sirius

开源框架实现高效可增量验证计算

Sirius Plonkish Folding IVC zkSNARK 多项式承诺方案 Github 开源项目

Sirius是一个开源的Plonkish折叠框架，为可增量验证计算(IVC)提供解决方案。其三层架构包括算术化层、折叠方案层和SNARK层，能够高效累积和验证多步计算。项目正在开发中，未来将实现高度门优化、cyclefold集成和GPU加速等功能，以满足区块链等领域对高效验证的需求。

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secretflow - 统一隐私保护数据分析与机器学习框架

GithubSecretFlow密码学协议开源项目数据智能机器学习隐私计算

SecretFlow框架集成了多个隐私计算项目，包括Kuscia、SCQL和SPU等。它通过抽象设备层、设备流层、算法层和工作流层的设计，实现了对水平和垂直分区数据的高效分析。这一开源项目为隐私保护数据分析和机器学习提供了全面的技术支持，推动了隐私计算领域的发展。

subspace - 基于Substrate的去中心化存储区块链网络

GithubRust编程Subspace NetworkSubstrate框架区块链去中心化存储开源项目

Subspace Network是一个基于Substrate框架的区块链项目，旨在构建去中心化存储网络。该项目包含节点实现和农民应用程序，通过创新的协议设计整合存储和共识机制。Subspace Network的代码库提供了节点、农民应用以及相关Rust crates，为开发者提供了丰富的开发资源。项目致力于实现高效、可扩展的数据存储解决方案。

symbolicai - 将神经网络和符号推理融合的大语言模型框架

GithubLLMPythonSymbolicAI开源项目框架神经符号

SymbolicAI是一个创新框架，融合大语言模型与任务特定提示，通过分治方法解决复杂问题。该框架实现可微分编程和经典编程的无缝集成，支持神经符号、语音、OCR和搜索等多种引擎。它为开发者提供交互式shell、聊天机器人和包管理工具，简化了基于LLM应用的开发和管理过程。

piral - 创新的微前端架构模块化Web应用框架

GithubPiral分布式开发动态扩展开源项目微前端模块化前端

Piral是一款微前端框架，专为构建模块化Web应用而设计。它支持运行时扩展、独立开发的pilets模块和技术栈无关特性。该框架提供良好的隔离性、共享依赖和无缝调试，适合中大型分布式团队使用。Piral旨在提高开发效率和应用灵活性，为现代Web应用开发提供新的解决方案。

airy - 流式数据处理框架赋能 AI 模型训练与实时分析

Airy CoreGithub开源开源项目数据平台机器学习流处理

Airy Core 是一个开源的流式数据处理框架，为 AI 模型训练和实时分析提供支持。它集成了多种数据源，如 Facebook、WhatsApp 等社交平台，并支持自定义连接器。Airy Core 能够融合历史和实时数据流，简化数据摄取流程，并通过预构建连接器从 Kafka 直接消费数据。基于 Apache Kafka 构建的 Airy Core 可同时处理海量事件，实现数据的实时流式传输。这一框架不仅简化了部署过程，还缩短了开发周期，同时增强了基础设施和应用的稳定性。

solon - 轻量高效的Java应用开发新框架

GithubJava框架Solon应用开发开源项目性能优化生态系统

Solon是一款新兴的Java应用开发框架，致力于提升性能和优化开发体验。框架兼容Java 8至22版本，具备高并发处理能力、低内存消耗和快速启动特性。Solon采用轻量级内核设计和灵活接口规范，不仅提高了开发效率，还显著缩减了打包体积，有效改善了生产环境部署流程。作为开放原子开源基金会的孵化项目，Solon目前正在积极构建开放生态系统。

libriscv - 轻量级高性能RISC-V模拟沙箱

GithubRISC-V低延迟嵌入式开源项目模拟器沙箱

libriscv是一款轻量级RISC-V模拟沙箱，专注于低延迟和低内存占用。它具备超低延迟函数调用、高速解释执行和安全VM接口等特性，支持多平台嵌入和二进制翻译。libriscv适用于游戏脚本和安全沙箱等场景，提供CLI工具和GDB远程调试支持，可满足RISC-V程序开发和测试需求。该项目仅需C++17环境即可使用。

PySyft - 隐私保护下的数据科学：无需获取数据副本使用非公开信息

GithubPySyft开源项目数据分析数据科学数据隐私远程数据科学

PySyft革新数据科学，允许在不查看或复制数据的情况下使用非公开信息。通过连接Datasite，数据所有者控制数据保护，数据科学家直接运行Python代码进行统计分析和机器学习，支持Linux、macOS、Windows、Docker和Kubernetes，适用于多种开发环境。

SmartSim - 为高性能计算环境优化的机器学习集成框架

GithubOrchestratorSmartRedisSmartSim开源项目机器学习高性能计算

SmartSim是为高性能计算(HPC)环境设计的工作流库，简化了PyTorch和TensorFlow等机器学习库在HPC模拟和应用中的使用。该框架能在HPC系统上启动机器学习基础设施，与用户工作负载并行运行。通过基础设施库和SmartRedis客户端，SmartSim实现了HPC应用与机器学习模型间的高效数据交换和远程执行，支持Fortran、C、C++和Python等多种语言，无需MPI即可实现运行时数据交换。

merlin - 跨平台后渗透控制服务器与代理，兼容多种通信协议与安全功能

C2服务器GithubMerlingRPC加密开源项目跨平台

Merlin是用Go编写的跨平台后渗透指挥与控制（C2）服务器和代理。其主要功能包括通过gRPC连接服务器的命令行界面，多用户支持，多种Agent C2协议（如HTTP/1.1、HTTP/2、HTTP/3等），点对点通信，灵活的数据编码和加密转换，不同的身份验证方式，消息认证和可配置的消息数据填充技术。同时支持执行.NET程序集和Windows可执行文件的功能，多种shellcode执行技术，以及与Donut、sRDI、SharpGen的集成。Agent的JA3哈希值可以动态更改，并且支持Mythic框架。详细文档和快速入门指南请参考官方网站。

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