[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-neoml-lib--neoml":3,"tool-neoml-lib--neoml":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":79,"owner_twitter":79,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":122,"forks":123,"last_commit_at":124,"license":125,"difficulty_score":126,"env_os":127,"env_gpu":128,"env_ram":129,"env_deps":130,"category_tags":140,"github_topics":141,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":148,"updated_at":149,"faqs":150,"releases":185},2283,"neoml-lib\u002Fneoml","neoml","Machine learning framework for both deep learning and traditional algorithms","NeoML 是一个功能全面的机器学习框架，旨在帮助开发者轻松构建、训练并部署从传统算法到深度学习的各类模型。它有效解决了在实际项目中需要同时处理多种算法类型、兼顾不同开发语言以及跨越多个操作系统（如 Windows、Linux、macOS、iOS 和 Android）进行部署的复杂难题，让同一套代码逻辑能在云端服务器与移动端设备间无缝运行。\n\n这款工具特别适合软件工程师、算法研究人员以及需要在边缘设备上落地 AI 应用的技术团队使用。无论是从事计算机视觉、自然语言处理，还是文档分析与 OCR 任务，NeoML 都能提供强有力的支持。\n\n其核心技术亮点在于极高的灵活性与性能：不仅内置了超过 100 种神经网络层和 20 多种传统机器学习算法，还全面支持 CPU 与 GPU 加速推理。NeoML 兼容 ONNX 标准，方便模型互通，并提供 Python、C++、Java 及 Objective-C 等多种语言接口。值得一提的是，它在移动端优化方面表现卓越，能够利用 Vulkan 或 CUDA 技术在手机和平板上实现高效的本地推理，是打造跨平台智能应用的理想选择。","![NeoML](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneoml-lib_neoml_readme_0d0c33221d60.png)\r\n\r\n![Desktop Build Status](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fazure-devops\u002Fbuild\u002Fabbyyopensource\u002F401f7fe0-92d9-411d-9839-60d3455fa1c0\u002F2\u002Fmaster?label=Desktop%20Build)\r\n![Python Build](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fazure-devops\u002Fbuild\u002Fabbyyopensource\u002F401f7fe0-92d9-411d-9839-60d3455fa1c0\u002F14\u002Fmaster?label=Python%20Build)\r\n![iOS Build](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fazure-devops\u002Fbuild\u002Fabbyyopensource\u002F401f7fe0-92d9-411d-9839-60d3455fa1c0\u002F15\u002Fmaster?label=iOS%20build)\r\n![Android Build](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fazure-devops\u002Fbuild\u002Fabbyyopensource\u002F401f7fe0-92d9-411d-9839-60d3455fa1c0\u002F15\u002Fmaster?label=Android%20build)\r\n[![Documentation Status](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneoml-lib_neoml_readme_13d664e1afd7.png)](https:\u002F\u002Fneoml.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F?badge=latest)\r\n\r\n**NeoML** is an end-to-end machine learning framework that allows you to build, train, and deploy ML models. This framework is used by ABBYY engineers for computer vision and natural language processing tasks, including image preprocessing, classification, document layout analysis, OCR, and data extraction from structured and unstructured documents.\r\n\r\nKey features:\r\n\r\n- Neural networks with support for over 100 layer types\r\n- Traditional machine learning: 20+ algorithms (classification, regression, clustering, etc.)\r\n- CPU and GPU support, fast inference\r\n- ONNX support\r\n- Languages: Python, C++, Java, Objective-C\r\n- Cross-platform: the same code can be run on Windows, Linux, macOS, iOS, and Android\r\n\r\n## Contents\r\n\r\n\u003C!-- TOC -->\r\n\r\n- [Build and install](#build-and-install)\r\n\t- [Supported platforms](#supported-platforms)\r\n\t- [Third party](#third-party)\r\n\t- [Build fully functional C++ version](#build-fully-functional-c-version)\r\n\t- [Build inference versions for Java and Objective-C](#build-inference-versions-for-java-and-objective-c)\r\n- [Getting started](#getting-started)\r\n- [API description](#api-description)\r\n\t- [Basic principles](#basic-principles)\r\n\t\t- [Platform independence](#platform-independence)\r\n\t\t- [Math engines independence](#math-engines-independence)\r\n\t\t- [Multi-threading support](#multi-threading-support)\r\n\t\t- [ONNX support](#onnx-support)\r\n\t\t- [Serialization format](#serialization-format)\r\n\t\t- [GPU support](#gpu-support)\r\n\t\t- [FineObj](#fineobj)\r\n\t- [C++ interface](#c-interface)\r\n\t\t- [Algorithms library NeoML](#algorithms-library-neoml)\r\n\t\t- [NeoMathEngine](#neomathengine)\r\n\t- [Python module](#python-module)\r\n\t- [Java interface](#java-interface)\r\n\t- [Objective-C interface](#objective-c-interface)\r\n- [License](#license)\r\n\r\n\u003C!