作为服务网格管理平面，Meshery 支持采用、操作和管理任何服务网格及其工作负载。Meshery与开放应用模型(OAM)集成，使用户能够部署服务网格模式。Meshery 使操作人员能够将 WebAssembly 过滤器部署到基于 Envoy 的数据平面上。Meshery 有助于了解服务网格的功能和性能，并合并了运行在服务网格上或跨服务网格的应用程序的指标的收集和显示。——出自《Meshery》

UI 组件库既包含非常低级的设计元素，也包含组合的高级设计元素。一般来说，该库的目的是通过公开满足设计规范的组件来简化开发，并提供编程的便利性。因此，可重复的 UI 设计应该只需要几分钟而不是几小时。——出自《Precise UI》

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）》

抽象定义上， 一个分布式系统里的所有进程要确定一个值 v，如果这个系统满足如下几个性质， 就可以认为它解决了分布式一致性问题, 分别是：1）Termination：所有正常的进程都会决定 v 具体的值，不会出现一直在循环的进程。2）Validity：任何正常的进程确定的值 v', 那么 v' 肯定是某个进程提交的。比如随机数生成器就不满足这个性质。3）Agreement：所有正常的进程选择的值都是一样的。——出自《BRAFT》

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》