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taichi

项目简介

一个高性能图形学编程框架。它可以将你编写的 Python 代码转换成高效的汇编代码,在多 CPU 和 GPU 上运行,相当于是在用 Python 的语法写着色器。Taichi 解决了图形学配环境难,代码移植性差等问题,只需 `pip install taichi` 即可安装,编写的程序在 Windows、Linux、OSX 上均可运行,降低了新手学习图形学的门槛。示例代码:

python import taichi as ti ti.init(arch=ti.gpu)  # 指定编译后的函数在 GPU 上执行n = 320 pixels = ti.field(dtype=float, shape=(n * 2, n))  # 提前声明数组存储类型,大小@ti.func  # 该函数将是被调用的过程函数def complex_sqr(z):return ti.Vector([z[0]**2 - z[1]**2, z[1] * z[0] * 2])@ti.kernel  # 该函数将被 Taichi 编译def paint(t: float):for i, j in pixels:  # 最外层循环会自动并行化c = ti.Vector([-0.8, ti.cos(t) * 0.2])z = ti.Vector([i / n - 1, j / n - 0.5]) * 2 iterations = 0 while z.norm()

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微软开源的 C# 机器学习框架。支持的机器学习类任务:分类、回归、聚类等,[教程和视频](https://dotnet.microsoft.com/learn/ml-dotnet)。示例代码:```C var dataPath = "sentiment.csv";var mlContext = new MLContext();var loader = mlContext.Data.CreateTextLoader(new[]{new TextLoader.Column("SentimentText", DataKind.String, 1),new TextLoader.Column("Label", DataKind.Boolean, 0),},hasHeader: true,separatorChar: ',');var data = loader.Load(dataPath);var learningPipeline = mlContext.Transforms.Text.FeaturizeText("Features", "SentimentText").Append(mlContext.BinaryClassification.Trainers.FastTree());var model = learningPipeline.Fit(data);var predictionEngine = mlContext.Model.CreatePredictionEngine(model);var prediction = predictionEngine.Predict(new SentimentData{SentimentText = "Today is a great day!"});Console.WriteLine("prediction: " + prediction.Prediction);```

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基于 Gin+Vue+Element UI 的前后端分离权限管理系统。文档齐全、还有视频教程适合新手学习,特点:- 遵循 RESTful API 设计规范- 基于 Gin Web API 框架,提供了丰富的中间件支持(用户认证、跨域、访问日志、追踪 ID 等)- 支持 Swagger 文档- 等等

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