-- \u002FTOC -->\r\n\r\n## Build and install\r\n\r\n### Supported platforms\r\n\r\nThe full С++ library version has been tested on the platforms:\r\n\r\n|Target OS|Compiler|Architecture|\r\n|----------|----------|------------------------------|\r\n|Windows 7+ (CPU and GPU)|MSVC 2019+|x86, x86_64|\r\n|Ubuntu 14+ (CPU)|gcc 5.4+|x86_64|\r\n|MacOS 10.11+ (CPU)|Apple clang 12+|arm64, x86_64|\r\n|iOS 11+ (CPU, GPU)|Apple clang 12+|arm64-v8a, x86_64|\r\n|Android 5.0+ (CPU), Android 7.0+ (GPU)|clang 7+|armeabi-v7a, arm64-v8a, x86, x86_64|\r\n\r\nThe inference Java and Objective-C library versions have been tested on the platforms:\r\n\r\n|Target OS|Compiler|Architecture|\r\n|----------|----------|------------------------------|\r\n|iOS 11+ (CPU, GPU)|Apple clang 12+|arm64-v8a, x86_64|\r\n|Android 5.0+ (CPU), Android 7.0+ (GPU)|clang 7+|armeabi-v7a, arm64-v8a, x86, x86_64|\r\n\r\n### Third party\r\n\r\nThe library is built with [CMake](https:\u002F\u002Fcmake.org\u002Fdownload\u002F) (recommended versions 3.18 and later).\r\n\r\nFor best CPU performance on Windows, Linux and macOS we use [Intel MKL](https:\u002F\u002Fsoftware.intel.com\u002Fen-us\u002Fmkl).\r\n\r\nWhen processing on a GPU, you can optionally use [CUDA](https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fcuda-downloads) (version 11.2 upd.1) on Windows or Linux and [Vulkan](https:\u002F\u002Fvulkan.lunarg.com\u002Fsdk\u002Fhome) (version 1.1.130 and later) on Windows, Linux or Android.\r\n\r\nWe also use Google [Test](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle\u002Fgoogletest) for testing and Google [Protocol Buffers](https:\u002F\u002Fdevelopers.google.com\u002Fprotocol-buffers) for working with ONNX model format.\r\n\r\nWe use very convinous generator of JIT code [xbyak](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fherumi\u002Fxbyak) for speeding up some convolutions on x86_64 processors.\r\n\r\n### Build fully functional C++ version\r\n\r\nSee [here](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FInstallation\u002Fcpp.md) for instructions on building the C++ library version for different platforms.\r\n\r\n### Build inference versions for Java and Objective-C\r\n\r\nSee [here](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FInstallation\u002Finference.md) for instructions on building the Java and Objective-C versions that would only run the trained neural networks.\r\n\r\n## Getting started\r\n\r\nSeveral tutorials with sample code will help you start working with the library:\r\n\r\n- [Train and use a simple network](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FTutorial\u002FSimpleNet.md)\r\n- [Classification with gradient boosting](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FTutorial\u002FNews20Classification.md)\r\n- [Data clustering with k-means algorithm](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FTutorial\u002FIrisClustering.md)\r\n\r\n## API description\r\n\r\n### Basic principles\r\n\r\nThe library was developed with these principles in mind:\r\n\r\n#### Platform independence\r\n\r\nThe user interface is completely separated from the low-level calculations implemented by a math engine. \r\n\r\nThe only thing you have to do is to specify at the start the type of the math engine that will be used for calculations. You can also choose to select the math engine automatically, based on the device configuration detected.