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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。

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。

C - C语言算法实现集合全面覆盖计算机科学领域

C语言GitHubGithub开源开源项目文档算法

The Algorithms - C是一个开源C语言算法实现集合，涵盖计算机科学、数学、统计学和数据科学等领域。项目提供详细文档，使用标准C库实现，无外部依赖，适合教学和学习。严格遵循C11标准保证可移植性，通过自检和持续集成确保正确性。模块化设计便于开发者在其他项目中应用这些算法实现。该项目为教育者和学生提供了宝贵的学习资源，包含多种算法策略和优化方法的实现。代码经过严格测试，在主流操作系统上编译运行，确保了高质量和可靠性。开源许可允许自由使用和修改，有助于促进算法学习和应用。

UniTS - 统一时间序列模型实现多领域任务处理

GithubUniTS多任务学习开源项目时间序列模型迁移学习零样本学习

UniTS是一种统一的时间序列模型，可处理多领域的分类、预测、插补和异常检测任务。该模型使用共享参数方法，无需任务特定模块，在38个多领域数据集上表现优异。UniTS具有零样本、少样本和提示学习能力，能适应新的数据领域和任务。其创新的统一网络主干融合了序列和变量注意力机制以及动态线性运算符，为时间序列分析提供了灵活的解决方案。

fortuna - 不确定性量化的开源库

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Fortuna是一个专用于不确定性量化的开源库，适用于需要做出关键决策的场景。它提供了从预训练模型和深度学习模型进行校准和共形的方法，并支持多种贝叶斯推断方法。通过简单直观的语言和高度配置的特性，用户可以轻松运行基准测试并将不确定性引入生产系统。Fortuna支持从不确定性估算、模型输出以及Flax模型三种模式，确保预测结果的可靠性。详见官方文档和示例。

pagmo2 - 高性能并行优化算法库支持多目标优化和大规模部署

C++库Githubpagmo优化算法多目标优化并行计算开源项目

pagmo2是一个C++并行优化库，为大规模优化问题提供统一接口。它支持多种算法和多目标优化，可在并行环境中高效部署。该库具有高性能和可扩展性，适用于解决复杂优化问题。pagmo2提供完整文档，拥有活跃社区，是科学计算和优化领域的重要开源项目。

oneDNN - 优化深度学习应用的跨平台性能库，支持多种处理器架构

CPU优化GithubUXL Foundationdeep learningoneAPI specificationoneDNN开源项目

oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 是一个开源的跨平台性能库，提供深度学习应用的核心模块。oneDNN 专为Intel架构处理器、Intel图形处理器和Arm 64位架构处理器进行优化，并实验性支持NVIDIA、AMD、OpenPOWER、IBMz 和 RISC-V 等架构的 GPU 和 CPU。深度学习应用及框架开发者可以利用oneDNN提升在多种硬件上的性能表现。

Universal-x86-Tuning-Utility - 全能x86设备性能调优工具释放电脑潜能

GithubUXTUx86设备处理器调优开源项目性能优化系统工具

Universal x86 Tuning Utility是一款针对x86笔记本和台式电脑的性能调优软件。它提供精细的处理器和GPU控制功能，支持预设和自定义调节模式。适用于基于Zen架构的处理器和英特尔第4代及更新的CPU。作为Ryzen Master和XTU的轻量级替代品，该工具易于使用，可根据需求优化设备性能。

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。

frugally-deep - 在C++中运行Keras模型，无需依赖TensorFlow的小型的头文件库

C++GithubKerasTensorFlowfrugally-deep开源项目模型预测

frugally-deep是一个小型的头文件库，允许在C++中运行Keras模型进行预测而无需依赖TensorFlow。它依赖于FunctionalPlus、Eigen和json头文件库，支持复杂的模型拓扑，并显著减小二进制大小。项目特点包括支持多种层类型、节省RAM以及通过并行处理提高预测性能。frugally-deep在单核CPU上表现相对较快，适合内存敏感和需要快速部署的应用。

Catch2 - C++单元测试与基准测试框架

BDD宏C++Catch2Github单元测试开源项目微基准测试

Catch2是一个C++单元测试框架，提供微基准测试和BDD宏功能。它允许使用非标识符作为测试名称，断言语法类似C++布尔表达式。框架支持测试代码的局部设置和清理，并包含sections机制。最新v3版本已从单头文件库转变为多文件库结构。Catch2在开源和商业项目中得到广泛应用，为C++开发者提供高效的测试解决方案。

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