3 مستودعات
Mechanisms to defer the loading of function pointers until first use to optimize memory and startup time.
Distinct from Lazy Loading: Distinct from Lazy Loading: specifically targets the resolution of native function pointers rather than general plugin initialization.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching software engineering & architecture · Deferred Function Loading. Refine with filters or upvote what's useful.
gdext provides a set of language bindings for writing high-performance native game logic in Rust for the Godot 4 engine. It serves as a framework for creating native engine extensions and custom classes via the GDExtension library, allowing developers to extend core engine functionality without recompiling the engine source code. The project includes a dedicated Rust WebAssembly toolchain to compile native logic into modules for execution in web browsers. This system supports WebAssembly-compatible compilation with specific configurations for web threading and module debugging. The toolkit c
Reduces initial memory usage and startup time by deferring the loading of engine function pointers until they are first used.
Zinit is a Zsh plugin manager designed for downloading, loading, and updating extensions and snippets for the Z shell. It functions as a performance optimizer, a shell binary installer, and a completion manager, providing a framework for shell lifecycle automation and the registration of tab completion definitions. The project distinguishes itself through advanced startup optimization, utilizing bytecode compilation, configuration caching, and deferred loading to reduce shell boot times. It further differentiates its plugin execution model by supporting the sourcing of individual remote code
Reduces shell boot times by postponing the loading of non-essential components until the primary interface is ready.
AdalFlow هو إطار عمل لوكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين ومكتبة تطبيقات للنماذج اللغوية الكبيرة (LLM) مصممة لبناء سير عمل معياري. يعمل كواجهة محايدة للنموذج ومنسق لخط أنابيب RAG، مما يسمح للمستخدمين بتطوير وكلاء ReAct يستخدمون التفكير التكراري وتنفيذ الأدوات الخارجية لحل المهام المعقدة. يتميز المشروع بنظام تحسين المطالبة (prompt optimization) الذي يستخدم الانحدار المتدرج النصي لتحسين قوالب المطالبة وأمثلة التعلم القليل (few-shot) تلقائياً. يعامل ملاحظات النموذج كإشارة قابلة للاشتقاق، مما يتيح شكلاً من أشكال الانتشار العكسي للنماذج اللغوية الكبيرة لتحسين جودة المخرجات تكرارياً بناءً على مقاييس التقييم. يغطي إطار العمل سطح قدرات واسعاً، بما في ذلك التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) مع البحث الدلالي المتجه وإعادة الترتيب، وتتبع التنفيذ القائم على النطاق للمراقبة، والتحليل الهيكلي القائم على المخطط. يوفر طبقة اتصال موحدة للعديد من مزودي النماذج المملوكة والمفتوحة المصدر ويدعم تحويل وظائف Python إلى واجهات أدوات قياسية. تم تنفيذ النظام بلغة Python ويتكامل مع MLflow لتتبع وتحليل سير العمل.
Defers the loading of external dependencies until first use to optimize memory and startup time.