\r\n\r\nThe rest of your machine learning code will be the same regardless of the math engine you choose.\r\n\r\n#### Math engines independence\r\n\r\nEach network works with one math engine instance, and all its layers should have been created with the same math engine. If you have chosen a GPU math engine, it will perform all calculations. This means you may not choose to use a CPU for \"light\" calculations like adding vectors and a GPU for \"heavy\" calculations like multiplying matrices. We have introduced this restriction to avoid unnecessary synchronizations and data exchange between devices.\r\n\r\n#### Multi-threading support\r\n\r\nThe [math engine interface](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FAPI\u002FNN\u002FMathEngine.md) is thread-safe; the same instance may be used in different networks and different threads.\r\n\r\nNote that this may entail some synchronization overhead.\r\n\r\nHowever, the [neural network implementation](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FAPI\u002FNN\u002FDnn.md) is not thread-safe; the network may run only in one thread.\r\n\r\n#### ONNX support\r\n\r\n**NeoML** library also works with the models created by other frameworks, as long as they support the [ONNX](https:\u002F\u002Fonnx.ai\u002F) format. See [the description of import API](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FOnnx.md). However, you cannot export a NeoML-trained model into ONNX format.\r\n\r\n#### Serialization format\r\n\r\nThe library uses its own binary format (implemented by `CArchive`, `CArchiveFile`) to save and load the trained models. \r\n\r\n#### GPU support\r\n\r\nProcessing on GPU often helps significantly improve performance of mathematical operations. The **NeoML** library uses GPU both for training and running the models. This is an optional setting and depends on the hardware and software capabilities of your system. \r\n\r\nTo work on GPU, the library requires:\r\n\r\n- Windows: NVIDIA® GPU card with CUDA® 11.2 upd. 1 support.\r\n- iOS: Apple GPU A7+.\r\n- Android: devices with Vulkan 1.0 support.\r\n- Linux\u002FmacOS: no support for GPU processing as yet. \r\n\r\n#### FineObj\r\n\r\nThe **NeoML** library originates in ABBYY internal infrastructure. For various reasons ABBYY uses a cross-platform framework called FineObj. Because of this, the open library version uses some of this framework primitives. See the [common classes description](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FAPI\u002FCommon\u002FREADME.md).\r\n\r\n### C++ interface \r\n\r\n**NeoML** contains two C++ libraries:\r\n\r\n#### Algorithms library NeoML\r\n\r\nThe library provides C++ objects that implement various high-level algorithms. It consists of several parts:\r\n\r\n- [Neural networks](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FAPI\u002FNN\u002FREADME.md)\r\n- [Classification and regression algorithms](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FAPI\u002FClassificationAndRegression\u002FREADME.md)\r\n- [Clustering algorithms](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FAPI\u002FClustering\u002FREADME.md)\r\n- [Auxiliary algorithms](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FAPI\u002FAlgorithms\u002FREADME.md)\r\n\r\n#### NeoMathEngine\r\n\r\nThe math engine used for calculations is a separate module that implements the low-level mathematical functions used in the algorithms library. The user can also call these functions but usually never needs to.