3 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesDeferred Function Loading
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.
Awesome Deferred Function Loading GitHub Repositories
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- godot-rust/gdext
godot-rust/gdext
4,912GitHub पर देखेंgdext, Godot 4 इंजन के लिए Rust में उच्च-प्रदर्शन नेटिव गेम लॉजिक लिखने के लिए भाषा बाइंडिंग्स का एक सेट प्रदान करता है। यह GDExtension लाइब्रेरी के माध्यम से नेटिव इंजन एक्सटेंशन और कस्टम क्लासेस बनाने के लिए एक फ्रेमवर्क के रूप में कार्य करता है। इस प्रोजेक्ट में वेब ब्राउज़र में निष्पादन के लिए नेटिव लॉजिक को मॉड्यूल में संकलित करने के लिए एक समर्पित Rust WebAssembly टूलचेन शामिल है। यह टूलकिट कस्टम क्लास डेफिनिशन, सीन ट्री नोड मैनेजमेंट और टाइप-सेफ सिग्नल हैंडलिंग सहित इंजन इंटीग्रेशन क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। यह फिजिक्स सिमुलेशन, प्रोसीजरल कंटेंट जनरेशन और कस्टम एडिटर प्लगइन्स के विकास के लिए यूटिलिटीज़ प्रदान करता है।
Reduces initial memory usage and startup time by deferring the loading of engine function pointers until they are first used.
Rustgame-developmentgamedevgodot - zdharma-continuum/zinit
zdharma-continuum/zinit
4,731GitHub पर देखेंZinit Z शेल के लिए एक्सटेंशन और स्निपेट्स को डाउनलोड करने, लोड करने और अपडेट करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक Zsh प्लगइन मैनेजर है। यह एक परफॉरमेंस ऑप्टिमाइज़र, शेल बाइनरी इंस्टॉलर और कंप्लीशन मैनेजर के रूप में कार्य करता है, जो शेल लाइफसाइकिल ऑटोमेशन और टैब कंप्लीशन डेफिनिशन के पंजीकरण के लिए एक फ्रेमवर्क प्रदान करता है। यह प्रोजेक्ट उन्नत स्टार्टअप ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से खुद को अलग करता है, जो शेल बूट समय को कम करने के लिए बाइटकोड संकलन, कॉन्फ़िगरेशन कैशिंग और आस्थगित लोडिंग (deferred loading) का उपयोग करता है। यह पूर्ण रिपॉजिटरी इंस्टॉलेशन की आवश्यकता के बिना व्यक्तिगत रिमोट कोड स्निपेट्स को सोर्स करने का समर्थन करके और गैर-मूल सिंटैक्स के साथ संगतता सुनिश्चित करने के लिए शेल एमुलेशन लेयर्स का उपयोग करके अपने प्लगइन निष्पादन मॉडल को अलग करता है। मैनेजर की व्यापक क्षमताओं में इंस्टॉलेशन हुक के माध्यम से प्लगइन लाइफसाइकिल का ऑटोमेशन, समर्पित प्रीफ़िक्स डायरेक्टरीज़ में संकलित बाइनरीज़ का डिप्लॉयमेंट, और पर्यावरणीय स्थितियों के आधार पर प्लगइन्स का डायनामिक सक्रियण शामिल है। यह नेम्ड पाइप्स का उपयोग करके बैकग्राउंड सेवाओं को प्रबंधित करने, प्लगइन गतिविधि की निगरानी करने और लोडिंग परफॉरमेंस विश्लेषण करने के लिए टूल्स भी प्रदान करता है।
Reduces shell boot times by postponing the loading of non-essential components until the primary interface is ready.
Shell - sylphai-inc/adalflow
SylphAI-Inc/AdalFlow
4,167GitHub पर देखेंAdalFlow एक ऑटोनॉमस AI एजेंट फ्रेमवर्क और LLM एप्लिकेशन लाइब्रेरी है जिसे मॉड्यूलर वर्कफ़्लो बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह एक मॉडल-अग्नोस्टिक इंटरफ़ेस और RAG पाइपलाइन ऑर्केस्ट्रेटर के रूप में कार्य करता है, जो उपयोगकर्ताओं को ReAct एजेंट विकसित करने की अनुमति देता है जो जटिल कार्यों को हल करने के लिए पुनरावृत्ति तर्क (iterative reasoning) और बाहरी टूल निष्पादन का उपयोग करते हैं। यह प्रोजेक्ट एक प्रॉम्प्ट ऑप्टिमाइज़ेशन सिस्टम के माध्यम से खुद को अलग करता है जो प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स और फ्यू-शॉट उदाहरणों को स्वचालित रूप से रिफाइन करने के लिए टेक्स्टुअल ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग करता है। यह मॉडल फीडबैक को एक डिफरेंशिएबल सिग्नल के रूप में मानता है, जो इवैल्यूएशन मेट्रिक्स के आधार पर आउटपुट गुणवत्ता को पुनरावृत्ति रूप से सुधारने के लिए LLM बैकप्रोपैगेशन के एक रूप को सक्षम बनाता है। यह फ्रेमवर्क एक व्यापक क्षमता सतह को कवर करता है, जिसमें सिमेंटिक वेक्टर सर्च और री-रैंकिंग के साथ रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन, ऑब्जर्वेबिलिटी के लिए स्पैन-आधारित निष्पादन ट्रेसिंग और स्कीमा-संचालित स्ट्रक्चर्ड पार्सिंग शामिल है। यह कई प्रोप्राइटरी और ओपन-सोर्स मॉडल प्रदाताओं के लिए एक एकीकृत संचार परत प्रदान करता है और Python फंक्शन्स को मानकीकृत टूल इंटरफेस में बदलने का समर्थन करता है। यह सिस्टम Python में लागू किया गया है और वर्कफ़्लो ट्रैकिंग और विश्लेषण के लिए MLflow के साथ एकीकृत होता है।
Defers the loading of external dependencies until first use to optimize memory and startup time.
Python
