它没有自己的图形或绘图原语，而是为您的代码提供了一个结构和一个 API，以方便在仪表板、服务器和图形之间移动数据。它不对如何对图形进行最佳编码进行假设，并让您完全自由地使用您想要的任何库、框架、工具和方法。因此，其图形可以在任何能够呈现 HTML 的环境中呈现。——出自《NodeCG》

要使一个系统在面对大事件率时有很好的反应，那么它必须有令人难以置信的效率。在这样的系统中没有浪费的余地。这种系统的设计需要一个类似于飞机或航天器的设计方法。航天器的设计要尽可能地简约，并具有适当的安全功能水平。这需要敏锐地了解到底需要什么，并对效率有一个敏锐的关注。途中不应携带额外的行李。——出自《简单二进制编码（SBE）》

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》

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》

金融是一个写得好的开源项目可以发挥巨大作用的领域。QuantLib 提供了对实际实施和高级建模都有用的工具，具有诸如市场惯例、收益率曲线模型、解算器、偏微分方程、蒙特卡罗（包括低偏差）、奇异期权、VAR 等特性。——出自《QuantLib》