\r\n\r\nThis module has different implementations for different platforms. In particular, there is an implementation that uses a GPU for calculations.\r\n\r\nThe math engine is also a set of C++ interfaces described [here](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FAPI\u002FNN\u002FMathEngine.md).\r\n\r\n### Python module\r\n\r\nSee the extensive documentation of the Python module on [readthedocs.io](https:\u002F\u002Fneoml.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Findex.html).\r\n\r\n### Java interface\r\n\r\nTo work with the inference version of the library in Java and Kotlin we provide a [Java interface](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FWrappers\u002FJava.md).\r\n\r\n### Objective-C interface\r\n\r\nTo work with the inference version of the library in Swift and Objective-C we provide an [Objective-C interface](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FWrappers\u002FObjectiveC.md).\r\n\r\n## License\r\nCopyright © 2016-2020 ABBYY Production LLC. Licensed under the Apache License, Version 2.0. See [the license file](LICENSE).\r\n","![NeoML](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneoml-lib_neoml_readme_0d0c33221d60.png)\n\n![桌面版构建状态](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fazure-devops\u002Fbuild\u002Fabbyyopensource\u002F401f7fe0-92d9-411d-9839-60d3455fa1c0\u002F2\u002Fmaster?label=Desktop%20Build)\n![Python构建](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fazure-devops\u002Fbuild\u002Fabbyyopensource\u002F401f7fe0-92d9-411d-9839-60d3455fa1c0\u002F14\u002Fmaster?label=Python%20Build)\n![iOS构建](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fazure-devops\u002Fbuild\u002Fabbyyopensource\u002F401f7fe0-92d9-411d-9839-60d3455fa1c0\u002F15\u002Fmaster?label=iOS%20build)\n![Android构建](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fazure-devops\u002Fbuild\u002Fabbyyopensource\u002F401f7fe0-92d9-411d-9839-60d3455fa1c0\u002F15\u002Fmaster?label=Android%20build)\n[![文档状态](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneoml-lib_neoml_readme_13d664e1afd7.png)](https:\u002F\u002Fneoml.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F?badge=latest)\n\n**NeoML** 是一个端到端的机器学习框架，允许您构建、训练和部署机器学习模型。该框架由 ABBYY 的工程师用于计算机视觉和自然语言处理任务，包括图像预处理、分类、文档布局分析、OCR 以及从结构化和非结构化文档中提取数据。\n\n主要特性：\n\n- 支持超过 100 种层类型的神经网络\n- 传统机器学习：20 多种算法（分类、回归、聚类等）\n- 支持 CPU 和 GPU，推理速度快\n- ONNX 支持\n- 支持的语言：Python、C++、Java、Objective-C\n- 跨平台：相同的代码可以在 Windows、Linux、macOS、iOS 和 Android 上运行\n\n## 目录\n\n\u003C!-- TOC -->\n\n- [构建与安装](#build-and-install)\n\t- [支持的平台](#supported-platforms)\n\t- [第三方依赖](#third-party)\n\t- [构建功能齐全的 C++ 版本](#build-fully-functional-c-version)\n\t- [构建适用于 Java 和 Objective-C 的推理版本](#build-inference-versions-for-java-and-objective-c)\n- [快速入门](#getting-started)\n- [API 描述](#api-description)\n\t- [基本原理](#basic-principles)\n\t\t- [平台无关性](#platform-independence)\n\t\t- [数学引擎无关性](#math-engines-independence)\n\t\t- [多线程支持](#multi-threading-support)\n\t\t- [ONNX 支持](#onnx-support)\n\t\t- [序列化格式](#serialization-format)\n\t\t- [GPU 支持](#gpu-support)\n\t\t- [FineObj](#fineobj)\n\t- [C++ 接口](#c-interface)\n\t\t- [算法库 NeoML](#algorithms-library-neoml)\n\t\t- [NeoMathEngine](#neomathengine)\n\t- [Python 模块](#python-module)\n\t- [Java 接口](#java-interface)\n\t- [Objective-C 接口](#objective-c-interface)\n- [许可证](#license)\n\n\u003C!-- \u002FTOC -->\n\n## 构建与安装\n\n### 支持的平台\n\n完整版 C++ 库已在以下平台上测试过：\n\n|目标操作系统|编译器|架构|\n|----------|----------|------------------------------|\n|Windows 7 及以上（CPU 和 GPU）|MSVC 2019 及以上|x86, x86_64|\n|Ubuntu 14 及以上（CPU）|gcc 5.4 及以上|x86_64|\n|MacOS 10.11 及以上（CPU）|Apple clang 12 及以上|arm64, x86_64|\n|iOS 11 及以上（CPU、GPU）|Apple clang 12 及以上|arm64-v8a, x86_64|\n|Android 5.0 及以上（CPU），Android 7.0 及以上（GPU）|clang 7 及以上|armeabi-v7a, arm64-v8a, x86, x86_64|\n\n推理版 Java 和 Objective-C 库已在以下平台上测试过：\n\n|目标操作系统|编译器|架构|\n|----------|----------|------------------------------|\n|iOS 11 及以上（CPU、GPU）|Apple clang 12 及以上|arm64-v8a, x86_64|\n|Android 5.0 及以上（CPU），Android 7.0 及以上（GPU）|clang 7 及以上|armeabi-v7a, arm64-v8a, x86, x86_64|\n\n### 第三方依赖\n\n该库使用 [CMake](https:\u002F\u002Fcmake.org\u002Fdownload\u002F) 构建（推荐版本 3.18 及以上）。