cuda
cuda टैग वाली ट्रैक की गई ओपन सोर्स रिपॉजिटरी, स्टार के हिसाब से क्रमबद्ध।
- #61
CV-CUDA™ क्लाउड-स्केल इमेज प्रोसेसिंग और कंप्यूटर विज़न के लिए एक ओपन-सोर्स, GPU-त्वरित लाइब्रेरी है।
★ 2,723+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #62
कंप्यूटर विजन प्रोजेक्ट्स | कंप्यूटर विजन से जुड़े मजेदार AI प्रोजेक्ट (Python, C++, एम्बेडेड सिस्टम)
★ 2,640+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #63★ 2,601+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #64★ 2,500+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #65
AI बुनियादी ज्ञान - GPU आर्किटेक्चर, CUDA प्रोग्रामिंग, बड़े मॉडल की बुनियादी बातें और AI Agent संबंधित ज्ञान।
★ 2,493+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #66
CUDA लाइब्रेरी सैंपल
★ 2,491+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #67
LUPINE एक GPU over IP ब्रिज है जो रिमोट मशीनों पर मौजूद GPU को केवल CPU वाली मशीनों से जोड़ने की अनुमति देता है।
★ 2,422+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #68★ 2,344+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #69
Apache Mahout - स्केलेबल, प्रदर्शनकारी मशीन लर्निंग एप्लिकेशन को तुरंत बनाने के लिए एक वातावरण।
★ 2,305+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #70
label-smooth, amsoftmax, partial-fc, focal-loss, triplet-loss, lovasz-softmax। शायद उपयोगी हो
★ 2,252+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #71★ 2,227+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #72
llama.cpp के लिए node.js बाइंडिंग के साथ अपने कंप्यूटर पर स्थानीय रूप से AI मॉडल चलाएं। जनरेशन स्तर पर मॉडल आउटपुट पर JSON स्कीमा लागू करें
★ 2,170+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #73
YOLO मॉडल्स के लिए NVIDIA DeepStream SDK 8.0 / 7.1 / 7.0 / 6.4 / 6.3 / 6.2 / 6.1.1 / 6.1 / 6.0.1 / 6.0 / 5.1 इम्प्लीमेंटेशन
★ 2,055+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #74★ 2,050+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #75★ 2,034+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #76
कई-बॉडी पोटेंशियल एनर्जी प्रतिनिधित्व और आणविक गतिशीलता के लिए एक डीप लर्निंग पैकेज
★ 2,030+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #77★ 1,964+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #78★ 1,959+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #79★ 1,933+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #80
रीयल-टाइम घने दृश्य SLAM सिस्टम
★ 1,927+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #81
C++ 20, C, CUDA, PTX, और Assembly में "कम धीमे" कोडिंग प्रथाओं के साथ प्रयोग, संख्यात्मक और SIMD से लेकर कोरुटीन, रेंज, अपवाद हैंडलिंग, नेटवर्किंग और यूजर-स्पेस IO तक
★ 1,923+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #82★ 1,847+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #83★ 1,820+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #84★ 1,816+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #85
🚀🚀🚀 कुछ बेहतरीन public YOLO object detection series प्रोजेक्ट्स और संबंधित object detection datasets का संग्रह।
★ 1,783+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #86★ 1,770+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #87★ 1,764+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #88★ 1,752+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
- #89
विभिन्न प्रकार के GPU और CPU आर्किटेक्चर को लक्षित करने वाला ओपन-सोर्स CUDA, Triton और HIP कंपाइलर।
★ 1,734+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव - #90★ 1,688+0पिछले 7 दिनों में स्टार का बदलाव
