OrbitDB Одноранговые базы данных для децентрализованной сети OrbitDB - это серверная распределенная одноранговая база данных . OrbitDB использует IPFS в качестве хранилища данных и IPFS Pubsub для автоматической синхронизации баз данных со сверстниками. Это в конечном итоге согласованная база данных, которая использует CRDT для бесконфликтных слияний баз данных, что делает OrbitDB отличным выбором для децентрализованных приложений (dApps), приложений блокчейнов и автономных веб-приложений.
Рекомендуемые статьи
weathr
👁 44
weathr Это консольное приложение для отображения прогноза погоды с анимацией в формате ASCII. Программа предоставляет информацию о текущей погоде и прогнозе на ближайшие дни. Для визуализации погодных условий используются текстовые анимации, что делает интерфейс более наглядным.
OMG-Agent
👁 35
OMG-Agent Это инструмент с открытым исходным кодом, предназначенный для автоматизации взаимодействия с графическим интерфейсом мобильных приложений. Он позволяет эмулировать действия пользователя, такие как нажатия и ввод текста, для тестирования и автоматизации мобильных приложе
LibreAV
👁 33
LibreAV LibreAV - это попытка обнаружить вредоносное ПО на устройствах Android с использованием подхода машинного обучения. ▫️Не потребляет много ресурсов ▫️Исходный код распространяется под GNU GPLv3 100% бесплатно и без рекламы ▫️Автоматическое сканирование новых установок прил
炊紙(kashikishi)
👁 39
炊紙(kashikishi) 炊紙 — это редактор текста который позволяет редактировать в трехмерном пространстве с использованием Rust и WebGPU Он разрабатывается с целью улучшить интерфейс традиционных текстовых редакторов и предлагает плавный опыт редактирования с возможностью выполнения шриф
The NSFW Movie Parser
👁 29
The NSFW Movie Parser Программа для чтения файла фильма и указания какие сцены являются NSFW NSFW — нагота, откровенные сцены сексуального характера, насилие или другие потенциально неприятные темы.
Perspectra
👁 27
Perspectra Perspectra — инструмент CLI для извлечения документов из изображений и корректировка их перспективы с помощью классических алгоритмов компьютерного зрения