\n\n为了在 Windows、Linux 和 macOS 上获得最佳的 CPU 性能，我们使用 [Intel MKL](https:\u002F\u002Fsoftware.intel.com\u002Fen-us\u002Fmkl)。\n\n在 GPU 上进行计算时，您可以选择在 Windows 或 Linux 上使用 [CUDA](https:\u002F\u002Fdeveloper.nvidia.com\u002Fcuda-downloads)（版本 11.2 upd.1），或在 Windows、Linux 或 Android 上使用 [Vulkan](https:\u002F\u002Fvulkan.lunarg.com\u002Fsdk\u002Fhome)（版本 1.1.130 及以上）。\n\n我们还使用 Google [Test](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle\u002Fgoogletest) 进行测试，并使用 Google [Protocol Buffers](https:\u002F\u002Fdevelopers.google.com\u002Fprotocol-buffers) 来处理 ONNX 模型格式。\n\n为了加速 x86_64 处理器上的某些卷积操作，我们使用非常高效的 JIT 代码生成器 [xbyak](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fherumi\u002Fxbyak)。\n\n### 构建功能齐全的 C++ 版本\n\n有关如何为不同平台构建 C++ 库版本的说明，请参阅 [此处](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FInstallation\u002Fcpp.md)。\n\n### 构建适用于 Java 和 Objective-C 的推理版本\n\n有关如何构建仅用于运行已训练神经网络的 Java 和 Objective-C 版本的说明，请参阅 [此处](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FInstallation\u002Finference.md)。\n\n## 快速入门\n\n几个带有示例代码的教程将帮助您开始使用该库：\n\n- [训练并使用一个简单的网络](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FTutorial\u002FSimpleNet.md)\n- [使用梯度提升进行分类](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FTutorial\u002FNews20Classification.md)\n- [使用 k-means 算法进行数据聚类](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FTutorial\u002FIrisClustering.md)\n\n## API 描述\n\n### 基本原则\n\n该库在设计时遵循以下原则：\n\n#### 平台无关性\n\n用户界面与由数学引擎实现的底层计算完全分离。\n\n您只需在程序启动时指定用于计算的数学引擎类型。此外，您还可以选择根据检测到的设备配置自动选择数学引擎。\n\n无论您选择哪种数学引擎，您的机器学习代码其余部分都将保持不变。\n\n#### 数学引擎独立性\n\n每个神经网络仅使用一个数学引擎实例，并且其所有层都必须使用相同的数学引擎创建。如果您选择了 GPU 数学引擎，则所有计算都将由 GPU 完成。这意味着您不能为“轻量级”计算（如向量相加）使用 CPU，而为“重量级”计算（如矩阵乘法）使用 GPU。我们引入这一限制是为了避免设备之间不必要的同步和数据交换。\n\n#### 多线程支持\n\n[数学引擎接口](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FAPI\u002FNN\u002FMathEngine.md)是线程安全的；同一个实例可以在不同的网络和不同的线程中使用。\n\n需要注意的是，这可能会带来一定的同步开销。\n\n然而，[神经网络实现](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FAPI\u002FNN\u002FDnn.md)并非线程安全；网络只能在一个线程中运行。\n\n#### ONNX 支持\n\n**NeoML** 库也可以处理由其他框架创建的模型，只要这些模型支持 [ONNX](https:\u002F\u002Fonnx.ai\u002F) 格式即可。请参阅 [导入 API 的说明](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FOnnx.md)。不过，您无法将 NeoML 训练的模型导出为 ONNX 格式。\n\n#### 序列化格式\n\n该库使用自定义的二进制格式（由 `CArchive` 和 `CArchiveFile` 实现）来保存和加载训练好的模型。\n\n#### GPU 支持\n\n在 GPU 上进行计算通常可以显著提升数学运算的性能。**NeoML** 库在模型训练和推理过程中均可使用 GPU。此功能为可选设置，具体取决于您的硬件和软件环境。\n\n要在 GPU 上运行，该库需要满足以下条件：\n\n- Windows：支持 CUDA® 11.2 upd. 1 的 NVIDIA® GPU 显卡。\n- iOS：Apple A7 及以上型号的 GPU。\n- Android：支持 Vulkan 1.0 的设备。\n- Linux\u002FmacOS：目前尚不支持 GPU 计算。\n\n#### FineObj\n\n**NeoML** 库源自 ABBYY 的内部基础设施。出于各种原因，ABBYY 使用名为 FineObj 的跨平台框架。因此，开源版本中使用了该框架的一些基础组件。请参阅 [通用类说明](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FAPI\u002FCommon\u002FREADME.md)。\n\n### C++ 接口\n\n**NeoML** 包含两个 C++ 库：\n\n#### 算法库 NeoML\n\n该库提供了实现各种高级算法的 C++ 对象。它由以下几个部分组成：\n\n- [神经网络](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FAPI\u002FNN\u002FREADME.md)\n- [分类与回归算法](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FAPI\u002FClassificationAndRegression\u002FREADME.md)\n- [聚类算法](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FAPI\u002FClustering\u002FREADME.md)\n- [辅助算法](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FAPI\u002FAlgorithms\u002FREADME.md)\n\n#### NeoMathEngine\n\n用于计算的数学引擎是一个独立的模块，实现了算法库中使用的底层数学函数。