napkin-math

系统性能快速估算工具集

Napkin Math 性能估算系统性能软件工程计算机系统 Github 开源项目

Napkin Math项目集成了多种系统性能估算资源,包括操作延迟和吞吐量数据、云计算成本估算及压缩比信息等。开发者可利用这些数据快速评估系统性能,如估算高并发应用的日志存储成本。项目还提供实用技巧和参考资料,有助于进行准确的性能预估。

文档

noodle - 整合多功能的学生学习管理平台

GithubNoodle学生生产力开源项目笔记应用闪卡

Noodle是一个集成笔记、闪卡、日历、任务管理和成绩跟踪等功能的学习管理平台。该平台旨在解决学生使用多个应用管理学习的困扰，提供一站式学习解决方案。Noodle目前正在开发中，计划通过智能化功能如自动生成闪卡，帮助学生更高效地组织和复习学习内容。Noodle致力于成为学生学习过程中的综合管理工具，通过整合多种功能，简化学习流程，提高学习效率。

datasketch - Python概率数据结构库实现大规模数据高效处理

Githubdatasketch大数据处理开源项目数据草图概率数据结构相似度估计

datasketch是一个用于处理和搜索大规模数据的Python库，提供多种概率数据结构如MinHash和HyperLogLog，用于估计Jaccard相似度和基数。该库包含MinHash LSH和HNSW等索引结构，实现亚线性查询时间。支持Python 3.7+版本，兼容Redis和Cassandra存储层，为大数据分析提供高效解决方案。

pinpoint - 大规模分布式系统的应用性能管理解决方案

APMGithubPinpoint分布式系统实时监控应用拓扑开源项目

Pinpoint是一款为大规模分布式系统设计的应用性能管理工具，支持Java、PHP和Python等语言。通过跟踪跨分布式应用的事务流，Pinpoint帮助用户快速了解应用的拓扑结构，实现实时性能监控和代码级事务可视化。安装APM代理无需修改代码，对系统性能影响微小。工具支持多种主流模块和框架，如Tomcat、Spring及MySQL，并兼容多个Java、HBase和Flink版本，提供全面的性能管理解决方案。

nosqlbench - 开源可扩展的NoSQL基准测试工具

GithubNoSQLNoSQLBench开源开源项目性能测试数据生成

NoSQLBench是一款开源的NoSQL基准测试工具，提供命令行测试、虚拟数据生成、自定义工作负载设计和高级脚本环境等功能。作为一个可编程的性能测试平台，NoSQLBench支持多种协议和驱动程序，适用于Linux、Mac和Windows系统。该项目由DataStax赞助，旨在为NoSQL生态系统提供全面的性能评估解决方案。

SaaSpec - 为Pay-as-you-go LLM API提供精准使用指标追踪的解决方案

AI工具LLM APIOpenAISaaSpec按量计费用户跟踪

SaaSpec是一个专注于Pay-as-you-go LLM API使用监控的平台。它为软件开发者提供精确的用户token消耗成本追踪功能，支持数据导出为CSV格式并转换为Stripe发票，提高了计费效率。作为LLM API使用指标和token成本追踪的专业工具，SaaSpec目前主要适用于OpenAI模型，为开发者提供全面的API使用监控和计费解决方案，有助于更好地管理和优化LLM API使用。

awesome-cheatsheets - 精选编程速查表集合助力高效开发

CheatsheetGitHubGithub开发工具开源项目编程语言速查表

awesome-cheatsheets项目收录了丰富的编程语言和开发工具速查表，涵盖Bash、JavaScript、Go等多种语言，以及Git、Vim等常用工具。每份速查表精炼核心知识点，便于开发者快速查阅。该开源项目致力于打造实用的中文编程速查资源，欢迎开发者参与贡献完善。

DeepSeek-Math - 开源数学推理模型的新突破

DeepSeekMathGithub人工智能大语言模型开源模型开源项目数学推理

DeepSeek-Math是基于DeepSeek-Coder-v1.5 7B预训练的开源数学推理模型。在MATH基准测试中，它达到51.7%的成绩，接近Gemini-Ultra和GPT-4的水平。项目提供基础、指令微调和强化学习三个7B模型版本，支持数学问题求解、工具使用和定理证明。DeepSeek-Math在保持通用能力的同时提升了数学推理能力，为数学研究提供了新的AI工具。

system-design-primer - 系统设计入门与进阶指南

Github可扩展性大规模系统开源项目技术面试架构设计系统设计

该项目是一个系统设计学习资源,涵盖大规模系统的关键概念和面试题。内容包括学习指南、设计原则、示例解答,以及Anki抽认卡等。主题涉及性能与可扩展性、一致性模式等,旨在提升工程师的系统设计能力。

metrictank - 高性能、可扩展的多租户时间序列平台

GithubGraphiteMetrictank多租户开源项目数据压缩时序数据库

Metrictank是一个开源的多租户时间序列数据平台，可作为Graphite的后端或替代方案。它采用压缩chunks技术，提供高效的长期存储、检索和处理能力，适用于大规模环境。Metrictank支持多种汇总函数、灵活的租户管理和多种输入选项，能够显著降低系统资源消耗。该平台适合需要处理海量时间序列数据的企业使用。

neptune-client - 可伸缩的实验跟踪工具，简化团队基础模型训练

Githubneptune.ai实验跟踪开源项目数据处理机器学习模型训练

Neptune 提供一款高效实验跟踪平台，适用于团队基础模型训练。用户可记录大量运行数据，实时对比实验结果。其灵活日志记录、自定义仪表板、多节点支持，加速训练监控和优化。支持25+框架集成，是MLOps理想工具。

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