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。

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介绍相关项目

fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库

GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目

fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库，无第三方依赖，支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度，支持多种模型格式，可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型，提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。

dlib - 现代C++机器学习工具包，实现高效复杂软件开发

C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译

dlib是一个功能丰富的C++工具库，专注于机器学习解决方案，支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可，适用于各类项目。

plog - 轻量级且功能强大的C++日志库

C++GithubPlog多线程开源项目日志库跨平台

plog是一个简洁高效的C++日志库,仅有约1000行代码。它支持跨平台使用,提供多种格式化器和输出器选项。plog特点包括线程安全、类型安全、Unicode支持等,且易于扩展。该库无需C++11,使用便捷,适合各类C++项目使用。

scikit-opt - Python群体智能优化算法库

GithubPython库scikit-opt优化算法开源项目智能算法遗传算法

scikit-opt是一个Python优化库,实现了多种群体智能算法,如遗传算法、粒子群优化和模拟退火。该库支持用户自定义函数、GPU加速和多种加速方式,可用于解决各类优化问题。scikit-opt具有易用性强、功能丰富的特点,适合数据科学家和研究人员使用。

from-python-to-numpy - Python到NumPy的向量化迁移指南

GithubNumPyPythonvectorization开源项目数据科学编程技术

From Python to Numpy 是一个开源的NumPy学习项目，采用Creative Commons Attribution 4.0国际许可证。该项目提供了从Python到NumPy的迁移指导，通过向量化技术展示如何提升代码效率。作者Nicolas P. Rougier分享了众多实用技巧，这些技巧往往只能通过实践获得，为读者提供了宝贵的学习和实践机会。项目涵盖了许多传统书籍未提及的内容，填补了现有NumPy学习资料的空白，帮助读者通过丰富的实例掌握NumPy的高级应用。

AMGX - 高性能代数多重网格GPU加速求解器库

AmgXGPU加速GithubNVIDIA多重网格法开源项目线性求解器

AMGX是NVIDIA开发的GPU加速线性求解器库,旨在加速计算密集型仿真的线性求解环节。它具有灵活的求解器组合系统,可构建复杂的嵌套求解器和预处理器。AMGX针对大规模并行计算进行了优化,支持单GPU或多GPU运算,并通过C API简化了并行处理。该库支持多精度计算、复数数据类型和分布式求解,适用于隐式非结构化方法。AMGX为科学计算和工程仿真提供了高效的GPU线性代数解决方案。

AngouriMath - 开源符号代数库，支持多种编程语言的数学计算工具

AngouriMathGithub开源开源项目数学计算符号代数库跨平台

AngouriMath是一款跨平台的开源符号代数库，兼容C#、F#、Jupyter和C++等多种编程环境。这个强大的数学工具可以自动求解方程组、执行微分运算、解析数学表达式、编译公式、处理矩阵运算、计算极限值，还能将数学表达式转换为LaTeX格式。AngouriMath在科研和数据分析中可用于函数可视化和符号计算，同时也能作为软件开发中的数学计算引擎，为各类项目提供高效的数学处理能力。

owl - OCaml驱动的开源科学计算系统

GithubOCamlOwl开源项目数值计算科学计算高性能计算

Owl是一个专注于科学和工程计算的开源系统，基于OCaml开发，采用MIT许可。该系统提供n维数组数据结构、数学函数、线性代数和统计功能，并支持符号计算和计算图优化。Owl致力于推动高性能科学计算发展，为研究人员和工程师提供高效的分析代码框架，力图成为OCaml生态系统中计算密集型任务的首选工具。

polars - 多语言支持的高性能数据分析引擎

DataFrameGithubPolars多语言支持开源项目数据处理高性能

Polars是一个基于Rust开发的高性能数据处理引擎，提供Python、Node.js和R等多语言接口。它采用Apache Arrow列式内存模型，实现惰性/即时执行、多线程和SIMD等技术，高效处理大规模数据。Polars具有强大的表达式API和查询优化能力，支持流式处理超大数据集，在TPC-H基准测试中性能优异。此外，Polars还支持SQL查询和命令行操作，是一款轻量而强大的数据分析工具。

glom - 轻松处理嵌套数据的Python库

GithubPythonglom嵌套数据开源项目数据处理数据重构

glom是一个专门用于处理嵌套数据结构的Python库。它提供基于路径的访问和声明式数据转换，支持可读的错误信息。作为一个纯Python包，glom适用于Python 3.7+和PyPy3，并提供命令行界面。无论是数据访问还是重构，glom都能高效处理复杂的实际数据。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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