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10 dépôts

Awesome GitHub RepositoriesFile System Persistence

Mechanism for storing data and metadata on the local file system using consistent pathing.

Distinct from Disk Persistence: Focuses on the cross-platform file system layout for asset storage rather than a complex data structure.

Explore 10 awesome GitHub repositories matching data & databases · File System Persistence. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome File System Persistence GitHub Repositories

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  • caddyserver/certmagicAvatar de caddyserver

    caddyserver/certmagic

    5,568Voir sur GitHub↗

    Certmagic est une bibliothèque Go pour automatiser l'émission et le renouvellement de certificats TLS. Il fonctionne comme un provisionneur HTTPS automatique et un client ACME qui gère le cycle de vie complet des certificats pour garantir une connectivité sécurisée sans intervention manuelle. La bibliothèque se distingue par sa prise en charge du provisionnement TLS à la demande, qui génère des certificats dynamiquement pendant la poignée de main TLS en fonction du nom du serveur. Elle fournit également une automatisation pour les certificats wildcard via la vérification de défi DNS et s'intègre à l'API ZeroSSL pour l'acquisition de certificats. Le projet couvre un large éventail de capacités, notamment la résolution de défis ACME, la planification du renouvellement automatisé et la révocation de certificats. Il gère la persistance des données via des backends de stockage enfichables et implémente le verrouillage et la synchronisation distribués pour coordonner la gestion des certificats à travers les clusters de serveurs. La fonctionnalité supplémentaire inclut l'agrafage OCSP, la mise en cache en mémoire et la génération de configurations TLS pour des serveurs personnalisés.

    Stores assets and metadata on the file system using a consistent, cross-platform path structure.

    Goacmeautomatic-httpsgo
    Voir sur GitHub↗5,568
  • lecepin/wechatvideodownloaderAvatar de lecepin

    lecepin/WeChatVideoDownloader

    4,685Voir sur GitHub↗

    WeChatVideoDownloader est un extracteur de vidéos pour réseaux sociaux conçu pour récupérer et enregistrer du contenu vidéo depuis WeChat Channels pour un stockage local hors ligne. Il fonctionne comme un archiveur de contenu qui capture les publications multimédias de l'écosystème WeChat pour éviter la perte de données. L'outil permet le téléchargement de fichiers vidéo depuis des canaux sociaux, permettant l'archivage sur les réseaux sociaux et la consommation de contenu hors ligne au sein de différents lecteurs multimédias.

    Saves downloaded video data streams directly to the local file system for offline storage.

    downloaderwechatwechat-video
    Voir sur GitHub↗4,685
  • h2database/h2databaseAvatar de h2database

    h2database/h2database

    4,607Voir sur GitHub↗

    H2 is a JDBC-compliant relational database management system written in Java. It functions as an embeddable SQL database that can run directly within an application process to remove network latency, or as an in-memory database for high-performance volatile storage. It also includes a web-based console for executing SQL commands and administering schemas. The system is characterized by its flexible deployment modes, including a standalone server mode for remote TCP/IP access and a mixed mode for simultaneous local and remote connectivity. It features a dialect emulation layer and compatibilit

    Integrates with the local filesystem to import content from files and write binary data.

    Javadatabasejavajdbc
    Voir sur GitHub↗4,607
  • kkdai/youtubeAvatar de kkdai

    kkdai/youtube

    3,903Voir sur GitHub↗

    This project is a Go library and command-line utility designed for the retrieval and local archival of remote video content. It provides a programmatic interface for fetching media streams, allowing users to extract metadata and download video files directly to local storage. The library distinguishes itself through its ability to resolve playback restrictions by performing algorithmic transformations on obfuscated authentication tokens. This signature decryption process enables the tool to bypass standard access limitations, while its interface-driven design allows for the selection of speci

    Stores data and metadata on the local file system using consistent pathing.

    Gogoyoutube
    Voir sur GitHub↗3,903
  • typcn/bilibili-mac-clientAvatar de typcn

    typcn/bilibili-mac-client

    3,857Voir sur GitHub↗

    This project is a native macOS application designed to provide a dedicated interface for streaming and managing Bilibili video content. It functions as a desktop utility that integrates web-based media rendering with native system controls, allowing users to access high-resolution streams while offloading intensive decoding tasks to the host hardware. The application distinguishes itself through advanced playback customization and real-time interaction tools. Users can manage bullet comment overlays using regex-based filtering to maintain visual clarity, and the system supports personalized v

    Interfaces with host operating system APIs to manage the storage and retrieval of media assets on the local file system.

