7 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesRange-Based Loop Iteration
Iterates over containers and arrays with a concise for-each syntax that works with any range.
Distinct from Iterative Loop Constructs: Distinct from Iterative Loop Constructs: focuses specifically on C++ range-based for loops, not general loop constructs.
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Awesome Range-Based Loop Iteration GitHub Repositories
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- teivah/100-go-mistakes
teivah/100-go-mistakes
7,915GitHub पर देखें100 Go Mistakes is a reference book and code review companion that catalogues frequent Go programming anti-patterns and provides corrected implementations for each one. It covers a wide range of common pitfalls, from range loop variable capture and interface nil handling to error wrapping and map iteration randomization, helping developers recognize and avoid these issues in their own code. The project distinguishes itself by offering a structured, example-driven approach to learning idiomatic Go. It covers core design decisions such as when to use pointer versus value receivers, how to apply
Teaches correct struct mutation inside Go range loops.
Gobookchinesedocumentation - amitshekhariitbhu/from-java-to-kotlin
amitshekhariitbhu/from-java-to-kotlin
6,324GitHub पर देखेंFrom Java To Kotlin - Your Cheat Sheet For Java To Kotlin
Compares Java for-loops with Kotlin's range expressions, downTo, until, and step modifiers.
Javaandroidcheet-sheetjava - balloonwj/cppguide
balloonwj/CppGuide
6,030GitHub पर देखेंCppGuide is a curated collection of educational resources and practical guides focused on C++ server development, Linux kernel internals, concurrent programming, network protocols, and security exploitation. It provides structured learning paths for backend developers, covering everything from interview preparation to building high-performance network servers and understanding operating system fundamentals. The guide distinguishes itself by offering in-depth, hands-on tutorials that walk through real-world implementations, including building a Redis-like server from scratch, designing custom
Teaches range-based for loops for concise iteration over containers and arrays.
- tile-ai/tilelang
tile-ai/tilelang
5,226GitHub पर देखेंTileLang is a Python-embedded domain-specific language compiler that JIT-compiles and autotunes GPU kernels. It uses a tile-based DSL, automatic software pipelining, and parallel autotuning to generate optimized GPU kernels at runtime. It supports tensor core operations with Pythonic syntax, automatic memory management, and thread mapping. The compiler searches over tile sizes, thread counts, and scheduling policies, compiling and benchmarking candidates in parallel to find the fastest kernel. It also caches compiled binaries and tuning results to disk for reuse across sessions. TileLang inc
Provides sequential loop iteration with optional compile-time unrolling for small trip counts in GPU kernels.
Python - pytorch/ignite
pytorch/ignite
4,770GitHub पर देखेंIgnite PyTorch न्यूरल नेटवर्क के लिए एक उच्च-स्तरीय ट्रेनिंग फ्रेमवर्क है जो एक ट्रेनिंग इंजन और डीप लर्निंग लाइफसाइकिल मैनेजर के रूप में कार्य करता है। यह ट्रेनिंग और इवैल्यूएशन लूप को व्यवस्थित और स्वचालित करने, डेटा इटरेटर्स को प्रबंधित करने और मॉडल ट्रेनिंग प्रक्रिया के दौरान विशिष्ट मील के पत्थर पर इवेंट हैंडलर्स को ट्रिगर करने के लिए एक संरचित सिस्टम प्रदान करता है। यह प्रोजेक्ट डिस्ट्रीब्यूटेड ट्रेनिंग और मॉडल इवैल्यूएशन के लिए टूल्स के एक व्यापक सूट के माध्यम से खुद को अलग करता है। इसमें ग्रेडिएंट्स को सिंक्रोनाइज़ करने और कई GPUs या नोड्स के बीच सामूहिक संचार का समन्वय करने के लिए यूटिलिटीज, साथ ही परफॉरमेंस मेट्रिक्स की गणना और k-fold क्रॉस-वैलिडेशन करने के लिए एक इवैल्यूएशन सूट शामिल है। इसकी व्यापक क्षमताएं ट्रेनिंग वर्कफ़्लो ऑटोमेशन को कवर करती हैं, जिसमें लर्निंग रेट शेड्यूलिंग, अर्ली स्टॉपिंग और हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन शामिल हैं। फ्रेमवर्क एक्सपेरिमेंट ट्रैकिंग, निष्पादन समय प्रोफाइलिंग और मेमोरी उपयोग को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए मिक्स्ड प्रिसिजन ट्रेनिंग के लिए ऑब्जर्वेबिलिटी टूल्स भी प्रदान करता है। मॉडल चेकपॉइंट्स को प्रबंधित करने और ट्रेनिंग सत्रों को रिकवर करने के लिए स्टेट पर्सिस्टेंस मैकेनिज्म शामिल हैं। डिप्लॉयमेंट और एनवायरनमेंट सेटअप को सरल बनाने के लिए कंटेनराइज़्ड एनवायरनमेंट उपलब्ध हैं।
Decouples the training loop from data sources by managing the lifecycle and restarting of dataset iterators.
