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StringZilla

跨平台高性能字符串操作加速库

StringZilla是一款利用SIMD和SWAR技术优化字符串操作的跨平台库。相比传统库和其他SIMD加速库,它在C、C++、Python等语言中实现了高达10倍的性能提升。StringZilla支持精确和模糊字符串匹配、编辑距离计算、排序、惰性评估等功能,还提供随机字符串生成器。这一工具适用于处理大规模数据集的工程师、需要优化字符串操作的开发人员,以及各类对字符串处理性能有较高要求的项目。

zydis - 轻量的x86/x86-64反汇编和代码生成工具
Githubx86/x86-64 disassemblerzydis多平台支持开源项目高性能
Zydis是一款高性能、轻量级的x86和x86-64反汇编及代码生成工具,支持所有相关指令和扩展。它具备线程安全特性,并且不需要动态内存分配,文件体积小且性能优越。Zydis被广泛应用于x64dbg、Mozilla Firefox和Webkit等开源项目。该工具不依赖任何第三方库,能在多平台上顺利编译,提供详尽文档和多种示例程序,便于用户迅速上手。
zap - 基于Zig语言的快速稳定Web框架
GithubHTTP服务器Web框架ZapZig开源项目高性能
Zap是基于Zig语言开发的Web框架,封装了C语言facil.io网络库。它提供简洁API,支持路由、JSON处理、静态文件服务和WebSocket等功能。Zap以高性能和稳定性著称,适用于构建高并发后端服务。此外,Zap还实现了中间件、身份认证和HTTPS等高级特性,可用于开发各类现代Web应用。
tokenizers - 文本分词处理工具
GithubTokenizers多语言绑定开源项目性能文本处理调优
tokenizers是一个高效的分词工具,旨在提供快速且多功能的文本处理解决方案。它可以迅速训练新的词汇库并进行分词,使用Rust语言编写以确保高性能。其接口设计简洁易用,适用于研究与生产,全面支持各种文本预处理需求。
fuzzy-search - 高效灵活的前端模糊搜索JavaScript库
FrontendGithubJavaScript库多语言支持开源项目性能优化模糊搜索
fuzzy-search是一款高性能的前端模糊搜索JavaScript库。它采用n-gram和字符排序算法,支持多语言,查询速度通常低于10ms。该库允许灵活管理搜索实体和术语,无外部依赖,经过全面测试。fuzzy-search为开发者提供了快速、准确且易于集成的搜索解决方案,适用于各类Web应用。
highway - 多架构支持的高性能SIMD向量化库
GithubHighwaySIMD向量化开源项目性能优化跨平台
Highway是一个跨平台C++向量化库,支持x86、ARM等多种CPU架构的SIMD指令。它提供统一API,实现一次编码多平台运行,支持静态编译和运行时动态调度。Highway适用于图像处理、数据压缩、密码学等领域,提供丰富的向量化操作,易用性和性能兼备,是开发高性能软件的理想选择。
BitMagic - C++位向量压缩库用于高效数据处理和内存优化
BitMagicGithubSIMD优化压缩位向量序列化开源项目数据科学
BitMagic是一个专注于内存优化的C++库,用于信息检索和数据科学。它通过位切片变换、秩选择压缩和逻辑计算实现高效的位向量和容器压缩。该库支持快速序列化和搜索,适用于内存受限场景和大数据处理。BitMagic提供集合运算、区间操作和三值逻辑等功能,并支持WebAssembly和ARM平台,为开发者提供全面的数据处理解决方案。
arcstr - Rust高性能引用计数字符串库 支持静态和动态数据
ArcStrGithubRust内存管理开源项目引用计数字符串性能优化
arcstr是一个Rust库,提供ArcStr类型作为优化的引用计数字符串实现。该库支持零成本静态字符串字面量和单指针设计,提高了性能。arcstr保留了Arc<str>的核心功能,同时简化不常用特性,增加了实用的字符串操作。库中还包含Substr子串类型。经过严格测试,arcstr支持多种平台和编译器版本,适用于各种字符串处理场景。
fuzzysort - JavaScript模糊搜索库 - 高性能轻量级解决方案
GithubJavaScriptfuzzysort字符串匹配开源项目性能优化模糊搜索
fuzzysort是一款高性能JavaScript模糊搜索库,具有速度快、体积小、结果准确的特点。该库能在1毫秒内搜索13,000个文件,大小仅5KB且无依赖。fuzzysort提供清晰的API,支持对象搜索、多键搜索和自定义权重,可在浏览器和Node.js环境中使用。其快速、精简和准确的特性使其成为实现高效模糊搜索的理想选择。
xxHash - 高性能哈希算法库 支持多种平台和数据规模
GithubxxHash哈希算法开源项目数据完整性跨平台高性能
xxHash是一个高性能的开源哈希算法库,包含XXH32、XXH64和XXH3等算法。它能以接近RAM速度的极快速度处理数据,并在所有平台上生成一致的哈希值。该库通过了SMHasher测试,保证了优秀的哈希质量。xxHash在处理大小数据时都表现出色,适用于哈希表和布隆过滤器等场景。库提供了简单的一次性和流式哈希API,并支持多种编译选项来优化性能和二进制大小。
monster - 现代C++模板元编程框架助力编译时算法开发
C++模板元编程GithubMonster序列操作开源项目编译时算法高阶元函数
Monster是一款基于C++20的模板元编程框架,专为编译时算法和序列操作设计。它提供了一套完整的工具,支持纯类型编程,并充分利用了概念和Lambda模板等现代C++特性。作为一个仅包含头文件的库,Monster无需额外依赖,适用于各种需要高效编译时计算的项目。该框架通过简化高级模板元编程的复杂性,使开发者能更轻松地实现和维护相关代码。
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