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web-audio-api-rs

纯Rust实现的Web Audio API库,支持非浏览器环境

web-audio-api-rs是一个纯Rust实现的Web Audio API库,适用于非浏览器环境。它支持在桌面应用、命令行工具和无头执行中进行音频处理。该项目兼容多种音频后端,如ALSA、WASAPI和CoreAudio,并提供Node.js绑定。web-audio-api-rs遵循W3C规范,为Rust开发者提供灵活、高性能的音频处理工具。

nnAudio - 基于PyTorch的快速GPU音频处理工具箱
GPUGithubPyTorchnnAudio开源项目音频处理频谱图
nnAudio是一款基于PyTorch的音频处理工具箱,利用卷积神经网络实现实时频谱图生成和傅里叶核心训练。它具备跨平台兼容性、可训练性和可微分性,支持STFT、梅尔频谱、MFCC、CQT等多种音频处理功能。相比传统工具,nnAudio在GPU上提供更高效的音频分析和处理方案。
vocechat-server-rust - 轻量级私有云聊天服务器解决方案
APIGithubVoceChat开源开源项目社交媒体私人云服务
VoceChat Server,一个使用Rust编写的轻量级私有聊天服务器,大小仅20MB,可轻松整合进现有应用。提供即插即用的Docker部署和开放API,支持实时消息、视频通话和多种其他功能,同时保障信息为用户私有财产,适用于个人免费使用,大型部署需要授权许可。
makepad - Rust跨平台UI框架 支持原生与Web应用开发
GithubMakepadRustUI框架WebAssembly开源项目跨平台开发
Makepad是一款开源的Rust UI框架,支持原生和Web平台开发。它由Makepad Framework和Makepad Studio组成。Framework提供UI开发工具,Studio是基于Framework的IDE原型,目标是实现运行时应用设计修改。Makepad支持桌面、移动和Web等多平台构建运行,为开发者提供灵活高效的UI开发方案。该项目仍在积极开发中,但已可用于构建原型和简单应用。
criterion.rs - 统计驱动的 Rust 基准测试库
Criterion.rsGithubRust开源项目微基准测试性能优化统计分析
Criterion.rs 是一个 Rust 基准测试库,提供统计分析和图表生成功能。它能精确检测和测量性能变化,支持稳定版 Rust,使用简便且结果可靠。开发者可借助 Criterion.rs 优化代码性能,及时发现性能退化问题。
iced - Rust跨平台GUI库,简洁设计与类型安全
GUI库GithubIcedRust响应式布局开源项目跨平台
Iced是一款Rust语言的跨平台GUI库,专注于简洁性和类型安全。它提供简易API、响应式布局和丰富组件,覆盖Windows、macOS、Linux及Web平台。Iced借鉴Elm架构,支持自定义组件和异步操作,并配备性能调试工具。其模块化生态系统包含原生运行时、多种渲染器和窗口管理功能,为开发者提供灵活选择。
annotate-snippets-rs - Rust代码片段注释可视化库
GithubRust库annotate-snippets代码注释开发工具开源项目源代码可视化
annotate-snippets-rs是一个用于代码片段注释的Rust库。它将元信息可视化地标注在源代码片段上,通过Snippet数据结构生成格式化字符串输出。该库提供简洁API,支持本地开发,在GitHub上持续集成。适用于代码分析和展示。
vizia - Rust语言跨平台声明式桌面GUI框架
GUI框架GithubRustVizia声明式开源项目跨平台
Vizia是一个基于Rust语言的声明式桌面GUI框架,支持跨平台开发。它采用响应式编程模型,提供灵活布局和强大的样式系统。Vizia内置多种视图组件和主题,支持动画效果、无障碍设计和本地化。通过GPU加速渲染,Vizia能够实现高性能图形更新。此外,它还支持音频插件开发,是构建桌面应用的理想选择。
AudioUnitSDK - 简化苹果平台音频单元开发的基础类和实用工具集
AudioUnitSDKC++类模型Core Audio APIGithub开源项目苹果平台音频开发
AudioUnitSDK是一个开源项目,为苹果平台音频单元开发提供基础类和实用工具。它通过C++类模型封装Core Audio API,简化开发流程。支持macOS 10.9和iOS 9.0以上版本,使用C++20特性,有助于构建高性能音频应用。
smartcore - Rust语言开发的开源机器学习库
APIGithubJupyter NotebookRustSmartCore开源项目机器学习
smartcore是一个Rust语言开发的机器学习库,实现了分类、回归、聚类等多种算法模型。项目提供API接口和文档,并支持Jupyter Notebook环境。作为Rust生态系统的一部分,smartcore为数据科学和机器学习应用提供工具支持。
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