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Swift 响应式编程:简化 KVO 观察与 UI 事件处理 | 开源日报 No.110

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Swift 响应式编程:简化 KVO 观察与 UI 事件处理 | 开源日报 No.110

ReactiveX/RxSwift

Stars: 23.8k License: MIT

Swift 响应式编程:简化 KVO 观察与 UI 事件处理 | 开源日报 No.110

RxSwift 是 Reactive Extensions 标准的 Swift 特定实现,它提供了 Observable 接口来表达计算的通用抽象。该项目旨在为 Rx API 提供真正以 Swift 为先的 API,并允许轻松地组合异步操作和数据流。其主要功能包括 KVO 观察、异步操作、UI 事件等各种数据流都统一封装成序列进行处理,使得 Rx 简单、优雅且强大。

  • 提供 Cocoa-specific 能力
  • 提供测试能力
  • 无外部依赖项
  • 支持多种安装选项 (如 Manual,CocoaPods,XCFrameworks,Carthage,Swift Package Manager)

pybind/pybind11

Stars: 14.0k License: NOASSERTION

pybind11 是一个轻量级的头文件库,用于在 C++ 和 Python 之间实现无缝操作性,主要用于创建现有 C++ 代码的 Python 绑定。 其核心功能包括将以下核心 C++ 特性映射到 Python,并提供一些额外好处:

  • 支持函数、方法、属性等多种类型;
  • 自动向量化函数以透明地应用于 NumPy 数组参数;
  • 仅需少量头文件即可完成所有内容,无需链接其他附加库;
  • 二进制文件通常比 Boost.Python 生成的等效绑定小至少 2 倍以上;
  • 此外还支持诸如 Clang/LLVM、GCC、Microsoft Visual Studio 等多个编译器;

ml-explore/mlx

Stars: 6.8k License: MIT

MLX 是一个用于在 Apple Silicon 上进行机器学习的数组框架,由苹果机器学习研究团队提供支持。其主要功能和关键特点包括:

  • 熟悉的 API:具有类似 NumPy 的 Python API 和完整的 C++ API,并且还有高级封装包 mlx.nnmlx.optimizers,API 设计遵循 PyTorch 规范以简化模型构建。
  • 可组合函数转换:具备自动微分、自动向量化和计算图优化等可组合函数转换功能。
  • 懒惰计算:采用延迟执行方式进行计算,只有在需要时才会实现数组操作。
  • 动态图构建:使用动态方式构建运行时的计算图,在改变参数形状时不触发缓慢编译过程,并且便于调试与理解。
  • 多设备支持:支持 CPU 和 GPU 运行操作。
  • 统一内存:采用统一内存模型,数组位于共享内存中,在任何受支持设备上执行 MLX 数组操作而无需移动数据。

magic-research/magic-animate

Stars: 6.0k License: BSD-3-Clause

Swift 响应式编程:简化 KVO 观察与 UI 事件处理 | 开源日报 No.110

这个项目是 MagicAnimate,它使用扩散模型实现了时间一致的人体图像动画。

  • 提供预训练基础模型
  • 支持单 GPU 和多 GPU 推断
  • 在线/本地 Gradio 演示

facebook/stylex

Stars: 3.7k License: MIT

Swift 响应式编程:简化 KVO 观察与 UI 事件处理 | 开源日报 No.110

StyleX 是一个用于定义优化用户界面样式的 JavaScript 库。

  • 开发者可以在 GitHub 上参与开放式开发,贡献包括 bug 修复、改进和想法等内容。
  • 项目遵循 Meta 的 OSS 行为准则,并提供完整文本以便了解何种行为会或不会被容忍。
  • 提供详细的贡献指南,介绍了开发流程、如何提出 bug 修复和改进建议,以及如何构建和测试变更。

labring/FastGPT

Stars: 6.7k License: Apache-2.0

Swift 响应式编程:简化 KVO 观察与 UI 事件处理 | 开源日报 No.110

Fast GPT 是一个使用 OpenAI API 快速构建 AI 知识库的平台,支持多对多关系。

该项目具有以下核心优势和关键特性:

  • 集成了 Gpt35、Gpt4 和 embedding 功能。
  • 可以快速调用 openai 接口,并且兼容 OpenAPI Chat 接口。
  • 支持自定义知识库的构建。
  • 使用 NextJs + TS + ChakraUI + Mongo + Postgres 技术栈进行开发,适合非单机项目并涉及大量用户内容的场景。
  • 提供私有化部署方案,包括官方推荐 Sealos 部署和 docker-compose 单机版部署等选项。

通过 Fast GPT,您可以轻松地利用其功能来搭建自己所需的 AI 知识库。