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tuyucheng committed Nov 23, 2024
1 parent ce61565 commit f67d309
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* [Instagram](docs/doc2.md#Instagram)
* [Slack](docs/doc2.md#Slack)
* [Reddit](docs/doc2.md#Reddit)
* [TikTok](docs/doc2.md#TikTok)
* [Spotify](docs/doc2.md#Spotify)
* [Docker客户端](docs/doc2.md#Docker客户端)
* [Consul客户端](docs/doc2.md#Consul客户端)
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* [ZK](https://github.com/zkoss/zk)：ZK是一个高效的Java框架，用于构建企业Web和移动应用程序。
* [Rose](https://github.com/XiaoMi/rose)：Rose是由人人网、糯米网、小米提供的，基于Servlet规范的Web框架。
* [Lift](https://github.com/lift/framework)：Lift是一个强大、安全的Web框架。
* [Kora](https://github.com/kora-projects/kora)：Kora是一个用于编写Java/Kotlin应用程序的框架，重点关注性能、效率和透明度。
* [JavaLite](https://github.com/javalite/javalite)：JavaLite是一个功能丰富的开发框架，包含Web、JDBC、Config等模块。
* [Vraptor4](https://github.com/caelum/vraptor4)：VRaptor是一个开源MVC框架，构建于CDI之上。
* [Apache Cocoon](https://github.com/apache/cocoon)：Cocoon是围绕Pipeline，关注点分离和基于组件的Web开发的概念构建的Web应用程序框架。
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* [Albianj2](https://github.com/crosg/Albianj2)：Albianj是阅文集团设计并开发的一套分布式统一框架。
* [Restlight](https://github.com/esastack/esa-restlight)：Restlight是一个轻量级且面向REST的Web框架。
* [Rapidoid](https://github.com/rapidoid/rapidoid)：Rapidoid是一款速度极快的HTTP服务器和现代Java Web框架/应用程序容器，重点关注高生产率和高性能。
* [Vert.x Web](https://github.com/vert-x3/vertx-web)：Vert.x Web是一组用于使用Vert.x构建Web应用程序的构建块。
* [TeamApps](https://github.com/teamapps-org/teamapps)：TeamApps是一个Java Web应用程序框架。
* [DotWebStack](https://github.com/dotwebstack/dotwebstack-framework)：DotWebStack框架提供了一组标准化构建块，可以用最少的开发工作构建丰富的数据服务。
* [Prime MVC](https://github.com/prime-framework/prime-mvc)：Prime MVC是一个用Java构建的高性能模型视图控制器框架，由Inversoft公司开源。
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* [HServer](https://gitee.com/HServer/HServer)：HServer是一个基于Netty开发的一个功能强大、资源丰富、开发灵活、轻量级、低入侵、高并发的新型Web开发框架。
* [YMP](https://gitee.com/suninformation/ymate-platform-v2)：YMP是一个非常简单、易用的轻量级Java应用开发框架，涵盖AOP、IoC、Web、ORM、Validation、Plugin、Serv、Cache等特性。
* [Windward](https://github.com/Flmelody/windward)：Windward是一个Java轻量级Web框架。
* [Kora](https://github.com/kora-projects/kora)：Kora是一个用于编写Java/Kotlin应用程序的框架，重点关注性能、效率和透明度。

#### RPC框架

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* [Joynr](https://github.com/bmwcarit/joynr)：Joynr是一个与传输协议无关(MQTT、HTTP、WebSockets等)、基于Franca IDL的通信框架，支持多种通信范例，由宝马开源。
* [DaRPC](https://github.com/zrlio/darpc)：DaRPC是一个Java库，为支持RDMA的网络接口提供超低延迟RPC，由IBM开源。
* [DubboX](https://github.com/dangdangdotcom/dubbox)：DubboX在Dubbo框架中添加了RESTful远程处理、Kyro/FST序列化等功能，由当当开发。
* [DubboG](https://github.com/lenovoDTC/dubbo-G)：DubboG是联想基于Dubbo 2.5.3的二次开发版本。
* [NettyRPC](https://github.com/luxiaoxun/NettyRpc)：NettyRpc是一个基于Netty、ZooKeeper和Spring的简单RPC框架。
* [tRPC Java](https://github.com/trpc-group/trpc-java)：tRPC Java作为tRPC的Java语言实现，是一个久经考验的微服务框架，由腾讯开源。
* [Koalas RPC](https://gitee.com/dromara/koalas-rpc)：Koalas是dromara社区开源的高可用、可拓展的RPC框架。
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* [ScalaMock](https://github.com/paulbutcher/ScalaMock)：原生Scala Mock框架。
* [JMockit](https://github.com/jmockit/jmockit1)：JMockit是用于集成测试、Mock、伪造和代码覆盖率的高级Java库。
* [Mockrunner](https://github.com/mockrunner/mockrunner)：Mockrunner是用于企业级应用程序的Mock工具。
* [Mock-Box](https://github.com/mock-box/mock-box)：一个轻量级且功能强大的支持测试的Mock库。

