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StringZilla

跨平台高性能字符串操作加速库

StringZilla字符串处理性能优化SIMD多语言支持Github开源项目

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。

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介绍相关项目
SIMD-itertools - SIMD-itertools为Rust提供高效数组操作的SIMD加速迭代器
GithubRustSIMD并行计算开源项目性能优化迭代器
SIMD-itertools是一个Rust开源项目，提供SIMD加速的迭代器操作。通过替换标准库函数为SIMD版本，如contains()改为contains_simd()，可显著提升性能。支持u8至u64等多种数据类型，实现了find、filter、position等常用操作。项目需要Rust nightly版本，使用简单配置即可启用。根据项目提供的基准测试结果，SIMD-itertools在处理u32类型数据时，相比标准库实现可获得显著的性能提升。使用时需通过rustup安装nightly版本，并在编译时添加-C target-cpu=native参数以获得最佳性能。SIMD-itertools为开发者提供了高效的Rust数组处理工具，在多数情况下性能优于标准库实现。
TurboPFor-Integer-Compression - 多算法整数压缩库 支持跨平台和SIMD优化
GithubSIMDTurboPFor位打包变长编码开源项目整数压缩
TurboPFor是一款开源的整数压缩库,实现了PFor、位打包、变长字节编码等多种压缩算法。该库支持AMD/Intel、ARM和Power等主流架构,提供Rust和Java语言绑定。TurboPFor在压缩率和速度方面表现优异,支持直接访问压缩数据,并集成SIMD优化。此外,它还具备浮点数和时间序列压缩功能,是整数压缩领域的高效解决方案。
vectordb - 基于C++实施高效的图遍历向量索引技术
EpsillaGithub云原生架构向量数据库开源项目性能优化自然语言搜索
Epsilla，这款开源矢量数据库以其高性能的向量检索、成本效率及可扩展性而备受欢迎。拥有完整的数据库管理系统功能并支持深度学习与自然语言处理查询，Epsilla同时实现云原生的无服务器多租户架构，并与多种生态系统无缝集成。
cytoolz - 函数式编程工具库的高性能Cython实现
CyToolzGithubPython工具包函数式编程开源项目迭代器高性能
cytoolz是Python工具包toolz的Cython实现版本，为迭代器、函数和字典提供高性能实用工具。它完全兼容toolz的API，但运行速度通常提升2-5倍，并提供C API供其他Cython项目使用。支持Python 3.7+且无额外依赖，cytoolz特别适合处理大规模数据集。该库遵循函数式编程理念，可与itertools、functools等标准库无缝配合。
tinyusdz - 轻量级跨平台USD文件处理库
C++14GithubTinyUSDZUSDAUSDCUSDZ开源项目
TinyUSDZ是一个C++14实现的USDZ/USDC/USDA文件处理库。它具有轻量级、安全和跨平台特性,仅依赖C++ STL。支持Linux、Windows、macOS、iOS、Android和WebAssembly平台。该库重视安全性,提供内存预算功能防范恶意文件。目前支持基本USD元素,正在开发高级功能。
json - 高性能JSON处理库 适用于现代C++
C++GithubJSONSTL序列化开源项目解析
JSON for Modern C++是专为现代C++设计的JSON处理库。它提供直观语法、简单集成和严格测试,支持JSON作为一等公民数据类型。该库实现序列化/反序列化、STL风格访问和任意类型转换,还支持JSON指针、补丁和二进制格式。这是一个全面高效的JSON解决方案,适用于C++开发者。
sobjectizer - SObjectizer: 跨平台并发与多线程应用开发框架
C++GithubSObjectizer并发计算开源开源项目跨平台
SObjectizer是一个开源的跨平台Actor框架，支持Actor模型、发布-订阅模型和类似CSP的通道，旨在简化C++并发和多线程应用开发。SObjectizer模块化设计，易于使用，提供丰富的API和示例，可运行于Windows、Linux、FreeBSD、macOS和Android平台，遵循BSD-3-Clause许可，适用于商业软件开发。
Melon - 通用跨平台C库 丰富算法与功能组件集成
C库GithubMelon开源项目数据结构算法跨平台
Melon是一款开源的跨平台C库，集成了丰富的算法、数据结构和功能组件。该库提供内存池、线程池、HTTP处理、WebSocket等实用工具，支持多种加密算法和数据结构。Melon兼容Linux、MacOSX和Windows平台，并可用于Docker环境和WebAssembly开发。这个项目为开发者提供了全面的工具集，有助于提高应用开发效率。
zingg - 旨在解决现代数据系统中的重复记录问题的基于机器学习的实体解析工具
GithubZingg实体解析客户分析开源项目数据整合机器学习
Zingg是一款基于机器学习的实体解析工具，旨在解决现代数据系统中的重复记录问题。通过概率匹配和确定性匹配，Zingg可以高效整合分散的数据源，建立统一视图，适用于客户数据去重、身份解析和合规场景。它支持多种数据连接方式，从本地到云端，支持多语言环境。通过互动式训练数据生成器，Zingg能快速建立高精度模型，实现快速部署，提升数据仓库和数据湖的分析能力，为客户分析和欺诈检测等提供可靠的数据基础。
thefuzz - Python模糊字符串匹配库 基于Levenshtein距离算法
GithubLevenshtein距离Python库TheFuzz字符串相似度开源项目模糊字符串匹配
thefuzz是一个Python模糊字符串匹配库，基于Levenshtein距离算法。它提供简单比率、部分比率、令牌排序比率等多种匹配方法。该库支持Python 3.8及以上版本，可计算字符串相似度并从选项列表中提取最匹配结果。thefuzz适用于文本处理和搜索等多种场景，是一个功能强大且易用的开源工具。
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