YSF 的项目扩展与二次开发
2025-04-24 06:54:48作者:田桥桑Industrious
1、项目的基础介绍
YSF(Yet Another Simple Framework)是一个轻量级、模块化的开源框架,旨在帮助开发者快速搭建高性能的网络服务和应用程序。它适用于需要高性能和高可靠性的场景,如微服务架构、实时通信系统等。
2、项目的核心功能
YSF 的核心功能包括:
- 高性能的事件循环和异步I/O处理。
- 易于使用的网络通信模块,支持TCP、UDP等多种协议。
- 内置的日志系统,方便追踪和调试。
- 灵活的配置系统,支持配置文件热更新。
- 支持多进程、多线程和异步编程模式。
3、项目使用了哪些框架或库?
YSF 使用了以下框架或库:
- C++11/14/17标准库,确保代码的现代化和性能。
- libevent,一个用于跨平台的事件驱动编程的库。
- SQLite,轻量级的数据库引擎,用于本地数据存储。
4、项目的代码目录及介绍
YSF 的代码目录结构大致如下:
src/:源代码目录,包含所有核心功能的实现。core/:框架的核心组件,如事件循环、网络通信等。net/:网络相关的模块,包括TCP、UDP等。util/:一些通用的工具类和函数。
include/:头文件目录,包含了YSF的所有对外接口。examples/:示例程序,演示了如何使用YSF构建应用程序。docs/:文档目录,包含了项目的使用说明和API文档。test/:测试目录,包含了单元测试和性能测试的代码。
5、对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 模块扩展:可以根据需要添加新的网络协议处理模块,或者集成其他第三方库,如加密库、压缩库等。
- 功能增强:可以在现有功能基础上增加新的特性,如负载均衡、故障转移等。
- 性能优化:针对特定场景进行性能分析和优化,提高框架的执行效率。
- 跨平台支持:完善不同操作系统下的兼容性,使得YSF能够更好地运行在多种硬件和平台上。
- API丰富:增加更丰富的API接口,方便开发者使用YSF进行开发。
- 社区支持:建立和维护一个活跃的社区,提供问题解答、交流平台和教程资源,促进项目的健康发展。
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
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-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
暂无简介
Dart
614
138
Ascend Extension for PyTorch
Python
163
183
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
314
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
854
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
369
3.15 K
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
255
90
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
475
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++
644
255