MongooseIM是一个开源且高度可扩展的实时通信平台,拥有集成的Websocket和TCP服务器,可实现聊天、推送消息、Presence和语音/视频会话等功能。最新版本 6.2.1 修复了一些错误,例如修复了在某些情况下向客户端发送重复消息的错误,并改进了服务器的稳定性。更多详细变动内容请查阅官方发行说明。
FileKitty是一个开源的跨平台文件管理工具,旨在提供简单易用且高效的文件管理功能。它具有包括文件浏览、搜索、编辑、删除、重命名、复制和粘贴等基础功能,以及一些高级功能,例如支持标签、收藏夹和云存储集成。FileKitty支持Windows、macOS和Linux系统,并提供多种语言版本。
该网站是 Dune 3D 的发布页面,宣布了 v1.1.0 版本的发布。该版本包括几个新特性,包括基于 GPU 的物理模拟器、新的碰撞检测系统以及对各种游戏引擎(如 Unity、Unreal Engine 和 Godot)的改进支持。该版本还修复了大量错误并改进了性能。
这是一个用于创建 HTML 原型的 JavaScript 库。它提供了丰富的组件集,允许开发人员快速轻松地构建交互式和动态的网页原型。Dream HTML 以轻量级、易用性和定制性而闻名。
这个网站是一个讨论论坛,讨论在Express应用程序中如何正确呈现并发请求的问题。该网站包含来自不同用户的多个主题和回复。讨论主要集中于使用Express框架和Node.js处理并发请求。还讨论了有关负载平衡和可扩展性的技术建议。
微软官方 Go 语言仓库,包含各种 Go 语言相关的库、工具和资源,如:语言服务器、标准库扩展、编译器和工具链等,旨在帮助开发人员高效地使用 Go 语言进行开发。
博戈语言网站主要介绍博戈语言及其用法。博戈语言是一种用于创建高效机器学习模型的语言,它具有易于使用、性能出色等特点。网站提供了博戈语言的教程、文档和示例,帮助用户快速学习和使用该语言。
GitHub 上的此存储库包含 Go SQLite3 的 Adiantum VFS。Adiantum VFS 是一种虚拟文件系统,用于将 SQLite3 数据库加密到磁盘上。它使用 Adiantum 加密算法,这是一种快速且安全的算法,由 Google 开发。
该网站是 GitHub 上名为 extension.js 的 JavaScript 扩展的页面。它提供了有关扩展的详细信息,包括其功能、安装说明和用法示例。该扩展允许用户在 Chrome 和 Firefox 浏览器中编辑和保存 JSON 和 CSV 文件。
CloudGoat 是一个用于云安全团队、云工程师和开发人员的网络钓鱼和漏洞利用学习平台。它提供各种基于真实场景的网络钓鱼和漏洞利用挑战,帮助用户识别和缓解云环境中的安全威胁。CloudGoat 涵盖广泛的云安全主题,包括身份和访问管理、基础设施即服务 (IaaS)、平台即服务 (PaaS) 和软件即服务 (SaaS)。
"Codapi"是一个 Python 端口,它允许用户向以编程语言 CoD 编写的应用程序发送 HTTP 请求。它提供了对 CoD 编译器和运行时的低级访问,使开发者能够与 CoD 应用程序进行交互、执行远程过程调用并管理状态。
Kaytu是一个免费、开源的实验用例管理平台,旨在帮助研发团队构建、管理和执行测试用例。它具有用例创建、团队协作、测试执行、缺陷跟踪等功能,支持敏捷和DevOps实践。
Dokploy是一个用Rust编写的界面友好的无服务器部署管理工具。它支持各种云服务提供商,包括AWS、Azure和GCP,并提供自定义脚本执行、集群管理和部署管道等功能。Dokploy具有直观的用户界面,并提供命令行界面(CLI)用于自动化任务。
HaystackDB 是一个开源的分布式时间序列数据库,为高频交易、风控、风险管理等对性能要求高的领域设计。它具有快速查询、水平可扩展、高可用性、高吞吐量和低延迟等特点。
BlockStar是一个开放源码的区块链节点框架,由Rayking开发。它为开发人员提供了一个平台,使用户能够轻松快捷地创建和部署自定义区块链节点。该框架包括各种功能,包括共识算法、网络协议和数据结构。BlockStar旨在易于使用和扩展,并得到活跃社区的支持。
开源大型语言模型(LLM)框架,其功能包括基于各种任务的微调、生成式文本处理和代码生成,在文本摘要、翻译、问答和对话生成等任务上表现出色。
该网站包含一个提案,建议在 GitHub 路线图中添加对任务的依赖关系支持。该提案概述了这项功能的好处、用例和潜在的实现细节。
docker-phobia 是一个可以帮助识别 Dockerfile 中潜在安全隐患的工具。它通过分析 Dockerfile,识别出可能导致安全问题的潜在风险,比如特权容器、弱点包和敏感数据泄露等。
DataBonsai是一个云原生机器学习平台,允许用户在Kubernetes上部署和管理机器学习模型。它提供了一个无服务器的环境,让开发者可以专注于模型构建,而无需担心基础设施。DataBonsai还提供了一系列工具和服务,使开发者能够轻松地部署和管理模型,并监控其性能。