matrix

矩阵操作与计算库，支持多种线性代数应用

ml-matrix是Zakodium维护的矩阵操作与计算库，兼容ES和CommonJS模块。提供详细的API文档和示例，包括标准操作、就地操作、数学操作和矩阵操作。支持多种矩阵分解方法和线性回归问题。通过简单的安装命令，可进行矩阵创建、操作和转换，适用于各种线性代数应用场景，提高计算效率。

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介绍相关项目

mathjs - 全面的JavaScript数学计算库支持多种数据类型与符号运算

GithubJavaScriptMath.jsNode.js开源项目数学库表达式解析

mathjs是一个功能丰富的JavaScript和Node.js数学库。它具备灵活的表达式解析器，支持符号计算，并内置大量函数和常量。该库可处理普通数字、大数、复数、分数、单位和矩阵等多种数据类型，适用于浏览器和服务器端环境。mathjs易于使用和扩展，是进行各类数学运算的有力工具。

ml - JavaScript环境下的多功能机器学习工具集

GithubJavaScriptml.jsnpm库开源项目机器学习

ml.js库提供了一系列JavaScript环境下的机器学习工具，覆盖无监督学习、监督学习、神经网络、回归、优化、数学运算和数据处理等功能。用户可轻松在浏览器中引用并使用这些工具，每个模块都附有详细的链接说明，便于开发者快速找到和使用所需功能。

Book4_Power-of-Matrix - 矩阵原理与数据分析应用指南

Github开源资源开源项目数学要素矩阵力量统计至简赠书

《矩阵力量》介绍矩阵的基本概念、运算法则和应用实例，涵盖数据分析和机器学习等领域。书中通过讲解和案例说明矩阵运算技巧，并设有纠错奖励机制。该书旨在帮助读者理解矩阵原理，提升数据处理能力。

Shumai - 高性能JavaScript和TypeScript张量计算库

AI工具ShumaiTypeScript张量库机器学习神经网络

Shumai是基于Bun和Flashlight构建的高性能张量计算库,为JavaScript和TypeScript提供GPU加速和自动微分功能。它具有简洁的API,支持快速网络连接,适用于构建和训练机器学习模型。Shumai的性能优于同类库,为JavaScript生态系统带来了强大的科学计算能力,可满足软件工程师和研究人员的需求。

matrix-rust-sdk - Rust实现的高性能Matrix客户端库

GithubMatrixRustSDK客户端库开源开源项目

matrix-rust-sdk是一个基于Rust开发的Matrix客户端库。它包含高级客户端、无IO状态机和加密模块，适应多样化开发场景。该项目支持Swift、Kotlin和JavaScript等语言绑定，现处于alpha阶段。采用Apache-2.0许可，要求Rust 1.70及以上版本。

stdlib - JavaScript数值计算和科学计算标准库

GithubJavaScriptstdlib开源开源项目数值计算标准库

stdlib是一个专注于数值计算和科学计算的JavaScript标准库。它提供了丰富的数学、统计、数据处理和流处理功能,包括150多个特殊数学函数、35种概率分布和40多个可重复的伪随机数生成器。stdlib采用可分解架构,支持自由组合API和功能。该项目提供全面的文档、测试和性能基准,确保代码质量。stdlib支持浏览器和Node.js环境,并提供TypeScript类型定义。

MKL.NET - 跨平台数学计算库整合Intel MKL功能

.NET APIGithubMKL.NET开源项目矩阵运算英特尔MKL跨平台

MKL.NET作为跨平台.NET API，为Intel MKL提供接口。项目保持与MKL C开发者参考手册相近的语法，实现了矩阵代数、优化算法和统计函数等数学计算功能。设计开放且易用，通过GitHub Actions进行跨平台测试。MKL.NET采用NuGet包管理，支持多种运行时环境，是一个灵活的数学计算工具。

Book3_Elements-of-Mathematics - 数学要素、统计和矩阵知识的优惠资源

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。

javascript-algorithms - JavaScript实现的经典计算机科学算法

GitHubGithubJavaScript算法代码贡献开源项目计算机科学

javascript-algorithms项目提供多种经典计算机科学算法的JavaScript实现，包括排序、搜索、图论等算法。仓库包含详细API文档和使用示例，并提供在线API文档，便于开发者学习和应用。项目设有简便的安装测试流程，欢迎社区贡献。作为开源资源，该项目适用于算法学习和实际开发，是一个宝贵的技术宝库。

node-mlx - 基于MLX的高效Node.js机器学习开发工具

GPU支持GithubJavaScriptMLXnode-mlx开源项目机器学习框架

node-mlx是基于MLX的Node.js机器学习框架，支持Apple Silicon GPU加速及x64 Mac和Linux平台。该框架提供丰富的API和示例，涵盖语言模型训练和文本生成等应用。node-mlx通过简化复杂的机器学习任务，使JavaScript开发者能够更便捷地构建和部署AI模型。

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