Python - google-deepmind/learning-to-learn
google-deepmind/learning-to-learn
4,068GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट एक TensorFlow मेटा-लर्निंग फ्रेमवर्क और रिसर्च टूलकिट है जिसे लर्न ऑप्टिमाइज़र्स को लागू करने और ट्रेन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह उन न्यूरल नेटवर्क्स को विकसित करने के लिए टूल्स की एक लाइब्रेरी प्रदान करता है जो अन्य मॉडल्स को ऑप्टिमाइज़ करना सीखते हैं, जो पारंपरिक ग्रेडिएंट-आधारित ऑप्टिमाइज़ेशन एल्गोरिदम की जगह लेते हैं। इस फ्रेमवर्क में एक प्रॉब्लम एन्सेम्बल मैनेजर शामिल है जो एक साथ ट्रेनिंग के लिए कई अलग-अलग ऑप्टिमाइज़ेशन कार्यों को एक ही वेटेड लॉस फंक्शन में संयोजित करने की अनुमति देता है। यह नेटवर्क इंस्टेंटिएशन के लिए फैक्ट्री पैटर्न का उपयोग करता है और लर्निंग एल्गोरिदम के लक्ष्यों के रूप में कस्टम ऑब्जेक्टिव फंक्शन्स और लॉस ग्राफ्स की परिभाषा का समर्थन करता है। यह टूलकिट ग्रेडिएंट-आधारित मेटा-ऑप्टिमाइज़ेशन, मॉडल बेंचमार्किंग, और कॉन्फ़िगर करने योग्य अनरोल लेंथ के साथ ट्रेनिंग लूप्स के निष्पादन सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करती है। यह ग्रेडिएंट प्रीप्रोसेसिंग, सीरियलाइज्ड स्टेट पर्सिस्टेंस, और मीन फाइनल एरर और इपोक ड्यूरेशन जैसे प्रयोग के आंकड़ों की रिपोर्टिंग के लिए यूटिलिटीज भी प्रदान करती है।
Executes training iterations over specified sequence lengths to optimize the learning algorithm's performance.
Pythonartificial-intelligencedeep-learningmachine-learning - assemblyai-community/machine-learning-from-scratch
AssemblyAI-Community/Machine-Learning-From-Scratch
Machine-Learning-From-Scratch एक शैक्षिक रिपॉजिटरी है जो स्टैंडर्ड Python प्रोग्रामिंग लॉजिक का उपयोग करके बनाए गए मौलिक मशीन लर्निंग मॉडल का कार्यान्वयन प्रदान करती है। यह हाई-लेवल मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क पर निर्भर रहने के बजाय सामान्य सांख्यिकीय और भविष्य कहने वाले एल्गोरिदम को स्क्रैच से बनाकर उनके आंतरिक तंत्र को समझने के लिए एक संसाधन के रूप में कार्य करती है। यह प्रोजेक्ट एल्गोरिथम डिज़ाइन में पारदर्शिता को प्राथमिकता देकर खुद को अलग बनाता है, जो अंतर्निहित कैलकुलस और सांख्यिकीय तर्क को उजागर करने के लिए गणितीय प्रिमिटिव्स और वेक्टरकृत ऐरे कंप्यूटेशन का उपयोग करता है। सीखने की तकनीकों को मॉड्यूलर, स्वतंत्र घटकों के रूप में संरचित करके, रिपॉजिटरी इटरेशन ट्रेनिंग लूप और ग्रेडिएंट-आधारित ऑप्टिमाइज़ेशन प्रक्रियाओं की अलग से जांच करने की अनुमति देती है। यह संग्रह डेटा विज्ञान तकनीकों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है, जो मुख्य प्रोसेसिंग चरणों और मॉडल ट्रेनिंग प्रक्रियाओं के मैन्युअल कार्यान्वयन पर केंद्रित है। रिपॉजिटरी को डेटा विज्ञान में कौशल विकास का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो यह प्रदर्शित करती है कि भविष्य कहने वाले मॉडल बुनियादी प्रोग्रामिंग और विश्लेषणात्मक प्रथाओं के माध्यम से कैसे कार्य करते हैं।
Executes sequential passes over datasets to refine internal weights and biases through repeated exposure to input features.
Python
