universal

高性能自定义算术类型C++模板库

Universal Numbers Library C++数值计算混合精度算术库 Github 开源项目

Universal C++模板库提供自定义算术类型,支持混合精度算法开发。可定制精度和动态范围,优化性能和能效。适用于嵌入式系统和深度学习等领域。仅头文件设计,可替代原生数值类型。

qalculate-qt - 跨平台科学计算器功能丰富易用

GithubQalculate!函数库单位换算开源项目数学计算计算器

Qalculate! Qt UI是一款跨平台桌面计算器，集成了自定义函数、单位换算、符号计算和任意精度运算等功能。它支持矩阵运算，提供RPN模式，可进行复杂数学计算，也能满足货币转换等日常需求。界面直观，适合学生、工程师和科研人员使用。

uform - 用于内容理解和生成的袖珍型多模态 AI

GithubONNXUForm多模态AI嵌入模型开源项目生成模型

UForm是一个全面的多模态AI库，涵盖了从文本到图像，乃至视频剪辑的生成与理解等多种功能。支持多种语言，包含轻量级生成模型及高效的预训练变压模型，能够广泛应用于从服务器到智能手机等不同设备。主要优势包括快速的搜索性能、简易的模型部署过程及卓越的多语言应用能力，适用于快速嵌入、语义搜索、图像标题生成和视觉问答等多种场景。

llama.cpp - C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理，支持多种硬件和系统

C/C++Githubllama.cpp多模态模型开源项目模型推理热门量化优化

llama.cpp 提供了基于 C/C++ 的纯粹实现，支持包括 LLaMA 在内的多个模型的推理。专为多种硬件和操作系统优化，包括使用 ARM NEON、AVX 指令集和 Metal 框架的设备。此外，项目支持使用 NVIDIA GPU 的自定义 CUDA 核心，以及通过 HIP 支持 AMD GPU，为开发者在本地或云环境中实现高效、低延迟的大规模语言模型推理提供了强大的灵活性和可扩展性。

gguf-tools - 处理和解析GGUF文件的实用工具库

APIGGUFGithub开源项目机器学习模型比较量化

该工具库正在开发中，专注于处理和解析GGUF文件。它提供详细的键值对和张量信息展示、文件比较和张量细节检查等功能。gguf-tools旨在为机器学习领域提供多种实现方案，帮助理解和使用GGUF格式，提升模型操作和分析的效率。该工具展示了如何在实际应用中使用库，并将来计划加入更多有趣且实用的示例和功能。

DPP - 高性能现代C++ Discord库

API集成C++库D++DiscordGithub开源项目跨平台

DPP是一款基于现代C++的Discord库，专注于轻量化和高效性。支持Discord API v10，特点包括极低内存占用、高效缓存系统、分片与集群功能、ETF支持、斜杠命令和语音功能。跨平台兼容性强，适用于Windows、Linux和Mac。DPP为大规模Discord机器人开发提供了理想解决方案，已在多个知名项目中得到应用。

unify - 整合多模型使用与提升性能的工具

APIGithubLLMUnify开源项目性能提升模型切换

Unify通过统一接口简化了不同提供商Large Language Models（LLM）的使用，无需管理多个API密钥或处理不同格式。用户可以通过自定义测试和评估，优化模型质量、成本和速度，并实现最佳模型路由，快速部署应用。安装包并获取API密钥后，即可管理模型、提供商与端点，自定义提示、多消息发送及异步处理和流式响应。更多详情，请访问Unify文档。

openai-cpp - 轻量级C++库，用于简化与OpenAI API的集成

API集成C++库GithubOpenAI-C++libcurl开源项目机器学习

开源的OpenAI C++库，简化了在C++应用中调用OpenAI API的过程。兼容C++11及以上版本编译器，仅需两个头文件，无需额外依赖。支持全部OpenAI API功能，包括模型管理、完成、编辑、图像生成、嵌入和文件管理等。简单设置环境变量或直接在代码中配置API密钥即可使用，支持自定义实例管理，详情参见示例代码。

mlpack - C++机器学习库mlpack：支持多语言绑定，高性能与易用性兼备

C++GithubNumFOCUSmlpack开源项目机器学习绑定

mlpack是一个高效的C++机器学习库，以纯头文件形式实现，支持Python、R、Julia和Go等多语言绑定。它特别适用于快速原型开发和高性能产品部署。mlpack提供广泛的机器学习算法和便捷的命令行程序，用户可以通过详细的文档和多种入门指南快速掌握使用方法。同时，mlpack支持多种系统和自定义构建选项，以满足广大开发者和研究者的需求。

tiny-dnn - 轻量级C++14深度学习库，适用于嵌入式系统和物联网设备

C++14Githubtiny-dnn嵌入式系统开源项目深度学习物联网设备

tiny-dnn是一个为计算资源有限的嵌入式系统和物联网设备设计的C++14深度学习库。该库无需GPU，通过TBB线程和SSE/AVX向量化实现了高效性能，在13分钟内达到了98.8%的MNIST准确率。其便携的头文件形式使其易于集成，支持多种网络层类型、激活函数、损失函数和优化算法。tiny-dnn还能导入Caffe模型，适合学习和构建神经网络应用。

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。

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