fasthx

FastAPI与HTMX集成的高效装饰器库

FastHX FastAPI HTMX Python Web开发 Github 开源项目

FastHX是一个集成FastAPI和HTMX的Python库，提供装饰器语法和多种模板引擎支持。该库保留FastAPI路由功能，适用于同步和异步路由，简化了服务器端渲染和HTMX请求处理。FastHX具有易用性和灵活性，适合不同规模的Web应用开发。

GithubHTMLJinjaPythonWeb开发开源项目模板引擎

Jinja是一款高性能、富有表现力且可扩展的模板引擎。它具备模板继承、宏定义和自动转义等功能，能安全处理不受信任的模板。Jinja还支持异步IO和国际化，可将模板编译为优化的Python代码。该引擎秉承应用逻辑与模板设计分离的原则，为模板设计者提供充分的灵活性。Jinja还提供精确的异常定位功能，便于调试，并支持过滤器、测试、函数甚至语法的扩展。

Hi_Hysteria - 优化网络性能的双边加速代理工具适用于恶劣网络环境

GithubHysteriaQUIC协议代理开源项目网络加速防封锁

Hi_Hysteria是基于修改版QUIC协议的网络代理工具,针对卫星网络、拥挤公共Wi-Fi等恶劣网络环境进行了优化。它通过双边加速功能有效解决线路拥堵问题,即使在网络高峰期也能保持稳定连接。该项目提供一键安装脚本,支持多种协议和客户端,兼容多种系统架构。

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。

HaE - 网络安全领域的模块化框架

GithubHaE人工智能开源项目数据分析效率漏洞挖掘网络安全

HaE是一款网络安全领域的模块化框架，集成人工智能技术，实现HTTP消息（包括WebSocket）的精细化标记和提取。通过多引擎自定义正则表达式，HaE能准确匹配和处理HTTP报文，提高漏洞和数据分析效率。适应前后端分离开发模式，HaE减少了处理无用报文的时间，集中精力于有价值的信息，显著提升漏洞挖掘效率。支持多种AI模型和新版BurpSuite，适用于多种操作系统。

hyperf - 基于Swoole的高性能协程PHP框架

GithubHyperfPHP框架协程开源项目微服务高性能

Hyperf是基于Swoole的高性能PHP框架，采用协程、依赖注入等技术，支持MySQL、Redis、WebSocket、gRPC等组件。框架性能优于PHP-FPM，提供企业级功能，适用于Web服务器、微服务等场景。Hyperf遵循PSR标准，组件可插拔，为开发者提供灵活的开发工具。

fx - Go 语言依赖注入框架简化应用开发和架构

FxGithubGo语言依赖注入单例管理开源项目模块化

Fx 是为 Go 语言设计的依赖注入框架，旨在消除全局状态、促进代码重用，并支持构建松耦合的可共享组件。作为 Uber 大多数 Go 服务的基础，Fx 经过实践验证，提供稳定性能。该项目遵循语义化版本控制，保证 API 稳定性。Fx 简化了 Go 应用的开发流程，适用于构建大型、复杂的系统。

dash - 构建数据科学和机器学习Web应用的Python框架

DashGithubPythonWeb应用开源项目数据可视化机器学习

Dash是一个Python框架,基于Plotly.js、React和Flask,用于构建数据科学和机器学习Web应用。该框架将现代UI元素(如下拉菜单、滑块和图表)与Python分析代码直接连接,便于开发者快速创建交互式数据可视化应用。Dash支持包括地图在内的多种图表类型,并允许完全控制应用外观。它不仅适用于构建仪表板,还可用于创建PDF报告风格的应用。

django-ninja - 简洁高效的Python API开发框架

Django NinjaGithubOpenAPIPythonREST API开源项目高性能

Django Ninja是一款基于Django和Python类型提示的API开发框架。它具有易用性高、执行速度快、支持异步等特点。该框架遵循OpenAPI标准，与Django生态系统无缝集成。通过自动文档生成功能，开发者可以更专注于核心业务逻辑。目前，Django Ninja已在多个实际项目中得到应用，展现出良好的性能和稳定性。

fasterai - 开源工具库助力神经网络缩小与加速

FasteraiGithub剪枝开源项目模型压缩神经网络稀疏化

fasterai是一个致力于优化神经网络规模和速度的开源库。该库提供稀疏化、剪枝、知识蒸馏和彩票假设等多种网络压缩技术。其核心特性为高度可定制的稀疏化功能，允许用户调整粒度、上下文、标准和调度。此外，fasterai还包含正则化和知识蒸馏功能，有助于提升模型性能和效率。该库与fastai兼容，可轻松集成到现有深度学习工作流程中。

fastai - 一个为从业者提供快速提供在标准深度学习领域中提供最先进的高级组件，并提供可以混合和匹配的低级组件构建新方法的深度学习库

GPU优化GithubPyTorchfastai开源项目深度学习计算机视觉

fastai是一个深度学习库，提供高层组件以快速实现高性能结果，同时为研究人员提供可组合的低层组件。通过分层架构和Python、PyTorch的灵活性，fastai在不牺牲易用性、灵活性和性能的情况下，实现了高效的深度学习。支持多种安装方式，包括Google Colab和conda，适用于Windows和Linux。学习资源丰富，包括书籍、免费课程和详细文档。

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