推荐项目:Foundation Library —— 公有领域基础库
2024-05-22 16:22:49作者:胡唯隽
在这篇文章中,我们将向您介绍一个强大的跨平台开源库——Foundation Library。它提供了一系列基本数据类型和函数,帮助开发者在编写应用程序和游戏时实现平台无关性。Foundation Library 包含了以下核心功能:
- 数据类型抽象与统一:提供了标准化的数据类型接口,以便在不同平台上保持一致性。
- 可插拔内存管理:允许自定义内存分配策略以适应各种需求。
- 线程与同步:支持多线程编程和同步机制。
- 原子操作:保证在并发环境下的数据安全。
- 时间与性能分析:方便进行定时和性能监控。
- 对象生命周期管理:自动处理对象的创建和销毁。
- 事件处理:简化事件驱动的编程模型。
- 文件系统访问:提供统一的文件I/O接口。
- 动态库加载:轻松加载和使用动态链接库。
- 进程控制:可以启动、管理和通信子进程。
- 日志记录、错误报告和断言:完善的错误处理机制。
- 字符串处理(UTF-8 和 UTF-16):支持多种编码格式。
- Murmur 散列与静态哈希字符串:快速的哈希算法。
- 浮点数数学支持:为32位和64位浮点数提供了数学运算。
- JSON/SJSON解析器:便于解析和生成JSON结构。
- SHA256/SHA512消息摘要:安全的数据校验。
- 应用、环境和系统查询与控制:获取系统信息和执行控制操作。
- 正则表达式:强大的文本匹配工具。
- 异常处理工具:统一的异常处理机制。
设计原则:
- 一致性:函数命名、参数传递和类型定义遵循一致的模式,易于记忆。
- 正交性:函数无副作用,且每种操作都有唯一的方式。
- 专业化:每个函数专注于单一任务,避免冗余和混乱。
- 紧凑性:API简洁易用,不需要依赖手册即可上手。
- 封闭性:尽量减少第三方依赖,优先采用原生或已定义的数据类型。
目前支持的平台和架构:
- Windows(x86, x86-64),从Vista开始
- MacOS X(x86-64),10.7及以上
- Linux(x86, x86-64, PPC, ARM)
- FreeBSD(x86, x86-64, PPC, ARM)
- iOS(ARMv7, ARMv7s, ARMv8/AArch64),iOS 6.0及以上
- Android(ARMv6, ARMv7, ARMv8/AArch64, x86, x86-64, MIPS, MIPS64)
- Raspberry Pi(ARMv6)
如需交流讨论,请加入我们的 Discord 服务器:https://discord.gg/M8BwTQrt6c。
源代码托管在 GitHub 上,由 Mattias Jansson 维护:
- 开发主分支:https://github.com/mjansson/foundation_lib
- 发布版本标签:https://github.com/mjansson/foundation_lib/releases
- 使用 Ninja 构建系统:https://ninja-build.org/
该项目已置于公有领域,您可以自由地分发和修改,没有任何限制。
由 Mattias Jansson(@maniccoder)创建,欢迎您探索并贡献您的智慧。
现在就加入 Foundation Library 的世界,让您的跨平台开发工作更加高效和简便!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210