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Hanami 1.x 持久化层 Model,现已迁移至新版数据库支持

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。

iOS-Clean-Architecture-MVVM - iOS清洁架构和MVVM模式模板
Clean ArchitectureGithubMVVMSwiftXcodeiOS开源项目
这个iOS项目采用了清洁架构和MVVM模式,可作为模板项目。包含领域层、数据存储库层和展示层,通过数据绑定和依赖注入实现模块化和高可维护性。项目展示了数据缓存、控制器生命周期管理以及SwiftUI和UIKit示例,支持分页、单元测试、深色模式和尺寸类型,适合开发高级iOS应用。
Evolve - 多数据库支持的自动化迁移工具 简化版本控制
EvolveGithubSQL脚本开源项目持续集成数据库迁移
Evolve是一个跨平台数据库迁移工具,支持多种主流数据库。它使用纯SQL脚本实现数据库变更自动化和同步,适用于持续集成/交付环境。Evolve强调简单易用,每次运行时自动更新数据库至最新状态。提供.NET库、工具和独立CLI,方便开发者选择合适的使用方式。该工具有助于简化数据库版本控制和变更管理流程。
tortoise-orm - 异步ORM框架Tortoise 支持多数据库的高性能解决方案
GithubORMPythonTortoise ORM开源项目异步数据库
Tortoise ORM是一款受Django启发的异步ORM框架,专为关系型数据设计。它支持SQLite、MySQL、PostgreSQL等多种数据库,提供简洁API和高性能查询能力。框架支持复杂查询、关系管理和预加载功能,性能优异。适用于Python 3.8+环境,Tortoise ORM还支持数据迁移工具Aerich,为开发者提供了从同步到异步编程的平滑过渡方案和全面的异步应用开发解决方案。
ruby-fann - Ruby环境下的高性能人工神经网络库
FANNGithubRubyRubyFann人工智能开源项目神经网络
ruby-fann是一个将FANN库集成到Ruby环境的开源项目。它为开发者提供了在Ruby中构建和使用多层人工神经网络的便捷方式,支持全连接和稀疏连接网络。这个库具有易用性、多功能性和高性能的特点。用户可以通过它训练神经网络、保存训练数据和网络状态,还能使用自定义回调函数实现高级训练控制。ruby-fann为Ruby生态系统带来了强大而灵活的神经网络开发能力。
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。
objectbox-swift - Swift高性能对象持久化和向量数据库
GithubNoSQLObjectBoxSwift数据库iOS开发开源项目数据持久化
ObjectBox是专为iOS和macOS开发的Swift数据库,提供高性能对象持久化和设备上向量搜索功能。它具有简洁的API,资源占用低,支持对象关系、自动架构迁移和高效查询。ObjectBox能够处理大量数据,并提供数据同步和时间序列等扩展功能,适用于各类移动应用和数据管理场景。
dry-initializer - 简化Ruby类构造器的声明式工具
GitHubGithubRubydry-initializergem开源项目
dry-initializer是一个Ruby gem,提供声明式方法定义类属性和选项,自动生成构造器方法。它支持类型检查和默认值设置,有效减少样板代码,提升代码可读性和可维护性。这个工具简化了Ruby类初始化过程,适用于需要快速定义复杂类结构的项目。dry-initializer特别适合需要频繁定义具有多个属性和选项的复杂类的Ruby项目,如ORM模型、配置类或服务对象。
modelscope-agent - 可定制和扩展的开源大语言模型代理框架
GithubModelScope-Agent代理系统大语言模型工具调用开源项目智能助手
ModelScope-Agent 是一个可定制和扩展的代理框架,支持角色扮演、工具调用、规划和记忆功能。通过简单配置,可以快速实现代理应用,利用丰富的模型和工具接口,如 Dashscope、OpenAI 等。框架低耦合、高扩展性,便于开发者扩展和定制各种代理应用,适用于多种实际应用场景。
jmolecules - 简化Java领域模型实现,减少技术依赖和样板代码
Domain-Driven DesignGithubjMolecules开源项目架构自动化验证
jMolecules提供一系列库,帮助开发者用纯Java实现领域模型,明确架构概念,减少技术依赖和样板代码。支持领域驱动设计(DDD)、分层架构、洋葱架构和六边形架构等多种风格,并允许工具集成以生成文档和验证结构。注解和接口可表达领域构建块及事件概念,便于开发和自动化验证。支持与Spring、Data JPA、MongoDB等技术的无缝集成,确保代码即插即用。
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。
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