In Julia geschriebene Bibliotheken

DataLoaders.jl

Ein paralleler Iterator für große Datensätze für maschinelles Lernen, die nicht in den Speicher passen, inspiriert von der „DataLoader“-Klasse von PyTorch.

72
MIT

Org.jl

Eine Julia-Bibliothek für die Arbeit mit Org.

71
MIT

RayTracingWeekend.jl

Ray Tracing an einem Wochenende, implementiert in Julia.

70
MIT

Neptune.jl

Einfache (Pluto-basierte) nicht reaktive Notizbücher für Julia.

69
GNU General Public License v3.0

PlutoTest.jl

✔️ Visuelle, reaktive Testbibliothek für Julia. Zeitmaschine inklusive.

69
MIT

JuliaTorch

Verwendung von PyTorch in der Julia-Sprache.

68

MatrixEquations.jl

Lösung der Lyapunov-, Sylvester- und Riccati-Matrixgleichungen mit Julia.

68
MIT

OpenAI.jl

OpenAI API-Wrapper für Julia.

67
MIT

Bessels.jl

Bessel-Funktionen für reale Argumente und Befehle.

67
MIT

ClipData.jl

Verschieben Sie Daten in die und aus der Zwischenablage in Julia.

67
MIT

SampledSignals.jl

Kerntypen für regelmäßig abgetastete Mehrkanalsignale wie Audio, RADAR und Software-Defined Radio.

66
GNU General Public License v3.0

ProtoStructs.jl

Einfaches Prototyping von Strukturen.

65
MIT

CompTime.jl

Bibliothek für Kompilierungszeit-Computing in Julia.

64
MIT

CUDAdrv.jl

Ein Julia-Wrapper für die CUDA-Treiber-API.

64
GNU General Public License v3.0

FixedPointNumbers.jl

Festkommatypen für Julia.

64
GNU General Public License v3.0

RecursiveFactorization.jl

64
GNU General Public License v3.0

Onda.jl

Ein Julia-Paket zur Hochdurchsatzmanipulation strukturierter Signaldaten über beliebige domänenspezifische Kodierungen, Dateiformate und Speicherebenen hinweg.

64
GNU General Public License v3.0

APL.jl

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GNU General Public License v3.0

JSONTables.jl

JSON3.jl + Tables.jl.

62
MIT

BlockBandedMatrices.jl

Ein Julia-Paket zur Darstellung von Blockbandmatrizen und Bandblockbandmatrizen.

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MIT

CoherentNoise.jl

Eine umfassende Suite kohärenter Rauschalgorithmen und zusammensetzbarer Tools zu deren Manipulation.

57
MIT

TensorToolbox.jl

Julia-Paket für Tensoren als mehrdimensionale Arrays mit Funktionalität im Tucker-Format, Kruskal (CP)-Format, Hierarchical Tucker-Format und Tensor Train-Format.