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Scala 3驱动的事件架构参考实现

trading 微服务架构事件驱动 Scala 功能性编程 Github 开源项目

项目采用Scala 3实现事件驱动架构,包括交易处理、预测、快照和警报等微服务。使用Apache Pulsar进行消息通信,提供Web界面实现实时交易警报订阅。集成了监控、分布式追踪和自动化测试,可作为构建现代事件驱动系统的参考。

文档

faststream - 简化事件流集成的Python框架

FastStreamGithub事件流开源项目异步API微服务消息队列

FastStream是一个Python框架,用于简化事件流集成和微服务开发。它支持Kafka、RabbitMQ、NATS和Redis等多种消息代理,提供统一API自动处理解析、网络和文档生成。主要特性包括Pydantic验证、AsyncAPI文档生成、依赖注入系统和内存测试。FastStream可与各种HTTP框架集成,特别适配FastAPI。该框架使开发者能够轻松构建和扩展流式微服务。

awesome-scalability - 改进大规模系统的可扩展性和高性能的设计模式与实践

ArchitectureGithubIntelligenceOrganizationPerformanceScalability开源项目

本页面汇总了更新且有序的阅读清单，涵盖了大规模系统中的可扩展性、可靠性和高性能设计模式。内容来自知名工程师的文章和可靠的参考资料，并包含服务数百万至数十亿用户的实际案例研究。提供设计原则、可扩展性、可用性、稳定性、性能、智能化、架构、面试笔记与团队建设等方面的内容，为全面提升系统设计与优化能力提供支持。

trading-momentum-transformer - 深度学习驱动的Momentum Transformer及其在交易中的应用

GithubLSTMMomentum Transformer交易策略变点检测开源项目深度学习

Momentum Transformer和Slow Momentum with Fast Reversion模型利用深度学习和变革点检测，在波动市场中表现出众。通过多头注意力机制和可解释变量选择网络，这些模型在趋势转折点上展现很强的适应力。经过优化，模型在1995至2020年期间的表现显著提升，尤其在2015至2020年间，有效应对市场不稳定性，提高风险调整后的收益率。

ddd-example-ecommerce - 驱动设计和面向服务架构的Java电商示例

Domain-Driven DesignGithubJavaService-Oriented ArchitectureSpring frameworkeCommerce开源项目

本项目展示了使用Java和Spring框架，根据领域驱动设计(DDD)和服务导向架构(SOA)的原则实现电商平台的样例。涵盖销售、仓储、账单和配送等核心和支持领域，通过事件工作流进行领域间通信。项目还涉及模块化单体架构、逻辑与技术解耦及服务组合等技术，适合开发者了解DDD和SOA在实际项目中的应用。

rust-rdkafka - 基于Rust的高性能异步Kafka客户端库

Apache KafkaGithubRustlibrdkafkarust-rdkafka开源项目异步

rust-rdkafka是基于librdkafka的Apache Kafka异步客户端库，为Rust提供了安全高效的接口。该库支持消息消费和生产、自动再平衡、主题管理等功能，可处理每秒百万级消息。它实现了至少一次和精确一次语义，并与Tokio无缝集成，适合异步数据处理场景。

activemq - 开源消息中间件支持多协议和企业级功能

AMQPApache ActiveMQGithubJMSMQTT开源项目消息代理

Apache ActiveMQ 是一款开源消息中间件，支持Jakarta Messaging、JMS、AMQP、MQTT和HTTP/WS等多种协议。它提供网络代理、调度等企业级功能，适用于构建分布式应用。ActiveMQ 配置灵活，部署方式多样，可满足各类消息传递需求。

weaver-test - 基于 cats-effect 和 fs2 的高效并行 Scala 测试框架

GithubScalaWeaver-test并行测试开源项目断言测试框架

weaver-test 是基于 cats-effect 和 fs2 构建的 Scala 测试框架，支持并行测试执行、可组合断言、聚合失败报告和懒加载日志。框架兼容 Scala 2.12、2.13 和 3.0 版本，提供 SimpleIOSuite 和 IOSuite 等多种测试套件。weaver-test 集成 Scalacheck 实现属性测试，致力于优化测试编写和运行体验。

deep-algotrading - 深度学习算法在金融交易中的探索与实践

GithubTensorFlow开源项目深度学习神经网络过拟合金融数据

本项目展示了深度学习技术在金融交易领域的应用。从简单回归到LSTM和策略网络,逐步介绍不同复杂度的算法模型。内容包括TensorFlow使用、深度强化学习概念,以及交易策略的构建与优化。通过代码示例和详细说明,读者可学习如何将深度学习应用于金融数据分析和算法交易。这是一个面向学习者和从业者的教育资源,展示了深度学习在非传统领域的创新应用。

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。

hands-on-llms - 学习构建和部署实时金融顾问系统的完整教程

GithubInference PipelineLLMReal-time PipelineTraining Pipelinefinancial advisor开源项目

本教程全面介绍如何通过三阶段流水线设计来训练、部署和推理一个实时金融顾问系统。课程包括加载金融Q&A数据集、微调开源LLM以及构建实时特征管道和推理管道，并介绍如何使用Alpaca、Qdrant、Comet ML和Beam等外部服务进行集成。通过视频讲解、文章和模块化代码，逐步掌握流程，即使硬件不足，也可在Beam的无服务器基础设施上进行训练和推理。

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