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FANN，一个快速的人工神经网络库，其官方GitHub存储库采用C/C++开发。

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简介：
快速人工神经网络库FANN（简称FANN）是一个完全免费且开源的神经网络工具包，该工具包的核心在于其在C语言中实现的复杂多层人工神经网络结构。具体而言，FANN提供了一个免费且开源的神经网络库，该库以C语言为基础构建，能够灵活地支持完全连接网络以及稀疏连接网络的设计。此外，它还具备跨平台的特性，能够以定点数和浮点数形式运行，极大地扩展了其应用范围。该库集成了便于处理训练数据集的强大框架，使得用户能够轻松地进行模型训练。总而言之，FANN以其便捷易用、应用广泛、可验证性以及卓越的速度而著称，并且其性能表现可以达到每分钟超过15个程序执行时间的目标。

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  • FANN官方GitHub仓库-C/C++开发
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    FANN官方GitHub仓库是C/C++开发者用于访问快速响应神经网络库(FANN)资源的地方，包括源代码、文档和示例项目。 快速人工神经网络（FANN）库是一个免费的开源工具，在C语言中实现了多层人工神经网络，并支持完全连接和稀疏连接的网络结构。它能够在定点数和浮点数之间灵活切换，适用于多种平台。此外，该库提供了一个简便的数据集处理框架来辅助训练过程。其特点包括易用性、广泛的应用范围以及高效的运行速度。FANN还能够与超过15种编程语言集成使用。
     
  • Python - 一个用于展示人工神经网络(ANN)的Python库
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    这是一款专为演示和教育目的设计的Python库，致力于简化人工神经网络（ANN）的学习与实现过程，提供直观易懂的操作接口。 一个用于可视化人工神经网络（ANN）的Python库。
     
  • 基于C/C++的oneAPI深度神经网络库(oneDNN)开发
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    本项目专注于使用C/C++进行oneAPI深度神经网络库(oneDNN)的开发，旨在优化AI模型训练和推理过程中的性能与效率。 深度神经网络库（DNNL）从版本1.1开始更名为oneDNN。随着oneAPI的推出，项目名称和存储位置进行了调整以与该平台其他部分保持一致：短名由DNNL变更为oneDNN；同时，代码及文档的相关链接仍然有效。 在版本更新方面，请注意，从0.20到1.0的升级包含了一些不兼容的变化。建议查阅相关过渡指南来了解英特尔MKL-DNN迁移到DNNL的过程信息。
     
  • 用于神经网络的Delphi开发库
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    这是一个专为Delphi编程环境设计的开发库，旨在简化和加速神经网络应用程序的构建过程。它提供了丰富的工具和函数，支持多种神经网络模型的快速实现与部署。 Neuro VCL1.2 是一个用于 Delphi 的神经网络开发库，虽然不包含源代码，但提供了使用示例和帮助文档。相信这对大家会有帮助。
     
  • Delphi中Fann神经网络库的接口文件与应用示例
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    本文章介绍了在Delphi编程环境中使用FANN（Fast Artificial Neural Network Library）神经网络库的方法，包括其接口文件的解析和具体的应用实例。通过详细解释如何集成该库到Delphi项目中，并提供了一些基本的应用场景演示代码，帮助开发者更好地理解和利用这一强大的机器学习工具进行模式识别、预测分析等任务。 Delphi 使用 Fann 神经网络的接口文件及使用实例：FANN 是一个开源的人工神经网络库，用 C 语言编写而成，兼容性极强，在各种操作系统上均可运行。此外，该库支持定点运算功能，在缺乏浮点处理器的 CPU 上执行时会比其它不提供此特性的库更快。 尽管 FANN 的基础代码是使用标准 C 编写的，但它采用了面向对象的设计理念，并且接口设计得相当合理和简洁。文档详尽清晰，因此在实际应用中非常便于操作。FANN 目前已支持超过 20 种编程语言环境的集成与调用，包括但不限于 Delphi、Python、PHP 和 Java 等多种主流开发工具和技术栈。
     
  • 一个采用libtorch (PyTorch C++) 的C++可训练语义分割库 - C/C++开发
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    这是一个基于LibTorch（PyTorch C++绑定）构建的开源C++库，专注于提供高效、灵活的语义分割模型训练功能，适合于需要深度学习能力但偏好使用C++语言的开发者和研究人员。 这是一个基于LibTorch（Pytorch C++）的C++可训练语义分割库。骨干网络包括ResNet和ResNext，架构则有FPN、U-Net、PAN、LinkNet、PSPNet、DeepLab-V3及DeepLab-V3+等多种选择。 该库的主要特点如下： 1. 高级API：仅需一行代码即可创建神经网络。 2. 支持七种用于二元和多类分割的模型架构，包括著名的U-Net。 3. 提供多种编码器选项，并且所有编码器均配备了预训练权重以实现更快、更好的性能。 4. 相较于PyTorch CUDA版本，收敛速度提高了至少35%。
     
  • Notepad++：官方存储库
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    Notepad++官方存储库是Notepad++编辑器的资源中心，提供软件更新、插件扩展及文档支持，助力用户优化编程和文本处理体验。 记事本++是一款免费的源代码编辑器，并作为Notepad的替代品使用。它支持多种编程语言及自然语言，在MS Windows环境中运行。自7.6.5版起，其发行版本通过GPG签名，具体密钥信息如下： - 签名者： Notepad++ - 电子邮件： - 密钥ID：0x8D84F46E - 密钥指纹：14BC E436 2749 B2B5 1F8C 7122 6C42 9F1D 8D84 F46E - 密钥类型：RSA 4096/4096 创建日期未在原文中提及。
     
  • Chromium源代码的官方GitHub镜像-C/C++开发
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    这个项目是Google Chromium浏览器的源代码在GitHub上的官方镜像仓库，专为C/C++开发者提供方便快捷的访问和协作环境。 Chromium 是一个开放源代码的浏览器项目，旨在为所有用户构建更安全、更快、更稳定的方式来体验网络。 该项目的网站是 https://www.chromium.org。 在 Chromium 中的文档主要位于 docs/README.md 文件中。 了解如何解决 Chromium 源代码目录结构。
     
  • Nut: 网络UPS工具存储库
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    Nut（Network UPS Tools）是一款开源软件，提供服务器和系统的不间断电源管理和监控功能，支持多种UPS设备。 nut是一个网络UPS工具的存储库。
     
  • MatrixMath:Arduino上的MatrixMath库的GitHub存储库 - http
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    MatrixMath是专为Arduino设计的一个轻量级矩阵数学库，支持各种矩阵运算，帮助开发者在资源有限的微控制器上进行高效的线性代数计算。 Arduino Playground 上有一个优秀的 Arduino 库用于矩阵数学运算，但该库不是以标准库的形式提供的，需要额外的工作来安装和使用。我们将其整理成一个易于使用的状态，并在 GitHub 上发布供任何人使用。 原作者没有明确指定许可证类型，但我猜测他可能暗示了 GPL2 许可证。如果有人愿意为我的工作提供啤酒作为感谢的话，我也会很高兴。因此你也可以考虑采用 BeerWare 协议。不过需要注意的是，我对原作者的意图并不确定，请自行判断并使用相应协议以避免任何法律纠纷。