fast_float

快速解析数值的C++库性能超越标准库

fast_float 数字解析 C++库性能优化浮点数转换 Github 开源项目

fast_float是一个高性能C++头文件库,用于快速解析ASCII字符串中的数值。它提供类似C++17 from_chars的API,支持精确舍入,性能远超标准库实现。该库无需内存分配,可解析特殊值,支持C++20编译时计算,已被GCC、Chromium等重要项目采用。

文档

highway - 多架构支持的高性能SIMD向量化库

GithubHighwaySIMD向量化开源项目性能优化跨平台

Highway是一个跨平台C++向量化库,支持x86、ARM等多种CPU架构的SIMD指令。它提供统一API,实现一次编码多平台运行,支持静态编译和运行时动态调度。Highway适用于图像处理、数据压缩、密码学等领域,提供丰富的向量化操作,易用性和性能兼备,是开发高性能软件的理想选择。

rust-crc32fast - Rust实现的快速SIMD加速CRC32校验和库

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rust-crc32fast是一个高效的CRC32校验和计算库，采用SIMD指令集加速。该库提供简洁API，支持x86和aarch64架构优化，性能出色。支持no_std环境，经过模糊测试和内存安全检查。适用于需要快速CRC32计算的Rust项目，是一个轻量且可靠的选择。

benchmark - Google Benchmark C++性能基准测试库

BenchmarkC++Github代码优化开源库开源项目性能测试

Google Benchmark是一个C++性能基准测试库，用于精确测量代码片段的执行效率。它支持C++03以上版本，提供简洁API便于开发者对比代码性能。该库具备详细文档、跨平台兼容性和CMake集成，是一个强大的代码性能分析工具。

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。

autodiff - 高效直观的C++17自动微分库

C++库Githubautodiff导数计算开源项目自动微分表达式树

autodiff是一个C++17自动微分库，通过现代编程技术实现高效的导数计算。支持前向和反向模式，只需少量代码修改即可处理复杂函数。该库适用于机器学习、优化和科学计算领域，为开发者提供灵活的自动微分功能。

awesome-cpp - 全面的C++框架、库和工具集合

C++Github开源库开源项目框架编程资源

此项目是一个综合性的C++资源集合，包含了各种框架、库和工具。涵盖范围广泛，从标准库到人工智能、音频处理和游戏引擎等领域。除了代码库外，还提供了学习资源、开发工具和社区信息。适合各级别的C++开发者参考和使用，有助于技能提升和问题解决。

flashlight - 用C++编写的机器学习库

C++FlashlightGithub开源项目机器学习神经网络高性能

Flashlight是完全用C++编写的灵活高效的机器学习库，源自Facebook AI Research及其他知名项目。它包括内部接口可修改、核心小于10 MB以及高性能默认设置等特点，支持自动语音识别、图像分类、物体检测和语言建模等应用。提供简单的安装方式和全面的文档，适合研究者和开发者使用。

fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库

GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目

fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库，无第三方依赖，支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度，支持多种模型格式，可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型，提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。

fastp - 快速全面的 FastQ 数据预处理工具

FastQ处理Githubfastp开源项目测序数据预处理生物信息学质量控制

fastp 是一款用于 FastQ 数据快速预处理的开源工具。它采用 C++ 编写并支持多线程，提供高效的质量控制、读段过滤、接头修剪和碱基校正等功能。fastp 可处理单端、双端及长读长数据，并生成详细的质量报告。其特点是处理速度快、功能全面且使用简便，适用于各类 FastQ 数据的预处理需求。

frugally-deep - 在C++中运行Keras模型，无需依赖TensorFlow的小型的头文件库

C++GithubKerasTensorFlowfrugally-deep开源项目模型预测

frugally-deep是一个小型的头文件库，允许在C++中运行Keras模型进行预测而无需依赖TensorFlow。它依赖于FunctionalPlus、Eigen和json头文件库，支持复杂的模型拓扑，并显著减小二进制大小。项目特点包括支持多种层类型、节省RAM以及通过并行处理提高预测性能。frugally-deep在单核CPU上表现相对较快，适合内存敏感和需要快速部署的应用。

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