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smolar

C语言实现的轻量级多维数组库

smolar是一个开源的C语言多维数组库,类似numpy但更轻量,仅包含一个文件。目前支持float类型的N维数组,实现了创建、初始化、遍历和广播等基本功能。该项目探索多维数组实现原理,适用于学习和教育目的。未来计划扩展数组操作、支持更多数据类型,并引入并行计算提升性能。

bitsandbytes - 高效CUDA优化库 支持多位量化和矩阵运算
CUDAGithubbitsandbytes优化器开源项目硬件后端量化
bitsandbytes是一个轻量级Python库,为CUDA自定义函数提供封装。该库主要提供8位优化器、矩阵乘法(LLM.int8())以及8位和4位量化功能。通过bitsandbytes.nn模块实现多位线性层,bitsandbytes.optim模块提供优化器。目前正在拓展对更多硬件后端的支持,包括Intel CPU+GPU、AMD GPU和Apple Silicon,Windows平台的支持也在开发中。
CMSIS-DSP - 为嵌入式系统优化的计算库,支持Cortex-M和Cortex-A核心
CMSIS-DSPCortex-ACortex-MGithubHeliumPythonWrapper开源项目
CMSIS-DSP是一个为嵌入式系统优化的计算库,支持Cortex-M和Cortex-A核心,提供基础数学、DSP滤波、变换、统计和传统机器学习功能。该库支持多种数据类型和编译选项进行性能优化。此外,通过PythonWrapper,可以更轻松地将算法设计转换为C实现。
sympy - Python开源符号数学库 用于代数计算和科学建模
GithubPythonSymPy开源开源项目数学库符号计算
SymPy是一个纯Python开源计算机代数系统,专注于可扩展性和易用性。它提供丰富的符号数学功能,包括微积分、代数和离散数学等,适用于交互式和程序化应用。作为科学Python生态系统中的重要组成部分,SymPy广泛应用于数学建模、物理计算和工程分析。该项目采用BSD许可证,允许自由使用和修改。
miniaudio - 轻量级跨平台音频库 支持播放捕获和高级功能
C语言Githubminiaudio开源开源项目跨平台音频库
miniaudio是一个C语言编写的单文件音频库,无外部依赖,支持主流桌面和移动平台。它提供简洁灵活的API,包含低级和高级接口,实现声音管理、混音、音效和3D空间化。该库还包括节点图系统、资源管理、音频编解码、重采样和通道映射等功能,适用于各种音频开发需求。
smanga - Docker部署的流媒体漫画阅读器 支持多格式和多种阅读模式
DockerGithubSmanga多平台开源项目流媒体漫画阅读器
Smanga是一款基于Docker的漫画流媒体阅读工具,支持zip、cbz、pdf等多种格式。它提供条漫、翻页、双页等阅读模式,具备书签和历史记录功能。Smanga适配手机、平板、PC等设备,提供良好的阅读体验。此外,它还支持批量管理海量漫画资源,适合漫画爱好者使用。
stumpy - 高效计算时间序列矩阵剖面的Python库
GithubPython库STUMPY开源项目数据挖掘时间序列矩阵分析
STUMPY是一个高效的Python库,用于计算时间序列矩阵剖面。支持多维数据分析、分布式计算和GPU加速,适用于模式发现、异常检测等多种数据挖掘任务。其简单易用的特性使研究人员和开发者能够快速分析复杂的时间序列数据。
DiffSharp - 开源张量库 支持可微分编程和机器学习
DiffSharpGithubPyTorch开源项目张量库微分编程机器学习
DiffSharp是一个开源张量库,专为可微分编程而设计。该项目采用F#语言开发,支持嵌套和混合模式微分,提供常用优化器、模型元素和可微概率分布。DiffSharp结合了PyTorch的命名习惯,支持LibTorch CUDA/C++张量和GPU加速,适用于机器学习、概率编程和优化等领域。它兼容Linux、macOS和Windows平台,可在Jupyter和Visual Studio Code中使用交互式笔记本。
BitMagic - C++位向量压缩库用于高效数据处理和内存优化
BitMagicGithubSIMD优化压缩位向量序列化开源项目数据科学
BitMagic是一个专注于内存优化的C++库,用于信息检索和数据科学。它通过位切片变换、秩选择压缩和逻辑计算实现高效的位向量和容器压缩。该库支持快速序列化和搜索,适用于内存受限场景和大数据处理。BitMagic提供集合运算、区间操作和三值逻辑等功能,并支持WebAssembly和ARM平台,为开发者提供全面的数据处理解决方案。
faiss - 快速向量搜索与聚类库
FaissGPU加速Github向量相似度搜索开源项目聚类高维向量
Faiss是一个开源的高性能向量搜索和聚类库,专为大规模数据集设计。它支持多种索引方法,能够在搜索速度、结果质量和内存使用之间实现平衡。Faiss适用于推荐系统、图像检索等机器学习应用,可处理从小型到超大规模的向量数据。该库由Meta AI研究团队开发,提供C++和Python接口,支持CPU和GPU计算,为高维向量处理提供了高效解决方案。
xorbits - 轻松扩展数据科学与机器学习工作负载的开源框架
GithubPython APIXorbits大数据处理开源计算框架开源项目机器学习
Xorbits 是一款开源计算框架,旨在简化数据科学和机器学习任务的扩展。从数据预处理到模型部署,Xorbits 支持整个流程。它可以利用多核或GPU加速单机计算,或扩展至数千台机器,以处理TB级数据和大型模型的训练。Xorbits 提供兼容 pandas、NumPy、PyTorch 和 XGBoost 等库的 Python API,无需深入了解基础设施即可完成工作负载扩展。
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