最全数据科学C/C++机器学习库整理，再也不用百度搜了( 三 ) C++在数据科学及大数据中到底

GitHub：
xLearn -- 高性能，易于使用且可扩展的机器学习套件，可用于解决大规模的机器学习问题。xLearn对于解决大规模稀疏数据上的机器学习问题特别有用，这在Internet服务（例如在线广告和推荐系统）中非常常见。
GitHub：
Featuretools –一个用于自动特征工程的库。它擅长使用可重复使用的特征工程“基元”将事务和关系数据集转换为用于机器学习的特征矩阵。
GitHub：
skynet -- 用于学习神经网络的库，具有C接口，在JSON中设置了网。用C ++编写，并使用Python ， C ++和C＃进行绑定。
GitHub：
Feast -- 用于管理，发现和访问机器学习功能的功能存储。Feast可为模型训练和模型服务提供一致的特征数据视图。
GitHub：
Hopsworks -- 具有AI的数据密集型平台，具有业界首个开源功能存储。Hopsworks Feature Store既提供了用于基于Apache Hive进行培训和批处理的功能库，又为在线应用程序提供了基于MySQL Cluster的功能服务数据库。
GitHub：
Polyaxon -- 一个可重现和可扩展的机器学习和深度学习的平台。
GitHub：
sara -- C ++计算机视觉库，具有易于理解且高效的计算机视觉算法实现。[Mozilla Public License版本2.0]
GitHub：
ANNetGPGPU -- 基于GPU（CUDA）的人工神经网络库。[LGPL]
GitHub：
btsk -- 游戏行为树入门套件。[zlib]
GitHub：
Evolving Objects -- 基于模板的ANSI-C++演化计算库，可帮助您快速地编写自己的随机优化算法。[LGPL]
官网：
frugally-deep -- 只使用C++中的 KARAS 模型的头文件库。 [MIT]
GitHub：
Genann -- C中的简单神经网络库。 [zlib]
GitHub：
PyTorch -- 具有强大GPU加速功能的Python中的张量和动态神经网络。
GitHub：
Recast / Detour --（3D）导航网格生成器和探路器，主要用于游戏。[zlib]
GitHub：
tiny-dnn -- 在C++11中仅有标头，无依赖项的深度学习框架。[BSD]
GitHub：
Veles -- 用于快速深度学习应用程序开发的分布式平台。[Apache]
GitHub：
Kaldi -- 语音识别工具包。[Apache]
GitHub：
19. 计算机视觉
CCV -- 基于 C/缓存/核心计算机视觉库，一个现代计算机视觉库。
GitHub：
VLFeat -- VLFeat 是一个开放和便携式的计算机视觉算法库，它具有 Matlab 工具箱。
官方文档：
EBLearn -- Eblearn 是一个面向对象的 C++库，实现各种机器学习模型 [弃用]
官网：
OpenCV -- OpenCV 具有C++、C、Python、Java 和 MATLAB 接口，并支持 Windows、Linux、Android 和 Mac 操作系统。
官方文档：
VIGRA -- VIGRA 是一种通用的C++计算机视觉和机器学习库，用于使用 Python 绑定实现任意维数。
GitHub：
Openpose -- 一个实时多人关键点检测库，用于身体、面部、手和脚的评估。
GitHub：
20. Facebook 研究的FlashLight
FlashLight是一个快速、灵活的机器学习库，完全由Facebook AI Research Speech团队以及Torch和Deep Speech的创建者以C++编写而成。
GitHub：
21. 阿里巴巴的MNN（移动神经网络）
MNN 是一个高效、轻量级的深度学习框架。它支持深度学习模型的推理和培训，具有业界领先的设备推理和训练性能。
Gitee：
22. Facebook 研究的Habitat-SIM
Habitat-SIM （C++）库允许在高度逼真的和高效的 3D 模拟器中培训体现的 AI 代理（虚拟机器人），然后再将学到的技能转移到现实中。它使用静态数据集（例如 ImageNet、COCO、VQA）与 AI ，其中代理通过从中学习在现实环境中工作。
GitHub：
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注：文中大部分库的链接可以直接访问，部分则需要访问外网~
这应该是最全的数据科学C++机器学习库汇总了
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