用户也可以直接调用这些函数，但通常情况下并不需要。\n\n该模块针对不同平台有不同的实现方式，其中特别包括一个利用 GPU 进行计算的实现。\n\n数学引擎还是一组 C++ 接口，详细说明请参见 [此处](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FAPI\u002FNN\u002FMathEngine.md)。\n\n### Python 模块\n\nPython 模块的详细文档可在 [readthedocs.io](https:\u002F\u002Fneoml.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002Findex.html) 上找到。\n\n### Java 接口\n\n为了在 Java 和 Kotlin 中使用该库的推理版本，我们提供了 [Java 接口](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FWrappers\u002FJava.md)。\n\n### Objective-C 接口\n\n为了在 Swift 和 Objective-C 中使用该库的推理版本，我们提供了 [Objective-C 接口](NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FWrappers\u002FObjectiveC.md)。\n\n## 许可证\n版权所有 © 2016–2020 ABBYY Production LLC。根据 Apache License, Version 2.0 许可。请参阅 [许可证文件](LICENSE)。","# NeoML 快速上手指南\n\nNeoML 是一个端到端的机器学习框架，支持构建、训练和部署模型。它由 ABBYY 工程师开发，广泛应用于计算机视觉和自然语言处理任务（如图像分类、OCR、文档布局分析等）。该框架支持超过 100 种神经网络层类型及 20 多种传统机器学习算法，并提供 Python、C++、Java 和 Objective-C 接口，可在 Windows、Linux、macOS、iOS 和 Android 上跨平台运行。\n\n## 环境准备\n\n### 系统要求\nNeoML 的核心 C++ 库已在以下平台测试通过：\n\n| 目标系统 | 编译器 | 架构 |\n| :--- | :--- | :--- |\n| Windows 7+ (CPU\u002FGPU) | MSVC 2019+ | x86, x86_64 |\n| Ubuntu 14+ (CPU) | gcc 5.4+ | x86_64 |\n| macOS 10.11+ (CPU) | Apple clang 12+ | arm64, x86_64 |\n| iOS 11+ (CPU\u002FGPU) | Apple clang 12+ | arm64-v8a, x86_64 |\n| Android 5.0+ (CPU), 7.0+ (GPU) | clang 7+ | armeabi-v7a, arm64-v8a, x86, x86_64 |\n\n> **注意**：目前 Linux 和 macOS 版本暂不支持 GPU 加速。Windows 需配备支持 CUDA 11.2 upd.1 的 NVIDIA 显卡；Android 设备需支持 Vulkan 1.0。\n\n### 前置依赖\n构建项目需要以下工具：\n- **CMake**: 推荐版本 3.18 或更高。\n- **Intel MKL**: (可选) 用于在 Windows\u002FLinux\u002FmacOS 上获得最佳 CPU 性能。\n- **CUDA**: (可选，仅 Windows\u002FLinux) 用于 GPU 加速，版本需为 11.2 upd.1。\n- **Vulkan SDK**: (可选，Windows\u002FLinux\u002FAndroid) 用于 GPU 加速，版本 1.1.130+。\n- **其他**: Google Test (测试用), Protocol Buffers (ONNX 支持), xbyak (x86_64 JIT 加速)。\n\n## 安装步骤\n\nNeoML 主要通过源码编译安装。以下是构建完整功能 C++ 版本的通用步骤（以 Linux\u002FCMake 为例）：\n\n1. **克隆仓库**\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FABBYY\u002FNeoML.git\n   cd NeoML\n   ```\n\n2. **创建构建目录并配置**\n   ```bash\n   mkdir build\n   cd build\n   cmake .. -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release\n   # 若需启用 GPU (Windows\u002FLinux with CUDA)，添加: -DUSE_CUDA=ON\n   # 若需启用 Intel MKL，添加: -DUSE_MKL=ON\n   ```\n\n3. **编译与安装**\n   ```bash\n   cmake --build . --config Release\n   sudo make install\n   ```\n\n> **Python 用户提示**：编译完成后，可在构建目录中找到 Python 模块。具体安装细节请参考官方文档 `NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FInstallation\u002Fcpp.md`。对于仅需推理功能的 Java 或 Objective-C 版本，请参阅 `NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FInstallation\u002Finference.md`。\n\n## 基本使用\n\n以下示例展示如何使用 NeoML 进行简单的机器学习任务。更多教程（如梯度提升分类、K-Means 聚类）请参考 `NeoML\u002Fdocs\u002Fen\u002FTutorial\u002F` 目录。\n\n### Python 示例：训练并使用简单神经网络\n\n确保已正确编译并安装 Python 模块后，即可导入使用：\n\n```python\nimport neoml\n\n# 1. 初始化数学引擎 (自动选择可用的 CPU 或 GPU)\nmath_engine = neoml.MathEngine()\n\n# 2. 创建简单的全连接神经网络\n# 假设输入维度为 10，输出类别为 2\ndnn = neoml.Dnn(math_engine)\ninput_layer = dnn.add_input_layer(\"input\", [10])\nfc_layer = dnn.add_fully_connected_layer(\"fc\", input_layer, 2)\ndnn.add_softmax_layer(\"output\", fc_layer)\n\n# 3. 准备数据 (此处仅为示意，实际需替换为真实数据)\n# X_train: 训练特征, y_train: 训练标签\n# X_test: 测试特征\nX_train = [[0.1]*10, [0.9]*10] \ny_train = [0, 1]\n\n# 4. 训练模型\ndnn.train(X_train, y_train, epochs=10)\n\n# 5. 推理预测\npredictions = dnn.predict([X_train[0]])\nprint(f\"Prediction: {predictions}\")\n```\n\n### C++ 核心概念\n在 C++ 中使用时，需遵循以下原则：\n- **平台无关性**：代码逻辑与底层计算引擎分离，只需在启动时指定 `MathEngine` 类型。\n- **线程安全**：`MathEngine` 实例是线程安全的，但 `Dnn` (神经网络) 实例只能在单线程中运行。\n- **序列化**：使用 `CArchive` 和 `CArchiveFile` 保存和加载训练好的模型（二进制格式）。\n- **ONNX 支持**：可以导入其他框架训练的 ONNX 模型进行推理，但暂不支持将 NeoML 模型导出为 ONNX。