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MMKV

跨平台高性能键值存储框架

MMKV是一款高效、轻量级的跨平台键值存储框架,在微信等应用中广泛使用。它支持Android、iOS/macOS、Windows、POSIX和HarmonyOS NEXT等多个平台。MMKV通过mmap实现内存与文件同步,并使用protobuf进行数据编解码,达到卓越性能。框架支持多进程并发访问,无需额外同步操作,所有修改即时保存。MMKV代码结构简洁,二进制大小仅约50K,是理想的轻量级存储方案。

redka - 基于SQLite的Redis替代方案 支持持久化和ACID事务
GithubRedisRedkaSQLite开源项目数据库缓存
Redka是一个开源项目,基于SQLite重新实现Redis核心功能,完全兼容Redis API。主要特点包括数据不限于内存、支持ACID事务和SQL视图增强分析能力。支持Redis五种核心数据类型,提供键管理、服务器管理和事务处理命令。可作为独立服务器或Go模块使用,性能适合大多数应用场景。
papaya - Papaya 并发哈希表优化读取密集型工作负载
Githubpapaya原子操作并发哈希表开源项目异步编程无锁API
Papaya是一个并发哈希表,专为读取密集型工作负载优化。它提供无锁API、原子操作和异步支持,具有高可扩展性和低延迟读取性能。Papaya保证所有操作的延迟可预测,采用高效内存管理和垃圾回收,适合需要高吞吐量和一致性能的应用场景。
Valet - iOS和macOS密钥链数据安全存储库
GithubSwiftValetiOS安全密钥链开源项目数据存储
Valet是一个开源的iOS、tvOS、watchOS和macOS密钥链数据存储库。它提供简单API让开发者安全存储和检索数据,无需深入了解密钥链原理。支持Face ID、Touch ID等多种访问控制,可在应用和设备间共享数据。具备线程安全性和数据迁移功能,适用于各类应用的敏感信息安全存储。
Kermit - 跨平台日志记录工具 简化多平台开发
GithubKermit开源项目日志工具编程跨平台软件开发
Kermit是一个跨平台日志记录工具,旨在简化多平台开发中的日志管理。通过提供统一的API,Kermit使开发者能够在不同平台间共享和管理日志,有助于提高调试效率。这个工具适用于移动应用和桌面程序开发,为开发者提供了一致的日志解决方案。
skipdb - 高并发内存数据库和事务管理系统
GithubMVCCSkipDBWASM事务管理内存数据库开源项目
SkipDB是一款开源的高并发内存数据库和事务管理系统。它实现了乐观并发控制、可序列化快照隔离和写偏差避免。基于此,SkipDB提供了一个支持ACID、MVCC和WebAssembly的内存数据库。该系统具有高性能、易用性和可扩展性,适用于需要处理大量并发事务的应用场景。
KTVHTTPCache - 多媒体资源HTTP缓存框架 支持边播边下载
GithubHTTP缓存框架KTVHTTPCacheiOS开发多媒体资源缓存开源项目音视频播放
KTVHTTPCache是一个HTTP缓存框架,主要用于多媒体资源缓存。它支持边播放边缓存、预加载、HLS和AirPlay等功能。该框架具有多并发和线程安全特性,配有日志系统和缓存管理功能。设计理念注重效率和最小化网络使用,适用于iOS 12.0以上系统。除了支持多种音视频格式,还可用于文件下载和图片加载等场景。
mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎
AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化
mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现,无外部依赖,支持ARM NEON和x86 AVX2指令集,并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用,实现本地推理而无需上传敏感数据。
protobuf - 跨语言高效数据序列化框架
GithubGoogleProtocol Buffers开源开源项目数据序列化跨语言
Protocol Buffers是一种开源的、跨语言、跨平台的数据序列化框架。它由Google开发,支持C++、Java、Python等多种编程语言。该框架提供了高效的数据结构化、序列化和反序列化方法,包含编译器和运行时库。Protocol Buffers具有安装简便、使用灵活、性能卓越等特点,广泛应用于数据交换和存储优化,成为众多大型项目的首选数据格式。
mmengine - 深度学习训练引擎支持大规模模型训练和多种策略
GithubMMEngineOpenMMLabPyTorch开源项目深度学习训练引擎
MMEngine是基于PyTorch的深度学习模型训练基础库,作为OpenMMLab代码库的训练引擎。它集成主流大规模模型训练框架,支持混合精度训练等多种策略,提供友好的配置系统和主流监控平台支持。MMEngine不仅适用于OpenMMLab项目,还可广泛应用于其他深度学习项目。
RWKV-LM - 高性能并行化RNN,探索和应用RWKV模型
GithubRNNRWKVTransformer并行化开源项目性能
RWKV是一个高性能的并行化RNN,具有变换器级别的性能。该模型实现了快速的推理和训练速度,不依赖于传统的注意力机制,而是通过隐藏状态进行计算,优化了VRAM的使用,并支持处理无限长度的文本上下文。RWKV的这些特点使其在进行句子嵌入和处理复杂文本任务时显示出优越的能力。
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