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parboiled2

Scala 2.12+的高效PEG解析器生成库

parboiled2解析器生成器ScalaPEGDSLGithub开源项目

parboiled2是一个用于Scala 2.12+的PEG解析器生成库。它在编译时将语法规则转换为JVM字节码,提供轻量高效的文本解析能力。该库具有简洁的DSL、准确的错误报告和高性能,可替代正则表达式,适用于多种解析场景。parboiled2无外部依赖,上手简单,是一个功能强大yet易用的解析工具。

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介绍相关项目
smile - Java与Scala的高性能机器学习引擎
GithubSmile分类算法开源项目数据可视化机器学习自然语言处理
Smile是一个高效且全面的机器学习系统，支持Java和Scala，包含自然语言处理、线性代数、图形、插值和可视化功能。其先进的数据结构和算法提供卓越性能，涵盖分类、回归、聚类、关联规则挖掘、特征选择、多维缩放、遗传算法、缺失值插补和高效近邻搜索等领域。用户可以通过Maven中央库使用，并在Smile网站找到编程指南和详细信息。
flatbuffers - 跨平台序列化库 实现极致内存效率
FlatBuffersGithub内存效率序列化库开源项目数据访问跨平台
FlatBuffers是一款跨平台序列化库，专注于优化内存效率。它支持直接访问序列化数据，无需预先解析，同时保持良好的兼容性。该库兼容多种编程语言和操作系统，提供从schema定义到数据读取的完整工作流程。FlatBuffers为开发者提供高效的数据处理方案，适用于需要优化内存使用的项目。
every-single-day-i-tldr - 每日汇编Scala、大数据和Kafka等技术资源
Big DataData EngineeringGithubJavaKafkaScala开源项目
该项目是一个每日阅读资源的合集，包括文章、博客和视频，内容涵盖Scala、数据工程、Java、大数据等技术主题。用户可以使用Ctrl+F快速查找所需内容，非常适合关注Kafka生态系统管理和最新技术趋势的人。
html5-parser - 基于C语言的高性能HTML 5解析器 性能远超纯Python实现
C语言开发GithubHTML5解析器Python库开源项目标准兼容高性能
html5-parser是一个基于C语言开发的HTML 5解析器，为Python提供高性能的HTML解析功能。该解析器比纯Python实现（如html5lib）的速度快30多倍，同时严格遵守HTML 5标准。项目提供详细文档，适合需要高效处理HTML内容的Python开发者。
swift-html - Swift实现的类型安全HTML文档生成库
DSLGithubHTMLSwift可扩展开源项目类型安全
swift-html是一个Swift库，用于创建类型安全的HTML文档。它将HTML直接嵌入Swift的类型系统，防止运行时错误和无效HTML。该库提供树状结构创建文档，支持文档转换，并增强安全性。可与Vapor等Swift web框架集成，是模板语言的有力替代。
pants - 高效可扩展的单一代码仓库构建系统
GithubPantsmonorepo依赖管理并发执行开源项目构建系统
Pants是一款为单一代码仓库（monorepo）设计的可扩展构建系统。它支持在统一代码仓库中管理多个项目、编程语言和框架。系统特性包括显式依赖建模、细粒度失效处理、结果缓存共享、并发执行和远程执行。Pants提供多种工具和语言的统一接口，并通过插件API实现扩展和自定义。这一系统适用于大规模复杂代码库，能有效提升开发效率和构建性能。
zhparser - 基于SCWS的PostgreSQL中文全文搜索扩展
GithubPostgreSQLSCWSZhparser中文分词全文检索开源项目
zhparser是一个基于SCWS的PostgreSQL中文全文搜索扩展，支持自定义词典和灵活配置分词行为。该扩展能有效解析中文文本，适用于PostgreSQL 9.2及以上版本的数据库。它提供多种安装方式，包括Docker快速部署，并支持复杂查询功能。zhparser为开发者提供了详细的使用说明和配置选项，方便实现高效的中文全文搜索功能。
arc-dsl - 针对抽象推理语料库的领域特定语言
ARC-DSLGithub对象处理开源项目抽象推理求解器程序领域特定语言
arc-dsl是为抽象推理语料库(ARC)设计的领域特定语言，提供了表达能力强大且通用的原语集。该项目包含DSL定义、示例程序和详细文档，展示了如何处理复杂的视觉推理问题。arc-dsl为开发者和研究人员提供了探索和解决抽象推理挑战的工具，支持编写针对ARC任务的通用求解程序。
llama2.rs - Rust开发的高效Llama2 CPU推理库
CPU推理GithubLlama2RustSIMD开源项目量化
llama2.rs是一个用Rust开发的Llama2 CPU推理库，专注于提供高性能的推理能力。项目支持4位GPT-Q量化、批量预填充提示标记、SIMD加速和内存映射等技术，实现了70B模型的即时加载。通过Python API，开发者可在普通台式机上运行70B Llama2模型（1 token/s）和7B模型（9 tokens/s）。该项目为大规模语言模型的CPU推理提供了高效且灵活的开源解决方案。
beam - 统一批处理和流处理的数据并行处理模型
Apache BeamGithub分布式计算开源项目批处理数据处理流处理
Apache Beam是一个统一的数据处理模型，用于定义批处理和流处理的并行数据处理管道。它提供多语言SDK构建管道，并可在Apache Flink、Spark等分布式处理后端上执行。Beam支持Java、Python和Go等语言，为各类开发者提供灵活的开发环境。该项目采用统一模型处理批处理和流处理数据，支持多种编程语言，并可在多个分布式处理平台上运行。它为不同类型的开发者提供了灵活的工具，简化了大规模数据处理的复杂性。
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