\n\n详细 API 文档请访问 [NeoML ReadTheDocs](https:\u002F\u002Fneoml.readthedocs.io\u002Fen\u002Flatest\u002F)。","某金融科技公司团队正在开发一款移动端票据识别应用，需要在 iOS 和 Android 设备上实时提取发票关键信息并分类。\n\n### 没有 neoml 时\n- **多端维护成本高**：算法团队用 Python 训练模型，但移动端需分别用 CoreML 和 TFLite 重写推理代码，导致安卓与 iOS 版本功能更新不同步。\n- **混合算法难以整合**：业务既需要深度学习做 OCR 文字识别，又需要传统聚类算法处理异常数据，不得不集成多个独立库，造成安装包体积臃肿。\n- **硬件加速适配复杂**：为了在旧款手机上流畅运行，需手动针对不同芯片编写 CPU\u002FGPU 切换逻辑，开发周期被大量底层优化工作占据。\n- **模型部署链路断裂**：从实验环境到生产环境的格式转换频繁出错，且缺乏统一的序列化标准，导致线上模型版本管理混乱。\n\n### 使用 neoml 后\n- **一次编写全平台运行**：利用 neoml 的跨平台特性，团队用同一套 C++ 核心代码同时部署到 Windows 服务器、iOS 及 Android 端，确保了多端逻辑严格一致。\n- **统一框架支持混合建模**：在一个项目中直接调用 neoml 内置的 100+ 神经网络层和 20+ 传统机器学习算法，无缝串联 OCR 识别与异常检测流程，显著减小了应用体积。\n- **自动适配计算后端**：neoml 自动根据设备能力切换 Intel MKL、CUDA 或 Vulkan 加速，无需人工干预即可在低端安卓机上实现毫秒级推理响应。\n- **端到端无缝交付**：支持 ONNX 格式及统一的序列化机制，模型从训练到移动端加载全程无损，大幅降低了部署出错率。\n\nneoml 通过“一套代码、多种算法、全端通用”的能力，彻底消除了移动端 AI 落地中的碎片化难题。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fneoml-lib_neoml_0d0c3322.png","neoml-lib","NeoML","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fneoml-lib_cb02e822.png","Cross-platform machine learning framework. Supports both deep learning and traditional ML algorithms.",null,"www.abbyy.com\u002Fneoml\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fneoml-lib",[83,87,91,95,99,103,106,110,114,118],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"C++","#f34b7d",67.8,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Assembly","#6E4C13",14.5,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"Python","#3572A5",5.6,{"name":96,"color":97,"percentage":98},"Metal","#8f14e9",2.5,{"name":100,"color":101,"percentage":102},"C","#555555",2.4,{"name":104,"color":105,"percentage":23},"Cuda","#3A4E3A",{"name":107,"color":108,"percentage":109},"Objective-C++","#6866fb",1.6,{"name":111,"color":112,"percentage":113},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",1.3,{"name":115,"color":116,"percentage":117},"CMake","#DA3434",1.2,{"name":119,"color":120,"percentage":121},"Swift","#F05138",0.3,797,126,"2026-03-13T03:06:25","Apache-2.0",4,"Windows, Linux, macOS","非必需。Windows\u002FLinux 训练和推理需 NVIDIA GPU (CUDA 11.2 upd. 1)；Android 推理需支持 Vulkan 1.0+ 的设备；iOS 需 Apple A7+ GPU。Linux\u002FmacOS 桌面端暂不支持 GPU 处理。未说明具体显存大小。","未说明",{"notes":131,"python":129,"dependencies":132},"该框架支持 C++、Python、Java 和 Objective-C。完整 C++ 库支持 Windows 7+\u002FUbuntu 14+\u002FmacOS 10.11+；移动端支持 iOS 11+ 和 Android 5.0+ (CPU) \u002F 7.0+ (GPU)。注意：NeoML 支持导入 ONNX 模型，但不支持将训练好的模型导出为 ONNX 格式。数学引擎（Math Engine）在线程间安全，但神经网络实例本身不是线程安全的。",[133,134,135,136,137,138,139],"CMake >= 3.18","Intel MKL (可选，用于 CPU 加速)","CUDA 11.2 upd. 1 (可选，用于 Windows\u002FLinux GPU)","Vulkan SDK >= 1.1.130 (可选，用于 Windows\u002FLinux\u002FAndroid GPU)","Google Test","Google Protocol Buffers","xbyak",[13],[142,143,144,145,146,147],"ml","machine-learning","deep-learning","cpp","onnx","neural-network","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T05:27:03.986370",[151,156,161,165,170,175,180],{"id":152,"question_zh":153,"answer_zh":154,"source_url":155},10488,"在 Fedora 上构建时遇到 'Could NOT find Protobuf' 错误怎么办？","该错误通常是因为 protobuf-compiler 版本与 protobuf 库版本不匹配导致的。建议尝试以下步骤：\n1. 删除所有旧的构建文件，从头开始重新运行 cmake 配置（例如：`cmake -G Ninja ...`）。\n2. 如果问题依旧，可能需要手动安装特定版本的 Protobuf（例如 3.17.3），以确保编译器与库版本一致。\n注意：NeoML 使用内置的 `find_package` 查找 Protobuf，没有特殊的变通方法，因此环境一致性至关重要。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fneoml-lib\u002Fneoml\u002Fissues\u002F654",{"id":157,"question_zh":158,"answer_zh":159,"source_url":160},10489,"在 Windows (Visual Studio) 下链接时提示 'cannot open file NeoMathEngine.x64.Debug.lib' 如何解决？","这通常是由于宏定义或构建配置问题导致的。请尝试以下解决方案：\n1. 更新代码到最新的 master 分支。\n2. 