#### 接口Mock

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* [Apache Sqoop](https://github.com/apache/sqoop)：Sqoop允许在数据库和HDFS之间轻松导入和导出数据集，Cloudera开源。
* [Cubert](https://github.com/LinkedInAttic/Cubert)：Cubert是一种快速高效的批量计算引擎，用于对Hadoop上的海量数据集进行复杂分析和报告，由LinkedIn开源。
* [Secor](https://github.com/pinterest/secor)：Secor是一项将Kafka日志持久保存到Amazon S3、Google Cloud Storage、Microsoft Azure Blob Storage和Openstack Swift的服务，由Pinterest开源。
* [Harrier](https://github.com/spdb-opensource/harrier)：Harrier是一个由上海浦东发展银行开源的海量作业调度系统，支持各类异构计算平台海量计算作业的配置、管理和监控功能。
* [DataBand](https://gitee.com/475660/databand)：轻量级一站式大数据分析平台。
* [Big Whale](https://gitee.com/meetyoucrop/big-whale)：美柚大数据研发的分布式计算任务调度系统，提供Spark、Flink等批处理任务的DAG调度和流处理任务的运行管理和状态监控，并具有Yarn应用管理、重复应用检测、大内存应用检测等功能。
* [Apache Fluo](https://github.com/apache/fluo)：Fluo是一个分布式处理系统，允许用户对大型数据集进行增量更新，Google Percolator的开源实现。
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* [Mirador](https://github.com/mirador/mirador)：Mirador是一种通过视觉探索在复杂数据集中识别新假设的工具，由斯坦福联合哈佛大学、美国国家美术馆和其他几家世界各地的机构共同进行扩展开发。
* [Ananas](https://github.com/ananas-analytics/ananas-desktop)：Ananas是一款可破解的数据集成/分析工具，使非技术用户能够编辑数据处理作业并按需可视化数据。
* [Datart](https://github.com/running-elephant/datart)：Datart是新一代数据可视化开放平台，支持各类企业数据可视化场景需求,如创建和使用报表、仪表板和大屏，进行可视化数据分析，构建可视化数据应用等，由宜信开源。
* [Hillview](https://github.com/vmware-archive/hillview)：Hillview是一种基于云的服务，用于以交互方式可视化大型数据集，由VMWare开源。
* [DataEase](https://github.com/dataease/dataease)：DataEase是开源的数据可视化分析工具，帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化，由飞致云开源。
* [DataGear](https://gitee.com/datagear/datagear)：DataGear是一款开源免费的数据可视化分析平台，支持接入SQL、CSV、Excel、HTTP接口、JSON等多种数据源，由溪歌科技开源。
* [FlyFish](https://gitee.com/CloudWise/fly-fish)：FlyFish是一个数据可视化编码平台，通过简易的方式快速创建数据模型，通过拖拉拽的形式，快速生成一套数据可视化解决方案，云智慧开源。
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* [Eva](https://github.com/Workiva/eva)：Eva是一个分布式数据库系统，实现了时间感知、累积和原子一致的实体属性值数据模型，由Workiva开源。
* [CorfuDB](https://github.com/CorfuDB/CorfuDB)：Corfu是一个围绕共享日志抽象设计的一致性平台。
* [Infinispan](https://github.com/infinispan/infinispan)：Infinispan是一个开源数据网格平台和高度可扩展的NoSQL云数据存储，由RedHat开源。
* [Datomic](https://www.datomic.com/)：Datomic是一个分布式数据库和Datalog的实现。
* [BlobCityDB](https://github.com/blobcity/db)：BlobCityDB是一种一体化数据库，它支持本地存储17种不同格式的数据，包括JSON、XML、CSV、PDF、Word、Excel、Log、GIS、图像等。
* [EvitaDB](https://github.com/FgForrest/evitaDB)：EvitaDB是一个低延迟的NoSQL内存引擎，可以处理电子商务系统每天必须处理的所有复杂任务，由FG Forrest和赫拉德茨克拉洛韦大学开源。
* [Terrastore](https://code.google.com/archive/p/terrastore/)：Terrastore是一个现代文档存储，它提供先进的可扩展性和弹性功能，而不牺牲一致性。
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#### Datalog数据库

