lambdaparser

运行时字符串表达式解析器支持动态LINQ表达式树构建

LambdaParser 运行时解析器表达式计算动态LINQ .NET Github 开源项目

LambdaParser是一款运行时字符串表达式解析工具，支持构建动态LINQ表达式树并编译为lambda委托。该项目兼容多个.NET版本，能处理算术运算、比较和条件判断等复杂表达式。它具备灵活的变量处理机制，支持自定义值比较和表达式缓存，适合在需要动态解析和计算字符串表达式的.NET应用中使用。

llm-ls - 基于LLMs的LSP服务器

GithubLSP服务器llm-ls功能特性多后端兼容开发效率开源项目

llm-ls是一个基于LLMs的LSP服务器，致力于提升开发效率。它提供一个通用平台供IDE扩展使用，负责与LLMs的交互，支持代码AST解析、遥测数据收集和多后端兼容。llm-ls兼容Hugging Face和OpenAI API，并支持llm.nvim、llm-vscode、llm-intellij等多种扩展，帮助开发者优化IDE工具。

parser - 结构化预测和自然语言处理的Python工具包

GithubSuPar句法分析开源项目结构化预测自然语言处理语义分析

SuPar是一个专注于结构化预测的Python库,实现了多种先进的句法和语义解析器。支持依存句法分析、成分句法分析和语义依存分析等任务,提供超过19种语言的预训练模型。此外,SuPar还包含多种经典结构化预测算法的高效实现。该库支持GPU加速,设计简洁易用,适用于自然语言处理研究和生产应用。

Harmony - 提高.NET和Mono应用运行时功能修改的开源库

C#GithubHarmony开源项目游戏开发补丁库运行时修改

Harmony是一个用于.NET和Mono方法运行时修改的开源库。它支持保留原始方法、执行前后代码注入和IL代码处理等功能，广泛应用于游戏开发和单元测试。Harmony已在Rust、Rimworld等多个知名游戏项目中使用，为C#应用程序提供灵活的功能调整能力。

MKL.NET - 跨平台数学计算库整合Intel MKL功能

.NET APIGithubMKL.NET开源项目矩阵运算英特尔MKL跨平台

MKL.NET作为跨平台.NET API，为Intel MKL提供接口。项目保持与MKL C开发者参考手册相近的语法，实现了矩阵代数、优化算法和统计函数等数学计算功能。设计开放且易用，通过GitHub Actions进行跨平台测试。MKL.NET采用NuGet包管理，支持多种运行时环境，是一个灵活的数学计算工具。

DreamBerd - 重新定义编程范式的创新语言

DreamBerdGithub代码示例开发者工具开源项目编程语言语法特性

DreamBerd是一种创新的编程语言，通过独特的语法和功能重塑了编程范式。它在变量声明、字符串插值、数组索引和文件结构等方面引入了全新概念，为开发者提供了不同以往的编码体验。DreamBerd还支持语义命名、代码反转和富文本等特性，旨在增强代码的表达力和可读性。这种新颖的语言设计为编程带来了新的可能性。

query-translator - 将搜索字符串智能转换为后端可理解的查询格式

GithubQuery Translator开源项目搜索查询自定义语法树错误处理

Query Translator是一个搜索查询转换工具，能将用户输入的搜索字符串转换为搜索后端可理解的格式。它采用抽象语法树表示，具备错误处理功能，支持语法自定义，适配多种搜索后端。该项目提供灵活接口和Galach查询语言实现，便于开发人员构建用户友好的搜索功能。

SceneGraphParser - Python工具包，用于解析自然语言句子生成场景图

GithubSceneGraphParserspaCy依赖解析图像表示开源项目自然语言处理

SceneGraphParser基于依存解析，通过纯Python实现，将自然语言句子解析为场景图。图中的节点为名词（包含修饰词如限定词或形容词），边为名词之间的关系。与斯坦福场景图解析器不同，SceneGraphParser具有易用的用户界面和易配置的设计。目前仅支持spaCy作为后台。工具提供了简单的`parse`函数调用和表格式结果展示，便于集成到任何基于Python的项目中。项目正在开发中，所有API可能会有变动，欢迎提交问题或提供帮助。

dapr - 多语言兼容的分布式应用开发运行时

DaprGithub云原生分布式应用开源开源项目微服务

Dapr作为一个开源的分布式应用运行时，为开发者提供了构建微服务的标准化方法。它支持多种编程语言，适用于云端和边缘计算环境。通过封装微服务开发的最佳实践，Dapr简化了分布式系统的开发过程，提高了应用的可移植性和可维护性。

LazyLLM - 低代码开发大语言模型应用的工具

AI应用GithubLazyLLM低代码开发多智能体应用开源项目模型微调

LazyLLM，一个创新的低代码平台，旨在帮助开发者低成本构建多智能体大语言模型应用。它简化了AI应用的构建及部署流程，支持一键式部署和跨平台操作，有效简化了初学者和技术专家的AI开发工作。

llm-app-stack - 全面的大语言模型应用开发资源集合

AIGithubLLM应用程序架构开源开源项目数据处理

LLM-App-Stack项目汇总了构建大语言模型应用所需的各类工具和服务。该资源集合涵盖数据管道、嵌入模型、向量数据库、编排工具和API插件等关键组件。项目同时整合了专有和开源的LLM API，以及应用托管平台和云服务选项，为开发者提供了全面的技术栈参考。这一资源库旨在帮助开发者更高效地构建和部署智能应用。

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