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julia

科技计算领域的高性能动态编程语言

Julia语言为科技计算领域提供了高性能的动态编程环境。它支持并行和分布式计算,拥有活跃的社区和丰富的包生态系统。Julia在数值计算和数据分析方面表现优异,适用于机器学习、科学模拟和金融建模等领域。该语言融合了高性能与易用性,为科研和工程应用提供了强大的工具。

deeplearning4j - 多语言与硬件兼容的JVM深度学习框架
DataVecEclipse Deeplearning4JGithubND4JSameDiff开源项目深度学习
DL4J生态系统为JVM应用提供全方位深度学习支持,覆盖数据预处理、模型构建与优化。支持多种编程语言和硬件平台,包括DL4J、ND4J、SameDiff和DataVec模块,兼容Keras和TensorFlow模型并支持分布式训练。适用于Windows、Linux和macOS,提升JVM深度学习应用能力。了解更多信息,请访问官方文档。
JUCE - 跨平台C++应用框架 专注音频开发与多媒体应用
C++框架GithubJUCE开源开源项目跨平台音频插件
JUCE是一款开源跨平台C++应用框架,致力于桌面和移动应用开发,特别擅长音频插件创建。框架支持多种主流音频插件格式,包括VST、AU、AAX等。开发者可通过CMake集成或Projucer工具管理项目。JUCE提供丰富功能和灵活选项,有助于高效构建各类音频应用和插件,适合专业音频开发者使用。
cython-blis - Python和Cython高性能线性代数库 简化BLAS操作
Cython BLISC扩展GithubPython开源项目性能优化线性代数
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。
fastverse - R语言高性能统计计算和数据处理框架
GithubR语言fastverse包管理开源项目数据处理高性能计算
fastverse是一个用于R语言的高性能统计计算和数据处理框架。它集成了多个优化的软件包,通过使用编译代码提高R的运行速度,支持复杂的统计和数据操作,同时减少了依赖项。fastverse提供了简便的安装、加载和管理工具,允许用户自定义扩展。核心包包括data.table、collapse、kit和magrittr,提供了基于C/C++的高效统计和数据处理功能。
gorgonia - Go语言机器学习库,具备自动微分和符号微分功能
GithubGorgoniaGo语言开源项目机器学习神经网络自动微分
Gorgonia是专为Go语言开发的机器学习库,提供自动微分、符号微分、梯度下降优化和数值稳定功能。用户可以轻松编写和评估多维数组的数学方程,并利用CUDA进行快速计算。其目标是成为高性能、可扩展的机器学习和图计算库,适合多机部署,同时支持非标准深度学习和神经网络研究。
unison - 面向分布式系统的现代函数式语言
GithubUnison函数式编程分布式系统开源项目静态类型
Unison是一种现代化的静态类型纯函数式编程语言,专注于分布式系统开发。它允许开发者用单一程序描述完整的分布式系统,支持本地模拟和实际分布式环境运行。Unison提供了强大的分布式计算库构建能力,采用独特的代码库管理方式,并支持语言服务器协议(LSP)。该项目目前处于活跃开发阶段,并提供Web界面便于使用。
shogun - 多语言支持的开源机器学习工具库
BSD许可证GithubShogun多语言接口开源工具箱开源项目机器学习
SHOGUN是一个开源的机器学习工具库,自1999年开始开发。该项目使用C++实现核心功能,并提供自动生成的接口,支持Python、Octave、Java等多种编程语言。SHOGUN可在Linux、MacOS、Windows等主流操作系统上运行,提供丰富的示例和文档。它拥有广泛的机器学习算法支持,性能优异,采用BSD许可证发布,适合机器学习研究和应用开发。
curv - 函数式编程创造数学艺术的开源语言
3D打印CurvGPU加速Github几何建模函数表示开源项目
Curv是一种开源的函数式编程语言,专注于数学艺术创作。它支持2D和3D几何建模、全彩色、动画和3D打印。Curv易于上手,适合初学者,同时为专家提供F-Rep编程能力。该语言采用GPU加速渲染,可导出高质量3D打印网格。Curv支持无限细节和复杂的数学描述形状,为艺术创作提供了灵活的工具。
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。
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