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mINI

简化C++ INI文件操作的轻量级头文件库

mINI是一个专门用于操作INI文件的C++头文件库。它具有轻量级、易用性强的特点,支持大小写不敏感的节和键名,忽略空白字符,允许空节和键名,并支持注释。该库采用懒写入方式,只更新变更部分,保留原有格式和注释。mINI提供了简洁的API用于读取、写入和生成INI文件,支持数据结构遍历,并可选择是否区分大小写。这个库为开发者提供了一种高效、灵活的方式来处理INI配置文件。

Phi-3.5-mini-instruct - 轻量级多语言长文本AI模型
GithubHuggingfacePhi-3.5-mini-instruct多语言支持大语言模型开源项目微软模型长文本理解
Phi-3.5-mini-instruct是一款开源AI模型,拥有3.8B参数和128K令牌上下文长度。该模型在多语言处理、长文本理解和推理能力方面表现优异,适用于通用AI系统,尤其适合资源受限环境和低延迟场景。经过监督微调、近端策略优化和直接偏好优化,模型具备精确的指令执行能力和安全性。
miniob - 简化数据库学习的轻量级平台 助力零基础掌握内核知识
GithubMiniOBOceanBase学习项目开源项目数据库系统架构
MiniOB是一个专为数据库入门者设计的轻量级学习项目。它提供简洁易懂的代码和循序渐进的题目,帮助学习者快速掌握数据库内核知识和实践能力。通过简化复杂模块,MiniOB聚焦于基础原理学习,并配备丰富的教程资源和在线开发环境,为数据库爱好者提供了理想的学习平台。
anitomy - 高效智能的动漫视频文件名解析库
AnitomyC++库Github动画视频命令行工具开源项目文件名解析
Anitomy是一个专门用于解析动漫视频文件名的开源C++库和命令行工具。它能精准识别文件名中的发布组、标题、年份、集数、分辨率等多个元素。该项目采用UTF-8编码,支持Unicode文件名,并提供简洁的API接口。虽主要针对动漫,Anitomy也适用于电影、电视剧等媒体文件的解析。目前项目正在重构,将支持C++23标准,并优化接口设计。
multilingual-MiniLMv2-L6-mnli-xnli - 轻量级多语言自然语言推理与分类模型
GithubHuggingfaceMiniLMv2多语言翻译开源项目机器学习模型自然语言推理零样本分类
MiniLMv2是一款支持100多种语言的自然语言推理模型,采用知识蒸馏技术从XLM-RoBERTa-large模型优化而来。经过XNLI和MNLI数据集的微调训练,该模型在XNLI测试集达到71.3%的平均准确率。相比原始模型,具备更低的资源消耗和更快的运行速度,适合跨语言迁移学习应用。
Sming - 高性能异步C++框架助力嵌入式开发
ESP32ESP8266GithubSming嵌入式框架开源项目物联网开发
Sming是一款开源的异步嵌入式C++框架,以高性能和丰富的网络功能著称。支持ESP8266、ESP32和RP2040等多种架构,采用模块化设计。该框架简化了嵌入式应用开发流程,提供GPIO控制、WiFi连接、HTTP客户端/服务器、OTA升级等功能。Sming还支持实时调试,配备丰富示例和详细文档,适合物联网项目开发。
simdjson - 高性能JSON解析库 实现每秒GB级数据处理
C++库GithubJSON解析SIMD指令simdjson开源项目性能优化
simdjson是一款高效的JSON解析库,通过SIMD指令和微并行算法实现比主流库快4倍以上的解析速度。该库提供完整的UTF-8验证和精确数字解析,同时注重易用性和可靠性。simdjson具备JSON最小化、NDJSON处理等功能,能在运行时自动选择最适合的CPU解析器。目前已应用于Node.js、ClickHouse等多个知名项目中。
shadcn-minimal-tiptap - 为Shadcn UI打造的极简Tiptap富文本编辑器组件
GithubReactShadcnTiptap开源项目组件编辑器
shadcn-minimal-tiptap是专为Shadcn UI设计的Tiptap编辑器组件。这个组件提供简洁的文本编辑和格式化功能,支持HTML、JSON和纯文本输出。它易于集成,具有响应式设计,并通过多种属性实现灵活配置。对于Shadcn项目中需要实现富文本编辑功能的开发者而言,shadcn-minimal-tiptap是一个高效的解决方案。
coat_lite_mini.in1k - CoaT图像分类模型:轻量级卷积注意力变换器
CoaTGithubHuggingfaceImageNet-1ktimm图像分类开源项目模型神经网络模型
coat_lite_mini.in1k是一种轻量级CoaT(Co-Scale Conv-Attentional Transformer)图像分类模型,在ImageNet-1k数据集上训练。该模型仅有1100万参数,适用于224x224像素的图像处理。它可通过timm库轻松加载,用于图像分类和特征提取。创新的卷积注意力机制使其在保持低计算复杂度的同时,实现高效的图像特征提取。这个模型展示了如何在轻量级设计中融合卷积和注意力机制的优势。
tinyengine - 微控制器神经网络库优化内存和性能
GithubTinyEngine内存优化开源项目微控制器推理加速深度学习
TinyEngine是专为微控制器设计的神经网络库,通过原地深度卷积和基于块的推理等技术优化内存管理和推理性能。相比现有解决方案,TinyEngine将推理速度提升1.1-18.6倍,峰值内存减少1.3-3.6倍。作为微控制器AI应用的基础设施,TinyEngine在有限内存预算下实现了更高性能,为微控制器深度学习部署提供了有力支持。
mim - OpenMMLab项目的统一管理和运行工具
GithubMIMOpenMMLab包管理命令行工具开源项目模型管理
MIM为OpenMMLab项目提供统一的管理接口,简化了包的安装卸载和模型库管理。它通过统一入口点简化了训练、测试和推理过程,并支持自定义项目构建和网格搜索,提高了开发效率和实验灵活性。
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