* [DataScript](https://github.com/tonsky/datascript)：Clojure和ClojureScript中的不可变内存数据库和Datalog查询引擎。
* [Datomic](https://www.datomic.com/)：Datomic是一个分布式数据库和Datalog的实现。
* [Datalevin](https://github.com/juji-io/datalevin)：Datalevin是一个简单持久的Datalog数据库。
* [Datahike](https://github.com/replikativ/datahike)：Datahike是一个持久的Datalog数据库，由高效的Datalog查询引擎提供支持。

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## WebServer

* [Apache Tomcat](https://github.com/apache/tomcat)：Tomcat是Java Servlet、JavaServer Pages、Jav EL和Java WebSocket技术的开源实现。
* [Apache Tomcat](https://github.com/apache/tomcat)：Tomcat是Java Servlet、JavaServer Pages、Jav EL和Java WebSocket技术的开源实现，最初由Sun开发。
* [Apache TomEE](https://github.com/apache/tomee)：TomEE是一个轻量级但功能强大的JavaEE应用服务器，具有功能丰富的工具。
* [Helidon Nima](https://github.com/helidon-io/helidon/tree/helidon-3.x/webserver)：Helidon Níma是一个基于JDK虚拟线程的轻量级Web服务器，由Oracle开源。
* [Undertow](https://github.com/undertow-io/undertow)：Undertow是一个基于非阻塞IO的Java Web服务器，由RedHat开源。
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* [Cache2K](https://github.com/cache2k/cache2k)：Cache2K是一个内存中高性能Java缓存库。
* [HotKey](https://gitee.com/jd-platform-opensource/hotkey)：京东App后台中间件，毫秒级探测热点数据，毫秒级推送至服务器集群内存，大幅降低热key对数据层查询压力。
* [MicroStream](https://github.com/microstream-one/microstream)：MicroStream是一个突破性的Java原生对象图持久层，专为需要轻量级高性能持久层的微服务和Serverless函数而构建。
* [AutoLoadCache](https://github.com/qiujiayu/AutoLoadCache)：AutoLoadCache是基于AOP+注解等技术实现的高效的缓存管理解决方案。
* [ECFileCache](https://github.com/XiaoMi/ECFileCache)：ECFileCache是一个分布式文件缓存，基于Erasure Code，使用Redis进行存储，由小米开发。
* [AutoLoadCache](https://github.com/qiujiayu/AutoLoadCache)：AutoLoadCache是基于AOP、注解等技术实现的高效的缓存管理解决方案。
* [J2Cache](https://gitee.com/ld/J2Cache)：J2Cache是OSChina目前正在使用的二级缓存框架。
* [XXL-Cache](https://github.com/xuxueli/xxl-cache)：XXL-Cache是一个分布式缓存管理平台，其核心设计目标是让分布式缓存的接入和管理的更加的简洁和高效。
* [OHC](https://github.com/snazy/ohc)：Java堆外缓存解决方案。
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* [Sunrise/SunsetLib Java](https://github.com/mikereedell/sunrisesunsetlib-java)：用于计算给定纬度/经度和日期组合的当地日出和日落的Java库。
* [Lunar](https://gitee.com/6tail/lunar-java)：Lunar是一个支持阳历、阴历、佛历和道历的日历工具库。
* [Tyme4j](https://github.com/6tail/tyme4j)：Tyme4j是一个非常强大的日历工具库，可以看作Lunar的升级版，拥有更优的设计和扩展性，支持公历和农历、星座、干支、生肖、节气、法定假日等。
* [Natty](https://github.com/joestelmach/natty)：Natty是一个用Java编写的自然语言日期解析器。
* [Business Hours Java](https://github.com/dhatim/business-hours-java)：这个Java库有助于处理工作时间，例如“周一到周五上午9点到下午6点，周六上午9点到中午12点”。
* [JChronic](https://github.com/samtingleff/jchronic)：Java中的自然语言日期解析器，作为Ruby Chronic的直接移植。
* [UmmAl-Qura Calendar](https://github.com/msarhan/ummalqura-calendar)：Umm Al-Qura日历系统的java.util.Calendar实现。
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* [SUSI.AI Server](https://github.com/fossasia/susi_server)：SUSI.AI是一款智能开源个人助理，它能够通过使用API来执行诸如音乐播放、制作待办事项列表、设置闹钟、流播客、播放有声读物以及提供天气、交通和其他实时信息等操作，从而进行聊天和语音交互，由FOSSASIA组织开源。
* [GDX AI](https://github.com/libgdx/gdx-ai)：GDX AI是一个高性能框架，提供游戏行业使用的一些最常见的AI技术。
* [AIMA Java](https://github.com/aimacode/aima-java)：Russell和Norvig的《人工智能-一种现代的方法》中算法的Java实现。
* [Alan AI](https://github.com/alan-ai/alan-sdk-android)：适用于Android的对话式AI SDK，可通过操作实现文本和语音对话。
* [EdgeChains](https://github.com/arakoodev/EdgeChains)：EdgeChains.js是一种用于生产友好的生成式AI的语法。
* [AIAS](https://gitee.com/mymagicpower/AIAS)：人工智能加速器套件，提供SDK、平台引擎、场景套件。
* [Dubhe](https://gitee.com/zhijiangtianshu/Dubhe)：之江天枢人工智能开源平台是由之江实验室牵头，联合国内顶尖科研力量共同打造的国产化自主可控的人工智能开源平台。
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* [ModernMT](https://github.com/modernmt/modernmt)：ModernMT是一种基于Fairseq Transformer模型的上下文感知、增量和分布式通用神经机器翻译技术。
* [Malmo](https://github.com/microsoft/malmo)：Malmo是一个建立在Minecraft之上的人工智能实验和研究平台，由Microsoft开源。
* [XEF](https://github.com/xebia-functional/xef)：XEF是一站式库，以LLM、图像生成等形式将现代AI的力量带入你的应用程序或服务，由Xebia开源。
* [AI Descartes](https://github.com/IBM/AI-Descartes)：IBM开发的用于加速基本定律符号发现的开源包。
* [Baidu AIP SDK](https://github.com/Baidu-AIP/java-sdk)：百度AI开放平台Java SDK。
* [Xtreme1](https://github.com/xtreme1-io/xtreme1)：Xtreme1是一款用于多模态数据训练的一体化数据标记和注释平台，支持3D LiDAR点云、图像和LLM。
* [Starwhale](https://github.com/star-whale/starwhale)：Starwhale是一个MLOps/LLMOps平台，可让你的模型创建、评估和发布变得更加轻松，由星鲸科技开源。
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#### LLM客户端