    Objective-C
    Voir sur GitHub↗3,857
  • communitytoolkit/dotnetAvatar de CommunityToolkit

    CommunityToolkit/dotnet

    3,696Voir sur GitHub↗

    This project is a general purpose library for the .NET ecosystem, providing a collection of reusable helper methods and APIs for common programming tasks. It encompasses a UI component library for cross-platform development, a toolkit for MVVM architecture, and specialized utilities for memory management and native interoperability. The library distinguishes itself through high-performance memory abstractions, such as pooled buffers and contiguous two-dimensional memory spans, designed to reduce garbage collection pressure. It also provides native interop wrappers and bindings to facilitate d

    Provides mechanisms for selecting directories and persisting data to the local device file system.

    C#csharpdotnetmaui
    Voir sur GitHub↗3,696
  • wendy7756/ai-video-transcriberAvatar de wendy7756

    wendy7756/AI-Video-Transcriber

    2,799Voir sur GitHub↗

    AI-Video-Transcriber is an automated media processing platform that converts audio and video files into structured, searchable text documents. It utilizes speech-to-text recognition and external language models to perform transcription, summarization, and translation of media content. The system distinguishes itself through a modular pipeline that orchestrates media extraction, processing, and storage. It features automated media monitoring that tracks channels to compile periodic content digests, alongside a vector-based knowledge retrieval engine that allows users to query their stored tran

    Persists transcripts and metadata as structured files on the local host for data portability.

    Pythonaitooltiktoktranscribe
    Voir sur GitHub↗2,799
  • coneypo/dlib_face_recognition_from_cameraAvatar de coneypo

    coneypo/Dlib_face_recognition_from_camera

    2,467Voir sur GitHub↗

    This project is a computer vision system designed for real-time facial recognition and identity tracking using live camera feeds. It provides a framework for capturing, registering, and identifying multiple individuals simultaneously by comparing live video input against a local database of pre-registered facial descriptors. The system distinguishes itself through a performance-oriented processing pipeline that balances computational load during live analysis. By combining deep neural network feature extraction with centroid-based object tracking, the software maintains consistent identity la

    Stores facial descriptors and reference images as serialized data on the local file system for persistent retrieval.

    Pythoncnndlib-face-recognitionface-recognition
    Voir sur GitHub↗2,467
  • rubberduck-vba/rubberduckAvatar de rubberduck-vba

    rubberduck-vba/Rubberduck

    2,122Voir sur GitHub↗

    Rubberduck est une extension d'environnement de développement conçue pour les projets hérités Visual Basic et Visual Basic for Applications. Elle fonctionne comme une suite complète qui s'intègre directement dans l'éditeur hôte pour fournir une analyse de code statique, une refactorisation automatisée et des capacités de gestion de projet. L'outil se distingue en implémentant un moteur d'analyse basé sur une grammaire formelle qui transforme le code source en un arbre de syntaxe abstraite structuré. Cela permet une analyse statique approfondie, permettant l'identification des défauts et des incohérences de style. Elle prend en outre en charge les flux de travail de développement via la synchronisation du système de fichiers, qui mappe les modules internes aux fichiers externes pour faciliter le contrôle de version, et utilise des métadonnées pilotées par annotation pour maintenir la configuration du projet sans altérer le format de fichier sous-jacent. La suite inclut un framework de test qui prend en charge l'exécution automatisée de tests unitaires et l'isolation des dépendances via l'injection d'objets mock. De plus, elle fournit des améliorations de productivité telles que la navigation hiérarchique dans le code, le formatage automatique du code et des outils de refactorisation structurelle. Ces fonctionnalités sont fournies via des interfaces standard de modèle d'objet de composant (COM), étendant les capacités natives de l'environnement de développement.

    Maps internal project modules to external source files on disk to facilitate version control and persistent storage.

    C#addinc-sharpcom
    Voir sur GitHub↗2,122
  • jadijadi/machine_learning_with_python_jadiAvatar de jadijadi

    jadijadi/machine_learning_with_python_jadi

    1,127Voir sur GitHub↗

    This repository is a collection of interactive Jupyter notebooks designed as an educational resource for learning machine learning and data science. It provides a structured curriculum that guides users through the development of predictive models and the analysis of datasets using standard Python libraries. The project utilizes a narrative-driven approach where explanatory text is interleaved with executable code blocks. This format allows learners to execute workflows step-by-step, enabling the visualization of data patterns and the practical implementation of mathematical models within a p

    Ensures reproducibility by storing both source code and execution state locally within notebook files.

    Jupyter Notebook
    Voir sur GitHub↗1,127
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