搜索结果:v(245 个)
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sshuttle
综合 54
基于 SSH 的轻量透明代理工具,免服务端管理员权限,支持 Linux、macOS 与 DNS 隧道。
scribe
综合 54
Scribe 是一款专为 Scala 生态从零构建的超高性能日志库。它解决了传统日志依赖 Java 框架封装所带来的性能损耗及跨平台受限问题。核心亮点在于无需配置文件、支持纯代码化配置,利用宏在编译期深度优化性能,且原生支持 JVM、Scala.js 及 Scala Native 跨平台运行,同时兼容 SLF4J。
novel-sound
综合 54
聚合小说、短剧等内容的 Android 客户端,Flutter + Rust 架构且无需 root。
neovim (高扩展性 Vim 编辑器)
综合 54
专注于可扩展性和易用性的 Vim 分支版本。
refined
综合 54
refined 是一个 Scala 精细类型库。它通过类型级谓词约束数值范围,解决常规类型无法表达具体取值限制的问题。核心功能包括:在编译期通过宏校验字面量合法性并报错;在运行期校验动态数值;以及提供类型推断规则,支持在编译期安全转换兼容的精细类型。
500-AI-Agents-Projects
综合 53
精选 500 个跨行业 AI Agent 实践案例,并提供开源实现链接。
Open-Generative-AI
综合 53
开源 AI 音视频生成平台,支持自托管与 600+ 模型,无审查过滤,基于 MIT 协议。
servant
综合 53
Servant 是一个基于 Haskell 的类型级领域特定语言(DSL)。它主要解决 Web 应用中 API 定义与实现脱节的问题,允许开发者在类型层面精确描述 Web API,并以此统一支持后端服务搭建、客户端请求查询、接口 Mock 测试以及自动生成文档等功能。
unity-mcp
综合 53
连接 AI 助手与 Unity 编辑器的桥梁,让 LLM 能够管理资产、操作场景、编辑脚本并自动化任务。
scalaz
综合 53
〔中文简介暂未生成〕 Principled Functional Programming in Scala
sbt-jmh
综合 53
〔中文简介暂未生成〕 "Trust no one, bench everything." - sbt plugin for JMH (Java Microbenchmark Harness)
ArkhamHorror
综合 53
ArkhamHorror 是一款非官方的《诡镇奇谈:卡牌版》(LCG)网页端游戏实现。它严格还原实体桌游规则,支持最多 4 人联机或单人游玩;支持从 ArkhamDB 等站点导入牌组,内置大量官方战役与社区自制内容,并提供预构建包和 Docker 一键部署。
filmcraft
综合 53
完全基于 Rust 从零编写的开源非线性视频编辑器。
reminders-menubar
综合 52
极简 macOS 菜单栏应用,基于 SwiftUI 开发,直接同步并操作 Apple 提醒事项。
sbt-scoverage
综合 52
sbt-scoverage 是一款用于 Scala 项目的代码覆盖率 sbt 插件。它通过对代码进行插桩,在运行测试时统计覆盖率,并生成直观的 HTML 和 XML 格式报告;还支持多项目数据聚合,以及通过正则或注释排除指定的类、包和文件。
sbt-updates
综合 52
sbt-updates 是一款用于检查项目依赖版本的 sbt 插件。它能从 Maven 等仓库获取元数据,检测项目依赖及 sbt 插件是否有新版本可用,并兼容交叉编译版本。核心功能包括在终端展示可升级依赖、导出更新报告、支持依赖过滤及有更新时自动阻断构建。
scalac-scoverage-plugin
综合 52
scalac-scoverage-plugin 是一个 Scala 代码覆盖率核心工具库。它解决了传统行覆盖率难以准确衡量 Scala 单行多语句/多分支代码的问题,核心提供**语句覆盖率**与**分支覆盖率**统计,并内置报表生成工具,支持与 sbt、Maven 等构建工具集成。
raydp
综合 51
RayDP 解决了传统 AI 流水线中 Spark 数据处理与深度学习训练常需分设独立集群、数据流转慢且运维复杂的问题。
它支持直接在 Ray 集群上运行 Spark,允许开发者在单个 Python 程序中混合编写 PySpark 与 AI 库代码;还提供将 Spark DataFrame 转换为 Ray Dataset 的 API,通过 Ray 内存对象实现高效数据交互。
natchez
综合 50
Natchez 是一个面向 Scala 的函数式分布式链路追踪库。它结合 Cats 和 Cats-effect 生态,帮助开发者在微服务架构中追踪请求调用链路。核心功能是提供统一的追踪抽象,并支持接入 Jaeger、OpenTracing、Honeycomb 等后端工具进行监控与诊断。
diffusers
综合 49
基于 PyTorch 的前沿扩散模型库,支持图像、视频和音频生成。