Awesome GitHub RepositoriesStrided

NumPy is a foundational library for scientific computing in Python, providing a comprehensive framework for managing and manipulating large-scale numerical information. It centers on high-performance multidimensional array objects that serve as the primary data structure for complex mathematical operations and data analysis workflows. The library distinguishes itself through specialized mechanisms for handling multidimensional data, including advanced indexing, slicing, and broadcasting techniques that allow for efficient operations across arrays of varying shapes. It utilizes strided metadat

SciPy is a scientific computing library for Python that provides a comprehensive collection of mathematical algorithms and numerical tools for research and engineering. It functions as a high-performance numerical analysis framework, bridging high-level Python code with compiled C and Fortran routines to execute complex computations at hardware speeds. The library is built upon array-based data structures that utilize strided memory layouts to enable efficient data manipulation and slicing. By employing vectorized operation dispatch and linking to optimized hardware-specific linear algebra li

Torch7 is a scientific computing environment and tensor computation library used for deep learning research and numerical analysis. It functions as a Lua-based framework for training neural networks and learning agents, providing a toolkit for implementing architectures and training through reinforcement learning algorithms. The project is distinguished by its tight integration with C, utilizing a binding layer to map high-level scripting to low-level C structures for direct memory access. It supports hardware-accelerated computation by offloading linear algebra and convolution operations to

Magnum este o suită de middleware C++ pentru dezvoltarea grafică cross-platform și vizualizarea datelor în timp real. Oferă un strat de randare hardware-agnostic care traduce comenzile grafice în apeluri specifice platformei, asigurând un comportament consistent între diferite drivere GPU și API-uri precum Vulkan. Proiectul se concentrează pe decuplarea logicii aplicației de hardware-ul subiacent prin utilitare grafice și de sistem abstracte. Dispune de un importator de resurse bazat pe plugin-uri pentru active 3D și audio, un graf de scenă ierarhic pentru transformări spațiale și un sistem de evenimente bazat pe semnale de înaltă performanță pentru comunicare. Capabilitățile largi includ algebra liniară și matematica vectorială, procesarea geometriei mesh și gestionarea contextelor GPU. Toolkit-ul acoperă, de asemenea, redarea audio spațială, integrarea hardware-ului VR și optimizări de memorie de nivel scăzut, cum ar fi layout-urile strided și alocările aliniate. Biblioteca poate fi integrată în proiectele părinte ca un subproiect CMake.

nalgebra este o bibliotecă de algebră liniară pentru Rust care oferă operații cu matrice și vectori cu suport pentru dimensiuni atât la compilare, cât și la runtime. Funcționează ca o bibliotecă de analiză numerică și o bibliotecă de matrice rare (sparse matrix), oferind un framework matematic capabil să ruleze în medii embedded și WebAssembly fără a necesita biblioteca standard Rust. Proiectul se distinge ca o bibliotecă de transformări geometrice, utilizând coordonate omogene, cuaternioni și izometrii pentru a gestiona rotații 3D, translații și proiecții. Implementează o varietate de descompuneri de matrice — inclusiv LU, QR, Cholesky, SVD și eigendecomposition — pentru a rezolva sisteme liniare și a analiza matrice. Biblioteca acoperă arii largi de capabilități, inclusiv calcul geometric pentru transformări spațiale, utilitare de computer graphics pentru compunerea matricelor de proiecție și exportul datelor pentru shadere, precum și gestionarea specializată a matricelor rare folosind stocarea comprimată pe rânduri și coloane. Oferă, de asemenea, instrumente de gestionare a datelor pentru inițializarea matricelor, redimensionare și parsarea fișierelor Matrix Market.

ndarray is a multidimensional array library for Rust that serves as a linear algebra framework and scientific computing tool. It provides the core infrastructure for creating and manipulating n-dimensional arrays, functioning as both a parallel array processor and a toolkit for numerical data analysis. The library distinguishes itself by providing efficient slicing and memory views, allowing for data sharing without copying. It leverages optimized backend math libraries for high-speed matrix multiplication and distributes heavy mathematical iterations across multiple CPU threads to accelerate

NumCpp is a C++ framework and numerical computing library that provides a toolkit for multi-dimensional array management and mathematical routines. It functions as a C++ implementation of the NumPy ecosystem, offering a scientific computing framework for managing tensors and performing complex algebraic equations. The project enables high-performance array manipulation within a C++ environment without relying on a Python runtime. It distinguishes itself by providing a NumPy-like interface for executing linear algebra, managing multi-dimensional data structures, and performing numerical proces

xtensor is a C++ multidimensional array library for numerical computing that provides N-dimensional containers with an interface mirroring the NumPy API. It utilizes a lazy evaluation expression engine to defer numerical computations until assignment, which minimizes memory allocations and intermediate copies. The library features a foreign memory array adaptor that allows it to wrap external buffers, such as NumPy arrays, to perform numerical operations in-place without duplicating data. It further optimizes performance through lazy broadcasting and a system that manages the lifetime of temp

DataFrame is a C++ tabular data library and manipulation engine designed for managing heterogeneous data in contiguous memory. It functions as a statistical analysis framework and time series analysis toolkit, providing the means to store, index, and transform multidimensional datasets. The project distinguishes itself through a high-performance execution model that utilizes column-major storage, SIMD-aligned memory allocation, and a thread-pool for parallel computations. It employs a visitor-based algorithm dispatch system and policy-driven transformations to decouple data processing logic f