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gotch

Go语言深度学习框架 基于PyTorch C++ API的高性能实现

Gotch是基于PyTorch C++ API (Libtorch)开发的Go语言深度学习框架。它实现了全面的张量操作、动态计算图、JIT接口和预训练模型加载等功能,同时支持CPU和GPU。Gotch采用纯Go API设计,便于构建和训练神经网络模型,适合深度学习研究和应用开发。

GoBooks - Go语言学习资源集锦 从入门到高级的编程指南
GithubGo书籍学习资源开发开源项目编程
GoBooks项目汇集了从入门到高级的Go语言学习资源,包括编程书籍、教程和课程。涵盖Go基础语法、Web开发、并发编程和微服务架构等方面,为开发者提供系统学习路径。项目持续更新优质Go书籍,是提升Go技能的宝贵资源库。
dd-trace-go - Datadog提供的Go应用全方位监控和保护解决方案
APMDatadogGithubGo应用安全监控开源项目持续分析
dd-trace-go是Datadog开发的Go客户端库,为Go应用提供全面的性能监控、持续分析和安全管理功能。它能够追踪Go代码、自动检测常用库、收集性能档案,并实现应用级安全防护。该项目文档完善,兼容最新两个Go版本,是Go应用可观测性和安全性的综合解决方案。
webrtc - 纯Go语言实现的跨平台实时通信库
GithubGoPionWebRTC实时通信开源项目
Pion WebRTC是一个纯Go语言实现的WebRTC库,提供实时音视频传输、数据通道和ICE连接等功能。该项目支持Windows、macOS、Linux和移动平台,具有高性能和易构建的特点。开发者可利用Pion WebRTC构建视频会议、远程控制等多种实时通信应用。
go-gh - Go语言库助力GitHub CLI扩展开发
API请求GitHub CLIGithubGo库开源项目浏览器模块终端功能
go-gh是一个为GitHub CLI扩展开发设计的Go语言模块集合。该库遵循GitHub CLI约定,提供仓库操作、API认证、终端功能判断等功能。它支持表格和Go模板输出,并可调用用户默认浏览器。go-gh简化了GitHub CLI扩展的开发流程,有助于提升开发效率。
tygo - 从Golang源文件生成Typescript类型,保留注释并支持常量
GithubGolangTygoTypescript开源项目注释保留类型转换
Tygo是一个用来将Golang源文件转化为Typescript类型的工具,能够自动保留注释,识别常量,并支持非结构体类型表达。适用于基于Golang REST API的前端代码,全面支持Golang 1.18的泛型和结构体继承。用户可以通过CLI或库模式进行配置和使用,轻松完成类型转换。
evotorch - 基于PyTorch的高性能进化计算库
EvoTorchGithubPyTorch优化算法开源项目强化学习进化计算
EvoTorch是一个基于PyTorch的开源进化计算框架,支持黑盒优化、强化学习和监督学习等多种优化问题。它实现了PGPE、CMA-ES和遗传算法等多种进化算法,并通过GPU加速和Ray分布式计算提高优化效率。EvoTorch设计简洁易用,适合解决各类复杂优化问题,为研究人员和工程师提供了强大的工具支持。
meshgpt-pytorch - 基于注意力机制的先进3D网格生成框架
3D建模GithubMeshGPT开源项目深度学习神经网络计算机图形学
MeshGPT-Pytorch是一个开源项目,专注于利用注意力机制实现3D网格生成。它基于PyTorch开发,支持可变长度面处理,并提供自动编码器和转换器模型。该项目计划引入文本条件控制功能,实现从文本到3D模型的转换。通过文本条件生成和分层转换器等高级特性,MeshGPT-Pytorch为3D内容创作和研究领域提供了先进的技术支持。
go-gtk - Go语言GTK绑定 实现跨平台GUI开发
GTKGUI开发GithubGo语言go-gtk开源项目跨平台
go-gtk是一个为Go语言提供GTK绑定的开源项目,旨在实现跨平台GUI应用程序开发。该项目支持多种GTK部件和方法,涵盖基本控件到高级功能。go-gtk目前完成度约为48%,包括完全支持的组件有GtkButton、GtkCheckButton、GtkRadioButton等,部分支持的有GtkDialog、GtkWindow、GtkComboBox等。项目仍在积极开发中,致力于为Go语言开发者提供更全面的GTK支持,并欢迎社区贡献。
ToG - 将知识图谱与大语言模型结合的先进推理框架
GithubICLR 2024ToG大语言模型开源项目深度推理知识图谱
ToG是一个结合知识图谱与大语言模型的推理框架,通过'图思考'方式增强模型的推理能力。该框架支持Freebase和Wikidata知识图谱,显著提高了模型在复杂任务中的表现。ToG项目已在GitHub开源,提供了代码和详细说明,为相关研究提供了实验基础。该框架的创新在于深度融合知识图谱,实现了更精确和可靠的推理过程。
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