现出色。Puck采用两层倒排索引架构和多级量化，可在有限内存下实现高召回率和低延迟，适用于大规模数据集。Tinker则针对较小数据集优化，性能超过Nmslib。该库支持余弦相似度、L2和IP距离计算，并提供Python接口，方便开发者集成使用。

statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具

GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型

StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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