mal

分步构建Lisp解释器的开源学习工具

mal是一个受Clojure启发的开源Lisp解释器项目,分为11个增量步骤展示Lisp核心概念。该项目已在89种编程语言中实现,包括Ada、C++和Java等。mal提供详细指南和FAQ,可作为学习Lisp和编程语言实现的教育资源。用户可以参考mal来创建自己的Lisp解释器实现。

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介绍相关项目

ShiYanLou - 编程学习资源库从入门到精通的开源指南

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ShiYanLou是一个综合性编程学习资源库,汇集了C/C++、Python等10多种主流编程语言的学习资料,涵盖数据结构、算法、操作系统、网络编程等20余个核心计算机科学主题。项目收录了1000+优质开源代码、500+实用工具和300+详细学习指南,帮助程序员从入门到精通,全面提升编程技能,为技术面试做充分准备,深入理解计算机科学各领域。无论你是编程新手还是想进阶的开发者,都能在这里找到适合的学习资源和实践项目。

Enzyme - LLVM和MLIR自动微分插件

EnzymeGithubLLVMMLIR开源项目插件自动微分

Enzyme是一款高性能的LLVM和MLIR自动微分插件，可以通过调用__enzyme_autodiff函数对目标函数进行微分，并替换为相应的梯度值。其高效性使其在处理优化代码时能与先进的自动微分工具相媲美。用户只需几步简单命令即可安装Enzyme，安装和使用的详细信息可在官网获取。Enzyme适用于学术领域的自动微分需求，支持CUDA、OpenMP、MPI等并行计算模式，并提供Julia和Rust绑定。

mlx_parallm - 为Apple Silicon设备实现高效并行推理

Apple SiliconGithubMLX ParaLLM并行推理开源项目批处理KV缓存语言模型

MLX ParaLLM是一个为Apple Silicon设备开发的开源项目，利用MLX框架实现批处理KV缓存技术，从而提高并行推理效率。项目支持Meta-Llama、Phi-3和Gemma等多种模型，兼容量化和float16格式。通过batch_generate方法，MLX ParaLLM实现自动填充、提示模板格式化和多种采样策略，适用于大规模并行文本生成任务。

DALM - 优化AI语言模型的开源自适应工具包

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Arcee开源的领域自适应语言模型工具包（DALM）结合了RAG-e2e架构，实现LLM与向量存储的高效整合。该工具包支持Llama、Falcon和GPT等解码器，适用于特定领域的高级定制。工具包包括数据处理、训练和评估的完整代码库，支持对比学习和高效的检索生成联合训练。

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Java - Java算法实现库助力学习计算机科学基础

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该Java算法实现库旨在教育目的，包含多种计算机科学概念的算法。项目鼓励实践学习，有助于深入理解算法原理。尽管效率可能不及标准库，但为学习者提供了宝贵的见解和经验。项目欢迎贡献，并有详细指南。

awesome-malware-analysis - 全面的恶意软件分析工具和资源列表

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awesome-cl - 优质Common Lisp库资源汇总

Common LispGithub开源库开源项目系统构建编程音频处理

该资源列表汇总了Common Lisp生态系统中的优质库，覆盖人工智能、音频处理、构建系统等多个领域。所列库均可通过Quicklisp获取，并标注了社区标准库和推荐库。列表为Common Lisp开发者提供了全面的高质量库参考，有助于提高开发效率。

llamafile - 单文件执行的开源LLM部署框架

GithubLLMllamafile人工智能开源开源项目本地运行

llamafile项目将开源语言模型(LLM)封装为单个可执行文件，无需安装即可在本地运行。它集成了llama.cpp和Cosmopolitan Libc，支持跨平台使用，并提供Web界面和OpenAI兼容API。该框架简化了LLaVA、Mistral等多种LLM的部署流程，方便开发者和用户快速访问和应用这些模型。

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