GitHub - ashvardanian/StringZilla: Up to 10x faster strings for C, C++, Python, Rust, Swift & Go, leveraging NEON, AVX2, AVX-512, SVE, & SWAR to accelerate search, hashing, sort, edit distances, and memory ops 🦖
The world wastes a minimum of $100M annually due to inefficient string operations. A typical codebase processes strings character by character, resulting in too many branches and data-dependencies, neglecting 90% of modern CPU's potential. LibC is different. It attempts to leverage SIMD instructions to boost some operations, and is often used by higher-level languages, runtimes, and databases. But
TensorFlowを算数で理解する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? TensorFlowは主に機械学習、特に多層ニューラルネットワーク(ディープラーニング)を実装するためのライブラリになりますが、その基本的な仕組みを理解するのにそうした難しい話は特に必要ありません。 本記事では、TensorFlowの仕組みを、算数程度の簡単な計算をベースに紐解いていきたいと思います。 TensorFlowの特徴 初めに、TensorFlowの特徴についてまとめておきたいと思います。 TensorFlowは、その名前の通りTensor(多次元配列、行列などに相当)のFlow(計算処理)を記述するためのツールです。その特徴
リスト(シーケンス)用高階関数対応表
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Doxygen
ソースコード・ドキュメンテーション・ツール Doxygen は、C++、C、Java、Objective-C、Python、IDL (Corba、Microsoft 風)、Fortran、VHDL、PHP、C# 向けのドキュメンテーション・システムです。 D にもある程度対応しています。 Doxygen には、次の３つの利点があります。 文書化されたソースファイルのセットから、 オンライン・ドキュメント・ブラウザ (HTML形式) やオフラインのリファレンス・マニュアル (形式) を生成することができます。 RTF (MS-Word)、PostScript、ハイパーリンク PDF、圧縮 HTML、Unix man ページ形式の出力もサポートされています。ドキュメントは、ソースから直接抽出されます。これにより、ドキュメントとソースコードの一貫性を保つことがとても容易になります。 Doxyge
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GitHub - microsoft/SPTAG: A distributed approximate nearest neighborhood search (ANN) library which provides a high quality vector index build, search and distributed online serving toolkits for large scale vector search scenario.
