beast

基于Boost.Asio的C++11网络编程库Beast

Beast HTTP WebSocket Boost.Asio C++11 Github 开源项目

Beast是一个C++头文件库,提供低级HTTP/1、WebSocket和网络协议类型与算法,采用Boost.Asio的异步模型。它为编写可互操作的网络库奠定基础,设计注重对称性、易用性、灵活性和性能。Beast支持对称的客户端和服务器端开发,适用于构建高并发的网络应用,为C++11网络编程提供强大工具,也是进一步抽象的理想基础。

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介绍相关项目

libuv - 跨平台高性能异步I/O库

GithubNode.jslibuv事件循环多平台支持开源项目异步I/O

libuv是一个专注于异步I/O的跨平台支持库，最初为Node.js开发，现已被Julia、uvloop等多个项目采用。它提供全功能事件循环、异步TCP和UDP套接字、DNS解析、文件系统操作、IPC通信等功能。libuv支持epoll、kqueue、IOCP等多种I/O模型，并具备线程池、信号处理、高精度时钟等特性。该库采用MIT许可证，为开发者提供稳定的ABI和详细文档。

aeron - 高性能低延迟的跨平台消息传输框架

AeronGithubIPCUDP开源项目消息传输高性能

Aeron是一个专注于高性能和低延迟的开源消息传输框架。它支持UDP单播、多播和IPC通信，提供Java、C和C++客户端实现。Aeron的核心功能包括跨机器高效消息交换、消息流存档和基于Raft算法的集群容错服务。通过集成Simple Binary Encoding技术，Aeron优化了消息编码和解码性能。该框架设计目标是在各类消息系统中实现最高吞吐量和最低延迟，适用于构建高性能通信系统。

Networking - Swift库简化iOS JSON API网络请求

GithubJSON APINetworkingSwiftURLSessioniOS开源项目

Networking是一个Swift库，集成URLSession、async-await、Combine和泛型技术，简化iOS应用与JSON API的交互。该库提供轻量级客户端，自动处理常见网络代码，并以简洁API实现Swift模型与JSON数据的无缝转换。支持Apple最新技术，兼容Decodable协议和各种JSON解析器，内置网络日志功能，为iOS开发者提供高效的网络请求解决方案。

pybind11 - C++11 和 Python 的高效绑定库

C++GithubPythonpybind11开源项目绑定库跨语言开发

pybind11 是一个轻量级的仅头文件库，用于 C++11 和 Python 间的无缝绑定。它可将 C++ 类型暴露给 Python，也支持反向操作，主要用于为现有 C++ 代码创建 Python 接口。该库具有简洁语法、低依赖性和高性能，支持函数重载、异常处理和继承等多种 C++ 特性。pybind11 还集成了 NumPy 支持，可绑定 lambda 函数，兼容 Python 3.8+ 和 PyPy3。

axios - 多功能的跨平台HTTP请求库

GithubHTTP客户端Promiseaxios开源项目数据转换请求拦截

Axios是一个功能丰富的HTTP请求库，可用于浏览器和Node.js环境。它提供了请求/响应拦截、数据转换、请求取消等核心功能，并支持便捷的API调用方式。Axios具有良好的浏览器兼容性，支持TypeScript，并能高效处理各种HTTP请求场景。

highway - 多架构支持的高性能SIMD向量化库

GithubHighwaySIMD向量化开源项目性能优化跨平台

Highway是一个跨平台C++向量化库,支持x86、ARM等多种CPU架构的SIMD指令。它提供统一API,实现一次编码多平台运行,支持静态编译和运行时动态调度。Highway适用于图像处理、数据压缩、密码学等领域,提供丰富的向量化操作,易用性和性能兼备,是开发高性能软件的理想选择。

ioGame - 轻量级异步事件驱动游戏服务器框架

GithubioGame事件驱动分布式架构开源项目无锁异步游戏服务器

ioGame是一款轻量级网络编程框架，适用于游戏服务器、物联网和长连接场景。该框架采用无锁异步和事件驱动架构，无需第三方中间件即可实现集群和分布式部署。ioGame具有启动快速、内存占用少、扩展性强的特点，支持多种连接方式和通信协议。框架提供路由访问控制和全链路调用日志跟踪功能，有效降低开发和维护成本。

GPBoost - 融合树提升与高斯过程的先进机器学习库

GPBoostGithub开源项目机器学习树提升混合效应模型高斯过程

GPBoost是一个创新机器学习库，融合树提升、高斯过程和分组随机效应模型。它支持独立应用树提升、高斯过程和广义线性混合效应模型，主要用C++编写，提供C接口及Python和R包。GPBoost算法结合树提升和潜在高斯模型优势，提高预测函数学习效率，优化高基数分类变量处理，并适用于空间或时空数据建模。这使其成为非线性建模和复杂依赖结构分析的理想工具。

deepdetect - 用C++11编写的机器学习API和服务器，支持如Caffe、Tensorflow、Pytorch等多种深度学习框架

APIDeepDetectGithub图像分类开源项目机器学习深度学习

DeepDetect是一个用C++11编写的机器学习API和服务器，支持如Caffe、Tensorflow、Pytorch等多种深度学习框架。它专注于易用性和高性能，支持分类、目标检测、分割、回归等任务，适用于图像、文本和时间序列数据。该工具可自动将模型转换为嵌入式平台（如TensorRT、NCNN），无需数据库，所有数据和模型参数均存储在文件系统中。DeepDetect通过JSON格式通信，提供Python和Javascript客户端，易于集成到现有应用中。

rust-rdkafka - 基于Rust的高性能异步Kafka客户端库

Apache KafkaGithubRustlibrdkafkarust-rdkafka开源项目异步

rust-rdkafka是基于librdkafka的Apache Kafka异步客户端库，为Rust提供了安全高效的接口。该库支持消息消费和生产、自动再平衡、主题管理等功能，可处理每秒百万级消息。它实现了至少一次和精确一次语义，并与Tokio无缝集成，适合异步数据处理场景。

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