AI · 算法工程
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超轻量级中文 OCR 工具，总模型仅 4.7M，支持竖排文字识别，可在 ncnn、MNN、TNN 等推理后端运行，适合端侧和低资源场景部署。
超低延迟的语音转文字、意图识别和语音合成工具，用来搭建语音助手和语音交互界面，响应快、适合实时对话场景。
本地离线神经 TTS 的 C++ 推理端，已归档，新项目接手前只该当历史依赖看
把训练好的深度学习模型优化并部署到 Intel CPU、GPU 等硬件上做推理，支持视觉、LLM 和生成式模型，省去自己折腾底层加速的麻烦。
开源分布式数据库，兼容 MySQL，支持 HTAP 混合负载与全文检索，用一套引擎承载 OLTP、分析和 AI 场景下的高要求业务。
一套能在手机和边缘设备上本地跑大模型、扩散模型和多模态推理的生产级 SDK，覆盖 Android、iOS、Flutter，省去自己搭推理链路的麻烦。
面向本地部署的高速大模型推理引擎，通过稀疏激活与量化等技术，让消费级显卡也能流畅跑起 Llama 类模型。
面向 AI Agent 的多模态数据运行时，提供无服务器 Postgres 与数据湖，支持大规模检索和模型训练。
开源视觉、视觉惯性与多地图 SLAM 库，支持单目、双目、RGB-D 相机，在室内外场景提供高精度实时定位与建图。
面向 NVIDIA Jetson 嵌入式设备的深度学习推理部署指南，用 TensorRT 加速图像识别等视觉任务，配套教程和预训练模型开箱即用。
MySQL 的社区分支，由原 MySQL 核心团队维护，提供功能完整、稳定且许可证宽松的开源关系型数据库，支持全文检索、GIS 和向量近邻搜索。
Meshtastic 官方固件，让 ESP32、nRF52 等低成本 LoRa 开发板组成无需基站的离网 Mesh 通信网络，适合徒步和野外场景。
用 TensorRT 网络定义 API 手写实现 YOLO、ResNet、Swin Transformer 等主流深度学习模型，并附 C++ 推理代码，方便直接部署到 NVIDIA GPU。
Mooncake 是支撑 Kimi 大模型服务的推理平台，通过 KVCache 分离式架构和 RDMA 高速传输，把预填充与解码拆开部署，提升长上下文场景下的吞吐和资源利用率。
Windows/macOS 上替代 Snipaste 和系统截图工具的本地截图录屏方案，OCR 与标注全程离线
提供 Snow Shot 截图工具和 Snow Image Viewer 看图软件的源码，集截图、录屏、OCR 和图片浏览于一体，适合需要本地桌面图像处理工具的用户。
用 C++ 写的图像处理与数据并行计算 DSL，把算法和调度分开描述，自动生成适配 CPU、GPU 等硬件的高性能代码。
多视图几何 C++ 库，为三维计算机视觉和运动恢复结构（SfM）提供基础算法，可做摄影测量与三维重建。
Facebook AI 开源的端到端语音识别训练工具包，用 C++ 实现，可基于 wav2letter 架构训练声学模型，省去传统 ASR 繁琐的特征工程流程。
面向手机等消费级设备的 LLM 推理引擎，用 2bit 量化和手写内核把大模型塞进端侧运行，主打低显存、跨 Android/iOS 的 ARM 部署。
在本地 GPU 和 NPU 上直接跑优化后的大模型，帮用户发现并启动本地 AI 应用，省去自己折腾推理环境的麻烦。
支持 Markdown 的纯文本记事本和待办管理工具，可与 Nextcloud/ownCloud 同步笔记，数据本地优先存储。
开源的三维网格处理系统，支持网格编辑、简化、重建和点云处理，适合处理扫描或打印前的 3D 模型。
GPU 加速的数据预处理库，提供高度优化的图像、音频处理算子和执行引擎，解决深度学习训练中数据管道拖慢 GPU 的瓶颈。