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一份为量化金融（Quantitative Finance）领域精心整理的极致资源清单，涵盖各类优秀的库、工具包及相关资源。

本代码库主要由Omar Santos（@santosomar）维护，包含数千项与道德黑客、漏洞赏金、数字取证与事件响应、人工智能安全、漏洞研究、漏洞利用开发、逆向工程等相关的资源。

专为工业物联网（IIoT）场景设计的高性能、可扩展时序数据库

应用性能监控系统

Data Apps & Dashboards for Python. No JavaScript Required.

🚀 面向 MinIO 替代方案的高性能分布式对象存储

构建AI/大语言模型应用的开源开发者平台，提供端到端追踪、可观测性与评估功能的一体化集成平台

🪢 开源LLM工程平台：LLM可观测性、指标评估、提示管理、游乐场、数据集。与OpenTelemetry、Langchain、OpenAI SDK、LiteLLM等工具集成。🍊YC W23

基于eBPF的网络、安全与可观测性方案

飞桨并行分布式深度学习框架：源于工业实践的机器学习框架

一个支持全平台的现代下载管理器。基于 Golang 和 Flutter 构建。

类UNIX逆向工程框架与命令行工具集

机器学习系统导论

.NET MAUI是.NET多平台应用UI框架，用于构建跨移动设备、平板和桌面的原生设备应用程序。

现代链接归因平台，受到Twilio、Buffer、Framer、Perplexity、Vercel等世界级营销团队的青睐

CNCF Jaeger，一个分布式追踪平台

Prefect是用于构建弹性数据管道的Python工作流编排框架

NES风格CSS框架 | ファミコン风CSSフレームワーク。

高性能可观测性数据管道。

开源物联网平台——设备管理、数据采集、处理与可视化。

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