Awesome GitHub RepositoriesHeader-Only Implementations

tiny-dnn is a header-only C++14 deep learning framework for building, training, and running inference on neural networks. It constructs static computational graphs at compile time using template-based layer composition, with a gradient-based backpropagation engine and minibatch stochastic gradient descent for training, all without external dependencies beyond the C++14 standard library. The framework supports importing pre-trained models from the Caffe framework directly, parsing its binary serialization format without requiring external protocol buffer libraries. It provides CPU-optimized te

Chips هو إطار عمل مكتبة C نمطي ومستند إلى الرؤوس مصمم لبناء محاكيات أجهزة دقيقة الدورة وتكرار معماريات الحوسبة ثمانية البت التاريخية. يوفر المكونات الأساسية اللازمة لبناء أنظمة قديمة كاملة من خلال دمج معالجات دقيقة محاكاة ورقائق طرفية. يتميز إطار العمل بمعمارية قائمة على المكونات حيث يتم تنفيذ وحدات الأجهزة كرؤوس مستقلة يمكن توصيلها معاً لتشكيل أنظمة معقدة. ويقوم بنمذجة تفاعلات الأجهزة على مستوى منخفض، مستخدماً محاكاة الإشارة على مستوى الدبوس واتصال الناقل المخطط للذاكرة لضمان سلوك حتمي. يمكن للمطورين التقاط الحالة الداخلية الكاملة للمحاكي في مخزن مؤقت للذاكرة، مما يتيح لقطات مستمرة واستعادة دقيقة للحالة. يتضمن المشروع مجموعة شاملة من أدوات التشخيص والتطوير، مثل تصور تصحيح الأخطاء في الوضع الفوري والمراقبة في الوقت الفعلي لسجلات النظام ومخازن الإطارات. كما يوفر أدوات سطر أوامر لأتمتة توليد تعريفات مكونات الأجهزة والكود المصدري، مما يسهل بناء بيئات مضمنة مخصصة.