修改 `NeoMathEngine\u002Finclude\u002FNeoMathEngine\u002FNeoMathEngineDefs.h` 文件第 57 行，将其替换为：`#if defined( FINEOBJ_VERSION ) && !defined( CMAKE_INTDIR )`。\n3. 确保在 Visual Studio 的项目属性中，'Linker -> Input -> Additional Dependencies' 添加了 `NeoMathEngine.lib;NeoML.lib;`，并且 'Additional Library Directories' 指向了正确的构建输出目录（如 `...\\Build\\NeoMathEngine\\src\\Debug`）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fneoml-lib\u002Fneoml\u002Fissues\u002F66",{"id":162,"question_zh":163,"answer_zh":164,"source_url":160},10490,"编译时出现 'identifier not found: NOT_FOUND' 错误是什么原因？","这个错误通常出现在 `NeoAssert` 或类似断言宏中，表明 `NOT_FOUND` 常量未被正确识别。这往往与上述链接错误同源，是由于构建系统未正确定义内部宏导致的。解决方法同上：更新到最新代码，并修改 `NeoMathEngineDefs.h` 中的条件编译指令，确保 `FINEOBJ_VERSION` 和 `CMAKE_INTDIR` 的定义逻辑正确，从而让相关头文件能正确包含定义 `NOT_FOUND` 的部分。",{"id":166,"question_zh":167,"answer_zh":168,"source_url":169},10491,"NeoML 是否支持 Flutter 绑定？","目前官方团队没有开发 Flutter\u002FDart 绑定的计划，因为团队内部暂无此需求且人手集中在其他优化任务上。但是，NeoML 是开源的，社区用户完全可以自行实现 Flutter 绑定。如果有开发者感兴趣，可以基于现有 C++ 接口进行封装。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fneoml-lib\u002Fneoml\u002Fissues\u002F515",{"id":171,"question_zh":172,"answer_zh":173,"source_url":174},10492,"为什么代码中同时使用了 'virtual' 和 'override' 关键字？","这是项目的代码风格选择。虽然从 C++11 标准来看，有了 `override` 后 `virtual` 在派生类中是冗余的，但项目维护者选择在方法定义中同时保留这两个关键字。这一风格已在之前的 PR (#25) 中被确认合并。如果对此有强烈异议，可以开启新的讨论，但目前这是既定的编码规范。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fneoml-lib\u002Fneoml\u002Fissues\u002F17",{"id":176,"question_zh":177,"answer_zh":178,"source_url":179},10493,"PrecisionRecallLayer 层在处理大尺寸输出时速度较慢，有优化方案吗？","针对语义分割网络中大尺寸输出导致的性能下降问题，官方已注意到 `positivesCorrect` 等指标的计算是在 CPU 端进行的。虽然 Issue 中提出了在设备端（GPU）实现计算的请求，目前的临时建议是检查输入 Blob 的尺寸。对于大规模数据，该层的性能瓶颈确实存在，后续版本可能会考虑将相关计算移至 Device 端以提升速度。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fneoml-lib\u002Fneoml\u002Fissues\u002F456",{"id":181,"question_zh":182,"answer_zh":183,"source_url":184},10494,"如何在旧版 C++ 标准中使用 clamp 函数？","项目建议在 `NeoML` 命名空间下自行实现兼容版本的 `clamp` 函数，以避免编写多层比较逻辑。如果编译器支持 C++17 (`__cplusplus >= 201703L`)，直接使用 `std::clamp`；否则，可以使用如下模板实现：\n```cpp\ntemplate\u003Ctypename T, typename Compare = std::less\u003CT>> \nconstexpr const T& clamp(const T &v, const T &lo, const T &hi, Compare comp = Compare()) {\n    return comp(v, lo) ? lo : comp(hi, v) ? hi : v;\n}\n```\n维护者表示可能在 NeoOnnx 模块中直接引入带 `std::` 的 clamp 实现。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fneoml-lib\u002Fneoml\u002Fissues\u002F496",[186,191],{"id":187,"version":188,"summary_zh":189,"released_at":190},71052,"NeoML-master_2.0.5.0","We are glad to present to you the second release of NeoML!\r\nNeoML is an end-to-end machine learning framework that allows you to build, train, and deploy ML models.\r\n\r\nMajor Features\r\n\r\nNeural networks with support for over 100 layer types\r\nTraditional machine learning: 20+ algorithms (classification, regression, clustering, etc.)\r\nCPU and GPU support, fast inference\r\nONNX support\r\nLanguages: C++, Python, Java, Objective-C\r\nCross-platform: the same code can be run on Windows, Linux, macOS, iOS, and Android","2021-06-22T05:25:53",{"id":192,"version":193,"summary_zh":194,"released_at":195},71053,"NeoML-master_1.0.1.0","We are glad to present to you the first release of **NeoML**! \r\n**NeoML** is an end-to-end machine learning framework that allows you to build, train, and deploy ML models.\r\n\r\nMajor Features\r\n\r\n- Neural networks with support for over 100 layer types\r\n- Traditional machine learning: 20+ algorithms (classification, regression, clustering, etc.)\r\n- CPU and GPU support, fast inference\r\n- ONNX support\r\n- Languages: C++, Java, Objective-C\r\n- Cross-platform: the same code can be run on Windows, Linux, macOS, iOS, and Android","2020-06-14T17:44:03"]