精选C++/C框架列表:深度学习应用的强力支撑

需积分: 5 0 下载量 130 浏览量 更新于2024-10-24 收藏 53KB ZIP 举报
资源摘要信息:"A_curated_list_of_awesome_C++_(or_C)_frameworks" C++和C语言是两种广泛使用的高级编程语言,它们在系统编程、游戏开发、嵌入式系统以及近年来非常流行的深度学习领域中扮演着重要角色。C++作为C语言的超集,提供了面向对象编程、泛型编程以及性能优化的特性。由于其高效性和灵活性,C++在需要高性能计算和资源管理的应用中非常受欢迎。 本资源是一份精心整理的C++(或C)框架列表,旨在为开发者提供一系列高质量的开源框架、库和工具,以便于在不同的开发场景中快速搭建和实现功能。这些框架涵盖了从数据处理、图形渲染、网络通信、到特定领域(如深度学习)的应用程序开发等各个方面。因为深度学习是目前IT行业中一个非常热门和活跃的领域,列表中会特别关注那些支持或与深度学习密切相关的框架。 C++在深度学习中的应用正变得越来越普遍,原因在于其能够提供对底层硬件资源的有效控制,以及在处理大规模数据和复杂模型时的性能优势。而深度学习框架通常包括实现各种神经网络层、优化算法、自动微分机制等核心组件,允许研究人员和工程师专注于模型的设计和训练,而无需从头开始编写大量的底层代码。 在数据处理方面,框架可能包括一些用于文件I/O、数据格式转换、以及高效数据处理的库,这对于准备和处理深度学习训练数据集至关重要。图形渲染和网络通信框架则能够支持在深度学习应用中实现可视化和模型部署时的远程通信。 通过这份资源,开发者可以获得关于哪些框架已经在生产环境中得到验证,哪些框架具有活跃的社区支持,以及如何将这些框架有效地应用到自己的项目中。这份资源不仅能够帮助开发者节省寻找合适工具的时间,还能让开发者了解当前技术领域的最佳实践。 最终,这份资源列表有助于推动C++社区的发展,尤其是对于那些致力于深度学习和其他需要高性能计算的领域。随着技术的不断进步,这些框架也会持续更新和升级,以适应新的挑战和需求。对于那些对C++或深度学习感兴趣的开发者来说,这份资源是一个宝贵的参考和学习工具。

详细逐步解释下列代码:import os.path import re import yaml import csv from tasly import builder_utils ############################ # IntAct - MutationDs # ############################ def parser(databases_directory, download=True): relationships = set() # 加载yml文件 with open('./yml/mutationDsConfig.yml', 'r') as f: config = yaml.safe_load(f) header = config['header'] output_file_name = "mutation_curated_affects_interaction_with.csv" regex = r":(\w+)\(" url = config['mutations_url'] directory = os.path.join(databases_directory, "MutationDs") builder_utils.checkDirectory(directory) file_name = os.path.join(directory, url.split('/')[-1]) if download: builder_utils.downloadDB(url, directory) with open(file_name, 'r', encoding='utf-8') as mf: first = True for line in mf: if first: first = False continue data = line.rstrip("\r\n").split("\t") if len(data) > 12: internal_id = data[0] pvariant= '_'.join(data[1].split(':')) effect = data[5] organism = data[10] interaction = data[11] evidence = data[12] if organism.startswith("9606"): matches = re.finditer(regex, interaction) for matchNum, match in enumerate(matches, start=1): interactor = match.group(1) relationships.add((pvariant, interactor, "CURATED_AFFECTS_INTERACTION_WITH", effect, interaction, evidence, internal_id, "Intact-MutationDs")) # builder_utils.remove_directory(directory) return (relationships, header, output_file_name) if __name__ == '__main__': databases_directory = './databases' relationships, header, output_file_name = parser(databases_directory, download=True) # 新建CSV文件并写入表头 with open(os.path.join('./databases/MutationDs', output_file_name), 'w', newline='', encoding='utf-8') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(header) for item in relationships: writer.writerow(item) print("Data saved to {} successfully!".format('entities.csv'))

2023-05-31 上传