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or-tools

Google开源的组合优化软件套件

OR-Tools是Google开发的开源组合优化软件套件,提供约束规划、线性规划、整数规划等多种高效求解器和算法。支持Python、C#和Java等编程语言,具有高性能和可移植性。适用于求解装箱、路径规划、资源分配等复杂优化问题,在物流配送、生产调度和网络优化等领域有广泛应用。

openrl - 综合性强化学习平台,支持多任务训练
GithubOpenRLPyTorch多智能体开源项目强化学习自然语言处理
OpenRL 是一款基于 PyTorch 的开源强化学习研究框架,支持单代理、多代理、离线强化学习、自我对弈及自然语言处理任务。框架提供统一接口、训练加速方法和多种深度学习模型支持,兼容 Gymnasium、MuJoCo、StarCraft II 等多种环境。同时,OpenRL 还支持用户自定义训练模型、奖励模型和环境配置,并提供中英文文档。
open-c3 - 全面整合的DevOps平台 优化CI/CD/CO流程
CI/CD/COGithubOPEN-C3开源项目监控系统资源管理运维系统
Open-C3是一套综合性运维系统,旨在优化CI/CD/CO流程。该系统整合了资源管理、监控、Kubernetes集群管理、工单处理、流程自动化、故障自愈、作业平台、发布管理和成本优化等功能。Open-C3提供统一的解决方案,适用于多云环境,采用高效的网络架构和数据传输机制。系统设计注重易维护性和可升级性,各模块保持独立,便于与企业现有系统对接。通过提供全面的运维工具,Open-C3有效简化了企业的日常运维工作。
awesome-mlops - 多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具集合
GithubMLOps开源项目数据处理数据管理模型服务自动化机器学习
发掘和运用顶尖MLOps工具:该项目汇集了多种自动化机器学习、数据处理、模型部署工具,供数据科学家和机器学习工程师选择使用,以简化机器学习流程,优化生产活动。
solver2d - 高效测试刚体求解器的开源项目
GithubMIT许可证Solver2D刚体求解器开源项目物理引擎
Solver2D是一个用于测试刚体求解器的开源项目,专注于刚体动力学和物理模拟。由Erin Catto开发并采用MIT许可证,项目为开发者提供了比较不同算法的平台。通过官方网站可获取详细信息和测试视频,为物理引擎开发和优化提供重要工具。
awesome-ocr - 综合OCR工具和技术资源库
GithubOCR图像处理开源项目文本检测文档分析深度学习
该项目整合了OCR领域的多种前沿工具和技术,涵盖图像校正、文本检测、表格识别和手写识别等方面。它提供了从预处理到后处理的完整OCR解决方案,包含大量开源实现和相关研究论文链接。这个资源库对从事文档分析和文本提取的开发者及研究人员具有重要参考价值。
vasttools - 面向GPU云平台的综合管理优化工具
AI计算GPU托管GithubVast.ai云服务开源工具开源项目
vasttools是针对Vast.ai等GPU云平台的综合工具集,提供服务器安装指南、性能测试、温度监控和超频管理等功能。它还包含分析仪表盘、自动价格更新等高级特性,全面优化GPU服务器性能和管理效率,为云主机提供商和用户提供多方位支持。
otelbin - OpenTelemetry收集器配置的可视化和优化工具
GithubOpenTelemetry分享可视化开源项目配置工具验证
OTelBin是一个为OpenTelemetry收集器管道设计的配置工具。该工具将复杂配置可视化为泳道图,提供实时验证和错误提示,并支持在线配置分享。OTelBin基于Next.js和TypeScript开发,利用ReactFlow实现可视化,致力于优化OpenTelemetry收集器的使用体验。
onnxmltools - 多框架机器学习模型转ONNX工具
GithubONNXONNXMLTools依赖开源项目机器学习工具包模型转换
ONNXMLTools可将包括Tensorflow、scikit-learn、Core ML、Spark ML、LightGBM、XGBoost、H2O等在内的多种机器学习模型转换为ONNX格式。它支持通过PyPi或源码安装,依赖ONNX、NumPy和ProtoBuf,适用于Python 3.7及以上版本,提供详尽的转换示例与测试方法。更多信息请参考相关文档与教程。
ollama-grid-search - Rust构建的LLM模型和提示优化工具
A/B测试GithubOllamaRust参数优化开源项目模型评估
Ollama Grid Search是一款用Rust开发的工具,通过自动化选择和优化LLM模型、提示及推理参数,帮助用户进行组合迭代和结果可视化。适用于本地或远程Ollama服务器,支持多模型和参数的A/B测试,输出推理参数和响应元数据,并支持有限并发和同步推理调用。用户可以下载实验数据(JSON格式)并评估对比不同模型和提示组合。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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