Awesome GitHub RepositoriesMemory Buffer Reuse

Dieses Projekt bietet Infrastruktur zum Simulieren, Benchmarking und Implementieren hochvolumiger, gleichzeitiger Netzwerkverbindungen, um die Server-Skalierbarkeit zu testen. Es enthält einen WebSocket-Server für hohe Parallelität und einen entsprechenden Lasttester, der darauf ausgelegt ist, die Kapazität von Servern für Millionen gleichzeitiger Verbindungen zu verifizieren. Das System nutzt einen containerisierten Verbindungssimulator, um massive Verkehrsvolumina über mehrere isolierte Umgebungen hinweg nachzuahmen. Dies ermöglicht die Bereitstellung skalierter Client-Instanzen zur Durchführung von WebSocket-Lastsimulationen und Stabilitätsprüfungen. Die Implementierung konzentriert sich auf die Reduzierung von Speicher-Overhead und CPU-Kontextwechseln durch asynchrones I/O-Multiplexing, Buffer-Pool-Recycling und eine Event-Loop. Zudem umfasst sie die Optimierung von Linux-Kernel-Parametern und Betriebssystem-Dateideskriptoren, um eine massive Anzahl offener Netzwerk-Sockets zu unterstützen.

This is an open-source, crowd-sourced wiki textbook that teaches Linux system programming in C. It covers the core operating system concepts of process management through the fork-exec-wait model, dynamic memory allocation using implicit free list heap allocators, inode-based file systems, inter-process communication via pipes and shared memory, POSIX threads with synchronization primitives, signal-based asynchronous notification, virtual memory with page table translation, and runtime diagnostics using Valgrind and GDB. The textbook distinguishes itself by providing practical, implementation

TNN ist ein Deep-Learning-Inferenz-Framework, das für die Ausführung vortrainierter neuronaler Netzwerke auf Mobil-, Desktop- und Server-Hardware entwickelt wurde. Es fungiert als hardwarebeschleunigte Laufzeitumgebung und Toolkit zur Modellkomprimierung und bietet eine einheitliche Schnittstelle für die Bereitstellung von Modellen in verschiedenen Umgebungen. Das Framework enthält einen ONNX-Modellkonverter, um Modelle aus verschiedenen Trainings-Frameworks in ein standardisiertes internes Format zu transformieren. Es zeichnet sich durch eine Kombination von Modellkomprimierungstools aus – einschließlich Gewichtungsquantisierung und Static-Code-Pruning – sowie ein Speichermanagementsystem, das Puffer zwischen nicht-abhängigen Knoten wiederverwendet, um den RAM-Verbrauch zu senken. Das System optimiert die Leistung durch Operator-Fusion, um Speicherzugriffe zu minimieren, und nutzt plattformspezifische Backends, um spezialisierte Prozessoren und GPUs zu nutzen. Es steigert die Ausführungsgeschwindigkeit weiter durch Berechnungen mit niedriger Präzision und hardware-spezifische Optimierungen.

This project is a comprehensive library of reference implementations and patterns for building web applications using the Go Fiber framework. It provides curated templates and implementation guides for creating REST APIs, web servers, and structured backend services. The repository serves as a practical resource for applying architectural patterns, including Clean and Hexagonal architectures, as well as port-and-adapter decoupling. It offers detailed examples for integrating common web features such as OAuth2 authentication, JWT verification, WebSockets for real-time communication, and server