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

Example - 为Node.js应用提供全面功能和最佳实践的Metarhia框架

GithubMetarhiaNode.js应用示例开发框架开源项目技术栈

Metarhia application example是一个基于Node.js的应用开发框架，提供自动路由、多线程、代码沙箱、数据库访问和API并行执行等功能。该框架旨在提高开发效率、性能和安全性，适用于构建可靠、可扩展的应用程序。Metarhia框架集成了多项最佳实践，为开发者提供了一个完整的项目启动基础。

javascript-mini-projects - 多样化JavaScript迷你项目集锦

GitHubGithubJavaScript代码贡献前端开发开源项目

该开源仓库汇集了多种JavaScript迷你项目，涵盖不同难度级别，适合各阶段开发者学习和实践。项目展示了JavaScript的多样应用，包含详细说明便于本地运行。开发者可贡献新项目、修复问题或提出创意，促进开源协作。仓库为JavaScript爱好者提供了丰富的学习资源和实践平台。

yjs - 强大的实时协作数据框架

CRDTGithubYjs协同编辑实时协作开源项目离线编辑

Yjs是一个基于CRDT的开源框架,提供共享数据类型抽象。支持离线编辑、版本快照、撤销/重做,可集成多种富文本编辑器。它网络无关,适用于P2P架构,支持大规模用户协作和大型文档处理。Yjs为开发者提供实时协作应用所需的数据同步、冲突解决等核心功能,是构建协作软件的理想选择。

MLJ.jl - Julia生态系统中全面的机器学习工具箱

GithubJuliaMLJ元算法开源项目机器学习模型选择

MLJ.jl是Julia语言生态系统中的机器学习工具箱，集成了约200个机器学习模型，提供统一接口和元算法。支持模型选择、调优、评估和组合等功能，适用于机器学习研究和应用。该项目由Alan Turing研究所发起，获得新西兰战略科学投资基金资助，为用户提供完善的文档和贡献指南。

music-metadata - 多格式音频元数据解析库支持流处理和丰富标签提取

GithubNode.jsmusic-metadata开源项目标签解析音频元数据音频格式

music-metadata是一个功能丰富的音频元数据解析库。该库支持MP3、MP4、FLAC等主流音频格式,可提取ID3v1、ID3v2、APE等多种标签信息。通过流式处理,music-metadata能高效解析大型音频文件。该库适用于服务器和浏览器环境,提供基于Promise的API,便于集成到异步工作流中。对于需要处理音频文件元数据的媒体应用和音乐播放器项目,music-metadata是一个理想的选择。

lago - JavaScript数据结构与算法实现库

GithubJavaScript实现开源项目数据结构算法

Lago是一个开源项目，提供常见数据结构和算法的JavaScript实现。包含列表、栈、队列、树、图等数据结构，以及二分查找、排序、图遍历等算法。项目代码示例丰富，适合开发者学习和实践，同时欢迎社区贡献以扩展功能。

data - JavaScript应用测试的数据建模和关系模拟库

@mswjs/dataAPI模拟GithubJavaScript测试开源项目数据库模拟数据建模

@mswjs/data是一个JavaScript应用测试库,提供数据建模和关系模拟功能。它允许开发者直观地创建数据模型、建立模型间关系,并通过类数据库方式查询数据。该库支持与REST和GraphQL API模拟集成,有助于简化原型设计和测试流程。

llm-ui - 使用React库改进LLM结果的渲染

GithubReact库Shikillm-ui代码块开源项目自定义组件

该React库提供多种功能，包括移除错误的markdown语法、自定义组件、流输出平滑节流、原生帧率渲染和多语言代码块显示。用户还可自定义样式以适应各种使用场景。

Arraymancer - 提供高效N维数组计算，支持CPU、CUDA和OpenCL

ArraymancerGithubNimndarray开源项目深度学习科学计算

Arraymancer是一个高效且易用的N维数组（tensor）库，支持CPU、CUDA和OpenCL，适用于科学计算、机器学习和深度学习。受Numpy和PyTorch的启发，它包含丰富的数值计算、降维、分类和回归算法。即使不使用机器学习组件也可以操作，支持OpenMP和多种BLAS/LAPACK库，并能在高速Nim编译器下显著提升开发效率。

llm.js - JavaScript实现浏览器直接运行大语言模型

GithubJavaScriptLLM.jsWebAssembly大语言模型开源项目浏览器推理

llm.js是一个JavaScript库，实现了在浏览器中直接运行大语言模型。该项目支持TinyLLaMA、GPT-2和Qwen等多种模型，利用WebAssembly技术在浏览器端进行高效推理，可在智能手机等设备上运行。llm.js提供结构化响应、Web Worker支持和模型缓存等功能，方便开发者将AI能力整合到Web应用中。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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