go-attention开源项目 – 纯Go实现的高性能注意力机制

Bunki 是一个高效的 C 协程库，旨在简化协程的管理与调度，特别适用于多线程环境和嵌入式系统。它提供了轻量级的框架，支持高效的上下文切换和灵活的调度机制，使开发者能够轻松创建和管理协程。

K3s是一个轻量级的Kubernetes发行版，专为资源受限的环境和边缘计算而设计。它具有低资源占用、简单易用的特点，非常适合边缘计算和物联网设备的快速部署。K3s集成了SQLite作为默认存储，同时支持外部存储，确保高可用性，并与Kubernetes API兼容，支持大多数Kubernetes生态系统中的工具和应用。

Henry是一个Go语言库，提供了处理切片、映射和通道的通用辅助函数，旨在增强代码的可读性和效率。

Simple Transformers 是一个旨在简化使用最新 Transformer 模型（如 BERT、RoBERTa、XLNet、XLM 和 DistilBERT）进行多类文本分类等任务的库。它提供了易于使用的接口，使得模型训练、评估和预测过程更加便捷，适合快速原型开发和实验。

UpSnap 是一个使用 SvelteKit、Go 和 PocketBase 编写的简单局域网唤醒 Web 应用程序，旨在帮助用户轻松唤醒局域网内的设备。

k3s-root 是 k3s 项目的核心组件，提供轻量级的 Kubernetes 解决方案，旨在简化容器管理和部署。

分享一份精选机器学习系统的入门资料集合，收集了一系列有关注意力机制、性能优化、量化、长上下文长度和稀疏性等方面的论文、视频和代码库。

一个机器学习算法的实现项目，专注于使用numpy库从零开始构建神经网络和Transformer模型，旨在帮助理解和学习机器学习的核心概念

该项目实现了带有倒置点积注意力路由的胶囊网络，这是一种新颖的方法，利用倒置点积注意力来改进胶囊之间的路由。该方法不仅提高了胶囊网络的可解释性和性能，还支持高效的计算和可扩展性，并提供了一个灵活的框架，用于实验不同的胶囊架构。

Bramble是一个简单、生产就绪的GraphQL联邦网关，使用Go语言编写，旨在为生产环境提供高性能和灵活的配置选项。

Boxo是一套用于构建IPFS应用程序和实现的Go语言参考库。它提供了高质量的组件，支持与公共和私有IPFS网络的交互，代码经过实战检验，并且在社区中广泛使用和理解。

Q8 Kernels 是一个专门为高效实现8-bit核心运算而设计的库，支持FP8和INT8的快速计算。该库特别适合需要高性能计算的场景，如深度学习、高性能计算任务和嵌入式系统。通过优化8-bit核心运算的性能，Q8 Kernels 提供了快速的计算能力，帮助用户在各种应用中提升计算效率。

该项目展示了Transformer模型如何通过上下文学习（ICL）执行全贝叶斯推断，特别是在合成数据上的训练中，模型能隐式学习后验分布，其采样质量可与传统方法如马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）和变分推断（VI）相媲美。这为深度学习在贝叶斯框架下的应用提供了创新方法。

Sol是一款阳光明媚的小型虚拟机，专为嵌入式系统和资源受限环境设计。它具有高效的内存管理、支持多种编程语言、易于扩展和定制，并且能够在跨平台上运行。

YOLOv12是一个基于注意力机制的新框架，旨在突破传统CNN架构的局限，提高性能和计算速度。