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aiostream

基于生成器的异步流处理库

aiostream是一个Python异步流处理库,提供基于生成器的异步迭代操作。该库支持流操作符的管道化组合、重复执行和安全迭代,简化了异步数据处理流程。aiostream包含创建、转换、选择和组合等多种类型的操作符,可满足复杂的异步数据处理需求。作为异步编程工具,aiostream为开发者提供了灵活高效的异步迭代方案。

rill-flow - 可扩展的分布式工作流管理服务
GithubRill Flow云原生分布式系统工作流调度开源项目高性能
Rill Flow 是一款高性能和可扩展的分布式工作流管理服务,支持每日处理数以千万计的任务,执行延迟低于100毫秒。核心功能包括易用的可视化流程编排、插件集成、云原生容器部署与函数编排,并支持快速集成大型语言模型服务,适用于异构分布式系统的编排与调度。
nostream - TypeScript 实现的高性能 Nostr 协议中继
GithubNostr协议TypeScriptnostream中继服务器开源项目
nostream 是一个基于 TypeScript 的 Nostr 协议中继实现。该项目支持多种 NIP 规范,包括基本协议流程、加密消息和事件删除。nostream 集成了多个支付处理器,如 ZEBEDEE 和 Nodeless。项目可通过 Docker 或独立模式部署,提供快速启动指南和完整测试套件,适用于生产环境。
nnstreamer - 为Gstreamer提供神经网络模型支持的插件套件
GithubGstreamerNNStreamer开源项目插件流媒体神经网络
NNStreamer 是一个为 Gstreamer 提供神经网络支持的插件套件。它使 Gstreamer 开发者可以轻松集成神经网络模型,而神经网络开发者可以高效地管理神经网络管道及其过滤器。NNStreamer 支持多种神经网络框架,如 TensorFlow 和 Caffe,允许在单一流管道实例中使用多个神经网络模型。它可以应用于智能媒体过滤和转换,并支持多种操作系统和硬件加速插件。NNStreamer 致力于提供优化的边缘 AI 解决方案。更多详情及使用案例,请访问官方网站。
awesome-asgi - ASGI生态系统全面资源指南
ASGIGithubPythonWeb框架开源项目异步编程服务器
本资源清单汇集了ASGI生态系统中的核心组件,包括服务器、框架、应用和库等。内容涵盖应用开发、身份验证、监控、代理、实时通信、安全、序列化和无服务器等多个领域。此外还收录了ASGI相关的参考文档、演讲、实验项目和教程等资料。该清单旨在为开发者提供ASGI技术栈的全面概览,助力跟踪优质项目,推动异步Python Web开发的进步。
nextflow - 基于数据流模型的可扩展工作流系统 支持多平台部署
GithubNextflow可扩展性工作流系统并行计算开源项目数据流编程
Nextflow是一个基于数据流编程模型的工作流系统,用于创建可扩展、可移植和可重现的工作流。它简化了并行和分布式计算管道的编写过程,支持多种执行平台和依赖管理方式。Nextflow适用于本地机器、HPC集群、云平台和Kubernetes等环境,广泛应用于生物信息学等计算密集型领域。该项目拥有活跃的社区和完善的文档支持。
aiida-core - 计算科学工作流管理器 专注可追溯性 性能和可扩展性
AiiDAGithub工作流管理器开源软件开源项目数据溯源计算科学
AiiDA是一个计算科学工作流管理器,专注于可追溯性、性能和可扩展性。它支持复杂工作流编写、数据溯源追踪和高性能计算。AiiDA自动记录计算过程,确保可重现性,并兼容多种调度器。作为开源项目,AiiDA提供插件系统,支持社区贡献和数据共享,促进开放科学发展。
grequests - Python异步HTTP请求库grequests
GRequestsGeventGithubHTTP请求Python开源项目异步请求
grequests是一个Python库,结合Requests和Gevent实现异步HTTP请求。它提供简单的API,支持批量请求、错误处理和高效响应处理。通过map和imap功能,grequests实现高并发效率,适用于网络爬虫、API集成等大量HTTP请求场景。使用时需注意库的导入顺序,以避免潜在问题。
pipewire - 开源多媒体流处理框架
GithubPipeWire多媒体管道开源项目服务器API视频处理音频处理
PipeWire是一个开源的多媒体服务器和API,用于处理音视频流。它支持视频捕获、多路复用和音视频处理图生成。PipeWire兼容ALSA、JACK和PulseAudio,可与现有应用程序集成。它提供灵活的配置选项,支持低延迟音频,并包含用于系统监控和调试的工具。PipeWire旨在为Linux系统提供统一的多媒体处理框架。
tsai - 专注于时间序列分析的深度学习库,支持分类、回归和预测任务。
GithubPytorchdeep learningfastaitime seriestsai开源项目
tsai是基于Pytorch和fastai的开源深度学习库,专注时间序列分析,涵盖分类、回归和预测等任务。支持多种模型和数据集,并提供详尽的教程。适用于Pytorch 2.0,安装简便,适合开发和前沿研究。
libai - 支持多种并行训练的大规模模型训练工具
CV任务GithubLiBaiNLP任务OneFlow开源项目模型训练
LiBai是基于OneFlow的大规模开源模型训练工具,支持数据并行、张量并行和流水线并行等多种训练组件。提供分布式训练、混合精度训练、激活检查点等多种技术,适用于计算机视觉和自然语言处理任务。LiBai易于使用,模块化设计便于研究项目的搭建,同时具备高效性能,支持CIFAR、ImageNet和BERT等数据集的处理。
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