Jep 使用 JNI 和 CPython API 来启动 JVM 内的 Python 解释器。除了初始化和关闭 Python 之外，初始的主解释器将永远不会被使用。当你在 Java 中创建解释器实例时，将为该 Java 解释器实例创建一个 Python 解释器，并将一直保存在内存中，直到用 Interpreter.close() 关闭该解释器实例。初始的主解释器将保留在 JVM 中，直到 JVM 退出。——出自《Jep》

行为树（BT）在复杂的机器人任务中正变得越来越普遍。它为定义多步骤或许多状态的应用创造了一个更可扩展和人类可理解的框架。Nav2 使用行为树来调用模块化服务器来完成一个动作。一个动作可以是计算路径、控制工作、恢复或任何其他与导航有关的动作。——出自《Nav2》

Calcite 有意不参与存储和处理数据的业务，这使得它成为在应用程序和一个或多个数据存储位置及数据处理引擎之间进行协调的绝佳选择。流（Streams）是连续流动的记录集合。流是对表的补充，因为它们代表了企业现在和未来发生的事情，而表代表了过去。Calcite 扩展了 SQL 和关系代数，以支持流式查询。——出自《Apache Calcite》

多年来，计算机应用在两个层级之间组织数据：内存和存储。持久内存技术在内存和存储层中引入了另一个层级——它提供了比 DRAM 更大的容量和比存储明显更快的性能。应用程序在原地访问持久内存驻留的数据结构，就像使用传统内存一样，不需要在内存和存储之间来回分页数据块。——出自《PMDK》

LBANN 通过领域分解提供模型并行加速，以优化网络训练的强大扩展性。它还允许将模型并行性与数据并行性和集合训练方法结合起来，用大量的数据训练大型神经网络。除了传统的监督学习之外，LBANN 还支持最先进的训练算法，如无监督、自监督和对抗性（GAN）训练方法。——出自《LBANN》

与 Next.js 不同，alephj .js 不需要 webpack 或其他捆绑器，因为它使用 ESM 导入语法。每个模块只需要编译一次，然后缓存到磁盘上。当一个模块发生变化时，Aleph.js 只需要重新编译那个单独的模块。每次进行更改都不会浪费时间重新打包。这与使用 React Fast Refresh 的 HMR(热模块替换)一起可以在浏览器中实现即时更新。——出自《Alephj .js》

Smile 是一个快速而全面的机器学习、NLP、线性代数、图形、插值和可视化系统，采用 Java 和 Scala。通过先进的数据结构和算法，Smile 提供了先进的性能。——出自《Smile》

Octant 是一个供开发人员了解应用程序如何在 Kubernetes 集群上运行的工具。它的目标是成为开发人员工具箱的一部分，以获得洞察和处理 Kubernetes 中发现的复杂性。——出自《Octant》

通过强大的抽象层，Spinnaker 提供了引人注目的工具，使开发人员能够从提交到交付拥有自己的应用程序代码。作为最成熟和最广泛生产的连续交付平台，Spinnaker 可以将 Netflix、谷歌、Microsoft 和 Amazon 的专业知识应用到您的 SDLC 中。——出自《Spinnaker》

当涉及到较大的实际应用时，Solid 在组件上几乎没有开销（更像是一个 VDOM 库，而不是一个 Reactive 库）。因此，它的扩展性非常好。Solid 的编译器在管理摇树优化方面做得很好，它的代码库和渲染器一样建立在强大的原语基础上，使得运行时很小，并且完全可伸缩。——出自《Solid UI Library》

Core 的主要职责是在连接的智能手机应用程序和车辆 HMI 之间路由消息。它可以通过各种传输协议将智能手机连接到车辆的头部单元。一旦建立了连接，Core 就会发现兼容的应用程序，并将其显示给驾驶员，以便通过语音或显示屏进行交互。——出自《SmartDeviceLink (SDL)》

它将久经考验的 SOA 最佳实践与现代 API 管理原则相结合，以解决与 API 供应、治理和集成相关的各种企业挑战。管理 API 从摇篮到坟墓的生命周期；监控 API 使用情况和性能......——出自《WSO2 API Manager》