Tủ GitHub repo xịn
Avatar facebook

GitHub repo xịn · Vui Coding chọn

facebook/zstd

Repo này cung cấp mã nguồn của thư viện nén không mất dữ liệu Zstandard, hỗ trợ nén nhanh và phương pháp nén tối ưu cho dữ liệu nhỏ hoặc lớn. Nó giúp cải thiện hiệu suất và tỷ lệ nén trong các ứng dụng đòi hỏi xử lý dữ liệu thời gian thực.

27,8 NGitHub stars
2,6 NForks
369Open issues
0Lượt nhấp GitHub
CNgôn ngữ chính

Tóm tắt nhanh

Repo này làm được gì?

Repo này cung cấp mã nguồn của thư viện nén không mất dữ liệu Zstandard, hỗ trợ nén nhanh và phương pháp nén tối ưu cho dữ liệu nhỏ hoặc lớn. Nó giúp cải thiện hiệu suất và tỷ lệ nén trong các ứng dụng đòi hỏi xử lý dữ liệu thời gian thực.

Mô tả từ GitHub

Zstandard - Fast real-time compression algorithm

Bắt đầu với repo

Cài đặt và sử dụng

Hướng dẫn cài đặt

1. Đảm bảo hệ thống của bạn hỗ trợ GNU Make hoặc CMake. 2. Để biên dịch bằng Makefile, chạy lệnh:

make

3. Để cài đặt, chạy:

make install

4. Để sử dụng CMake, tạo thư mục build:

cmake -S . -B build-cmake
cmake --build build-cmake

5. Để build với hỗ trợ Universal2 của Apple Silicon, chạy:

cmake -S . -B build-cmake-debug -G Ninja -DCMAKE_OSX_ARCHITECTURES="x86_64;x86_64h;arm64"
cd build-cmake-debug
ninja
sudo ninja install

Hướng dẫn sử dụng

1. Tạo dictionary bằng lệnh:

zstd --train FullPathToTrainingSet/* -o dictionaryName

2. Nén dữ liệu dùng dictionary:

zstd -D dictionaryName FILE

3. Giải nén dữ liệu dùng dictionary:

zstd -D dictionaryName --decompress FILE.zst
Đối chiếu README gốc
Mở trên GitHub

Cùng hệ sinh thái

Repo liên quan

codegraph

colbymchenry/codegraph

CodeGraph là thư viện xây dựng và duy trì sơ đồ kiến thức mã nguồn, giúp tối ưu hóa AI trong việc phân tích và hiểu cấu trúc code. Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, tiết kiệm tokens, giảm số lần gọi công cụ và tăng tốc xử lý.

73 NC

colibri

JustVugg/colibri

Colibri là engine inference nhỏ gọn, chạy mô hình MoE lớn từ 744B đến 2.8T tham số trên phần cứng người dùng. Điểm mạnh là giảm phụ thuộc vào phần cứng cao cấp, tận dụng bộ nhớ phân tầng và streaming từ đĩa, giúp mở rộng khả năng truy cập và thử nghiệm mô hình lớn dễ dàng hơn.

27,5 NC

raddebugger

EpicGames/raddebugger

Repository làm trình gỡ lỗi đồ hoạ, đa tiến trình trên Windows x64 với hỗ trợ PDB, hướng tới mở rộng sang Linux và các kiến trúc khác. Điểm chính là cải thiện hiệu năng, mở rộng tính năng và hỗ trợ đa nền tảng trong phân tích và gỡ lỗi phần mềm.

7,9 NC

kimi-k3-in-c

FareedKhan-dev/kimi-k3-in-c

Repo này thực hiện inference cho mô hình Kimi K3 có 2.78 nghìn tỷ tham số bằng ngôn ngữ C99 trên một CPU duy nhất, không cần GPU hoặc framework phức tạp, giúp tiết kiệm RAM và dễ triển khai. Điểm nổi bật là khả năng chạy mô hình lớn trên thiết bị có giới hạn về tài nguyên, phù hợp cho nghiên cứu AI và các ứng dụng đòi

6,3 NC