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Java开源数学库 提供高性能科学计算和统计分析工具

Apache Commons Math开源项目数学库Java软件开发Github

Apache Commons Math是一个功能全面的Java开源数学库，提供高性能的数学和统计计算工具。目前正进行重大更新，将部分功能拆分为独立组件，如Commons Numbers、RNG、Geometry和Statistics，以优化性能和API。该库支持广泛的数学运算，适用于科学计算、数据分析和机器学习等领域。Commons Math以可靠性和灵活性著称，适合开发各类数学应用。

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Smile是一个高效且全面的机器学习系统，支持Java和Scala，包含自然语言处理、线性代数、图形、插值和可视化功能。其先进的数据结构和算法提供卓越性能，涵盖分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、多维缩放、遗传算法、缺失值插补和高效近邻搜索等领域。用户可以通过Maven中央库使用，并在Smile网站找到编程指南和详细信息。
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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。
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Github书籍推荐开源项目教育资源数学矩阵统计学
Book3_Elements-of-Mathematics项目提供《统计至简》、《数学要素》和《矩阵力量》三本数学书籍的优惠链接。这些开源教育资源永久有效，涵盖统计学、基础数学和矩阵理论，适合深入学习数学基础知识。项目鼓励读者参与纠错，并为贡献者提供赠书奖励，旨在提高数学学习效率，为进一步的数学研究和应用打下坚实基础。
datumbox-framework - Datumbox开源机器学习和统计框架
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Datumbox是一个Java编写的开源框架，支持多种机器学习算法和统计方法，能够处理大规模数据集。它包含已实现的多种算法、预训练模型和丰富的代码示例，帮助用户快速进行情感分析、主题分类、垃圾邮件检测等任务。该框架使用语义版本控制，最新版本可通过Maven Central获取。用户可以通过官方博客和示例了解更多使用方法。有关Bug报告或代码贡献，请访问GitHub仓库。
napkin-math - 系统性能快速估算工具集
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Napkin Math项目集成了多种系统性能估算资源,包括操作延迟和吞吐量数据、云计算成本估算及压缩比信息等。开发者可利用这些数据快速评估系统性能,如估算高并发应用的日志存储成本。项目还提供实用技巧和参考资料,有助于进行准确的性能预估。
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