* [OpenAI Java](https://github.com/openai/openai-java)：OpenAI API的官方Java库。
* [OpenAI Java](https://github.com/TheoKanning/openai-java)：用于使用OpenAI的GPT API的Java库，支持GPT-3、ChatGPT和GPT-4。
* [OpenAI Kotlin](https://github.com/Aallam/openai-kotlin)：OpenAI API的Kotlin客户端，具有多平台和协程功能。
* [ChatGPT Java](https://github.com/PlexPt/chatgpt-java)：ChatGPT Java SDK，支持GPT3.5、GPT4 API。
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* [HeidelTime](https://github.com/HeidelTime/heideltime)：HeidelTime是海德堡大学开发的多语言、领域敏感的时间标记器。
* [Hawking](https://github.com/zoho/hawking)：Hawking是一个自然语言日期时间解析器，可以从具有上下文的文本中提取日期和时间并解析为所需的格式。
* [NLP4J](https://github.com/emorynlp/nlp4j)：NLP4J为JVM语言提供了一个NLP工具包，由埃默里大学NLP研究小组开发。
* [Joshua](http://joshua-decoder.org/)：Joshua是一个开源统计机器翻译解码器，用于基于短语、分层和基于语法的机器翻译，由约翰霍普金斯大学人类语言技术卓越中心开发。
* [Apache Joshua](https://github.com/apache/joshua)：Joshua是一个开源统计机器翻译解码器，用于基于短语、分层和基于语法的机器翻译，由约翰霍普金斯大学人类语言技术卓越中心开发。
* [AIKA](https://github.com/aika-algorithm/aika)：AIKA是一种新型人工神经网络，旨在更紧密地模仿生物大脑的行为，并弥补与经典人工智能的差距。
* [ClearTK](https://github.com/ClearTK/cleartk)：ClearTK提供了一个用Java开发统计自然语言处理组件的框架，并构建在UIMA之上，由科罗拉多大学博尔德分校开发。
* [Inception](https://github.com/inception-project/inception)：Inception提供了一个语义标注平台，提供智能标注帮助和知识管理，由达姆施塔特工业大学开源。
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