它包含了搜索任意大小的向量集合的算法，其中包括那些可能不适合 RAM 的向量。它还包含用于评估和参数调优的支持代码。它是用 C++ 编写的，带有完整的 Python 包装器(版本2和3)。一些最有用的算法是在 GPU 上实现的。——出自《Faiss》

如何使用简单的值类型管理应用程序的状态，并在多个屏幕上共享状态，以便一个屏幕上的变化可以立即在另一个屏幕上观察到。如何将大型特性分解为更小的组件，这些组件可以被提取为它们自己的、独立的模块，并很容易地粘在一起形成特性。如何让应用程序的某些部分以最可测试和最容易理解的方式与外部世界对话......——出自《Swift可组合架构》

这是一个基于神经网络的 PyTorch 实现的用户友好型时间序列预测工具。测试结果表明，NeuralProphet 在一组生成的时间序列上产生了与 Facebook Prophet 质量相当或更高的可解释性预测组件。对于短期到中期的预测，将预测精度提高了 55% 到 92%。——出自《NeuralProphet》

她的灵感来自许多现代框架。你会看到组件看起来像 React 组件，并使用类似 React 的钩子，但像 Vue 一样有简单的可变状态，像 Solid 一样使用 JSX 的静态形式，像 Svelte 一样可以编译，像 Angular 一样使用简单的规定性结构。——出自《Mitosis》

它基于 Nginx 和 etcd。与传统 API 网关相比，它具有动态路由和热加载插件；它有一个内置的低代码 Dashboard，为开发人员提供了强大而灵活的接口；它提供了多个安全插件，用于身份验证和接口验证；提供了热更新和热插件，可以在不重启的情况下持续更新配置......——出自《APISIX》

它是构建铁路计算机控制模型的工具。您可以使用 DecoderPro® 管理机车排班，并轻松编程解码器。您可以使用 PanelPro™ 构建控制面板并控制你的布局，以设置信号和其他功能。OperationsPro™ 允许您创建舱单，将车辆从托运人发送到接收人，并为列车乘务员提供操作说明。——出自《JMRI》

几十年来，编程语言一直将网络简单地视为 I/O 源。Ballerina 则构建了无缝映射到网络编程概念（如服务和网络资源）的结构。它还提供内置语言支持，使用 Docker 和 Kubernetes 在云端部署 Ballerina 应用。——出自《Ballerina编程语言》

它是快速可嵌入的键值存储，专为固态硬盘和持久性内存设计。它通过协调跨 DRAM 和多类固态存储设备的数据放置，优化了性能和耐久性。它适用于支持数据库、软件定义存储（SDS）、高性能计算（HPC）、物联网（IoT）和机器学习（ML）等应用场景。——出自《HSE》

在应用核心中，依赖关系是向内的。外层可以依赖内层，但内层永远不会依赖外层。应用核心不应该依赖于框架或直接访问外部资源。任何对进程外资源的外部调用/从远程进程检索数据都应该通过端口（接口）来完成，在基础设施层的某个地方创建类的实现，并注入到应用程序的核心中（依赖注入和依赖反转）。——出自《Domain-Driven Hexagon》

它使本地 PHP 开发环境在几分钟内启动和运行变得非常简单。由于其每个项目的环境配置（可以扩展、版本控制和共享），它非常强大和灵活。简而言之，它的目标是允许开发团队在他们的工作流中使用 Docker，而不需要定制配置的复杂性。——出自《DDEV-Local》

你的代码告诉你的比你的日志透露的要多。它的完整堆栈监视使您可以对代码进行全面的可视化，因此您可以在问题变成停机之前捕获问题。从错误跟踪到性能监控，开发人员可以看到真正重要的东西，更快地解决问题，并不断了解他们的应用程序 -- 从前端到后端。——出自《Sentry》

像大多数笔记工具一样，它支持你所期望的所有常见功能，但它并没有到此为止——大多数笔记工具都专注于把笔记放进去，但却很难帮助用户把笔记拿出来，尤其是当用户积累了大量的笔记时。而 Dendron 从长远的角度考虑，认为你阅读笔记的次数远远多于你写的次数，因此优化了笔记的取回。——出自《Dendron》