dry-rails

旨在优化 Ruby on Rails 应用程序的开发集成的 dry-rb 生态系统的多个库

dry-rails Ruby gem GitHub API文档 Github 开源项目

dry-rails 集成了 dry-rb 生态系统的多个库，旨在优化 Ruby on Rails 应用程序的开发。该项目支持 Ruby 3.0.0 及以上版本，提供清晰文档和社区支持。它简化了 Rails 开发流程，提高代码复用性，采用模块化设计，有助于构建更易维护、高效且灵活的应用。

rye - 全面简化Python项目管理的开发工具

GithubPythonRye包管理开源项目虚拟环境项目管理

Rye是一个全面的Python项目和包管理工具，提供统一的环境管理、项目依赖处理和虚拟环境配置体验。它支持复杂项目和单体仓库，集成了ruff、build和twine等工具，覆盖从环境搭建到项目发布的全过程。Rye简化了Python开发流程，适用于各层级开发者，提高工作效率。

model - Hanami 1.x 持久化层 Model，现已迁移至新版数据库支持

GithubHanami::Model存储库实体开源项目持久化层数据映射

Hanami::Model 作为 Hanami 1.x 的持久化层现已弃用，其功能已迁移至 hanami/db。它提供实体、存储库和映射等核心概念，支持 Ruby 2.6 和 2.7。该库为开发者提供标准化 API 实现存储独立性，支持自动时间戳更新和日志记录。虽不再更新，但仍可作为了解 Hanami 早期持久化实现的参考。

awesome-rust - Rust 开发资源综合导航

GithubRust库应用程序开发工具开源项目

awesome-rust 项目汇集了 Rust 生态系统中精选的代码和资源。涵盖应用开发、系统工具、音频处理、区块链等多个领域的优质项目和库。为开发者提供丰富资源,便于探索 Rust 生态系统,发现实用工具。适合不同经验水平的开发者查找 Rust 相关资源。

rumale - 使用Ruby的机器学习库，提供类似Scikit-Learn的接口

GithubRubyRumale开源项目支持向量机机器学习线性回归

Rumale是一个Ruby的机器学习库，提供类似Scikit-Learn的接口。支持向量机、逻辑回归、岭回归、Lasso、多层感知器、朴素贝叶斯、决策树、梯度树提升、随机森林、K均值、高斯混合模型、DBSCAN、谱聚类、多维缩放和t-SNE等多种算法。提供简单的安装过程和详细的文档，适合初学者和高级用户使用。

rbatis - Rust编译时代码生成的高性能异步ORM框架

GithubORMRbatisRustSQL开源项目数据库

rbatis是一款编译时代码生成的Rust ORM框架，平衡了易用性、性能和稳定性。它支持动态SQL、连接池和拦截器等功能，适用于多种主流数据库。框架采用Rust安全代码编写，通过编译时动态SQL生成和Future/Tokio异步运行时实现高性能。rbatis提供丰富的CRUD操作接口和插件系统，能显著提升开发效率。

rack - 基于AWS的开源私有云应用管理平台

AWSConvox RackGithub应用部署开源项目环境变量设置私有PaaS

Convox Rack是一个开源的私有PaaS平台，在用户的AWS账户中运行。它提供应用创建、环境变量设置和部署功能，支持通过Convox Console安装。开发者可使用其命令行工具管理应用，实现云端开发和部署。该项目采用Apache 2.0许可证，并提供相关文档和社区支持。

SearchObject - 轻量级搜索对象构建框架

DSLGithubRubySearchObject开源项目插件系统搜索对象

SearchObject是一个轻量级的Ruby搜索对象构建框架。它提供简洁的DSL，支持从初始集合开始进行多条件过滤。框架适用于复杂搜索表单、多过滤条件API和GraphQL解析器等场景。SearchObject具有插件化设计，内置分页、枚举等功能模块，可灵活扩展。它不依赖Active Record，可用于多种数据源，并提供丰富的最佳实践。

engtagger - Ruby实现的英语词性标注库支持多种文本分析功能

EngTaggerGithubRuby开源项目文本分析自然语言处理词性标注

EngTagger是一个Ruby实现的英语词性标注库，基于Perl的Lingua::EN::Tagger移植而来。该库采用概率模型和训练语料库为英语文本分配词性标签，可处理未知词并提取名词短语。EngTagger提供多种功能，如添加词性标签、提取特定词类和获取可读标注结果。这个开源项目适用于自然语言处理、文本分析和信息提取等领域，为开发者提供了实用的文本处理工具。

Drain3 - 高效实时的日志模板挖掘系统

Drain3Github在线学习开源项目持久化日志模板挖掘模板提取

Drain3是一款实时日志模板挖掘系统，采用固定深度解析树指导日志组搜索，可从日志流中快速提取模板和聚类。系统支持在线学习，能持续从原始日志中提取模板。具备持久化、流处理、掩码和内存效率等特性，适用于大规模日志分析。Drain3避免了构建过深和不平衡的树结构，提高了日志模板挖掘的效率和准确性。

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