1.localsend / localsend
简介:LocalSend 是一个开源项目,旨在提供一个简单、安全且无需互联网连接的文件传输工具。它允许用户在同一网络内的设备之间直接发送文件,支持跨平台使用,包括 Windows、macOS、Linux、Android 和 iOS。LocalSend 使用本地网络进行通信,确保数据传输的安全性和速度。项目托管在 GitHub 上,用户可以自由下载、使用和贡献代码。
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2.roboflow / supervision
简介:Supervision 是一个开源的 Python 库,旨在简化计算机视觉任务中的对象检测和图像标注。它提供了多种工具,包括边界框绘制、图像分割、数据集管理和模型评估等功能。通过 Supervision,开发者可以更高效地处理和分析图像数据,适用于各种计算机视觉应用场景,如自动驾驶、安防监控和医学影像分析等。该库依赖于流行的计算机视觉库如 OpenCV 和 PyTorch,并支持多种数据格式和模型输出。
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3.srush / GPU-Puzzles
简介:GPU-Puzzles 是一个 GitHub 项目,由 srush 创建,旨在通过一系列谜题帮助用户学习和理解 GPU 编程。项目包含多个编程挑战,每个挑战都设计来展示 GPU 编程中的不同概念和技术。通过解决这些谜题,用户可以深入了解如何优化和并行化代码以在 GPU 上高效运行。项目适合对 GPU 编程感兴趣的开发者,无论是初学者还是有经验的专业人士。
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4.wgh136 / PicaComic
简介:PicaComic 是一个开源的漫画阅读器项目,由 wgh136 开发并托管在 GitHub 上。该项目旨在提供一个简洁、高效的漫画阅读体验,支持多种漫画源的解析和阅读。PicaComic 使用 Python 编写,具有跨平台特性,可以在 Windows、macOS 和 Linux 系统上运行。项目包含详细的文档和示例代码,方便开发者进行二次开发和定制。用户可以通过该项目轻松管理和阅读自己喜欢的漫画,同时也可以参与到项目的开发和改进中。
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5.hacksider / Deep-Live-Cam
简介:real time face swap and one-click video deepfake with only a single image
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6.ruanyf / weekly
简介:该网址指向的是GitHub上的一个仓库,名为“ruanyf/weekly”。这个仓库由用户ruanyf创建,主要内容是关于技术、编程、互联网等领域的周报。周报涵盖了各种技术新闻、工具推荐、编程技巧、开源项目介绍等。通过订阅这个周报,读者可以及时了解最新的技术动态和行业趋势。周报内容丰富,适合对技术感兴趣的开发者、工程师和爱好者阅读。
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7.anthropics / anthropic-cookbook
简介:anthropics/anthropic-cookbook 是一个GitHub仓库,提供了关于Anthropic公司及其技术的相关资源和指南。该仓库包含了一系列的Jupyter笔记本,展示了如何使用Anthropic的AI模型进行各种任务,如文本生成、问答系统等。此外,仓库中还包括了关于模型训练、评估和部署的实用代码和文档。通过这些资源,开发者可以更好地理解和应用Anthropic的技术,从而在自己的项目中实现更高效和智能的AI解决方案。
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8.kestra-io / kestra
简介:Kestra 是一个开源的工作流自动化和调度平台,旨在简化复杂数据管道和ETL流程的管理。它提供了一个可视化的工作流编辑器,支持多种任务类型,包括数据处理、API调用、文件操作等。Kestra 还支持定时任务、依赖管理和错误处理,适用于数据工程师和DevOps团队。通过Kestra,用户可以轻松创建、管理和监控复杂的工作流,提高工作效率和数据处理的可靠性。
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9.lobehub / lobe-chat
简介:Lobe Chat 是一个开源的、可扩展的聊天助手框架,基于 OpenAI 的 GPT 模型构建。它提供了灵活的 API 和插件系统,支持多种自定义功能,如角色扮演、多语言支持、数据分析等。Lobe Chat 旨在帮助开发者快速构建和部署智能聊天机器人,适用于客服、教育、娱乐等多种场景。项目托管在 GitHub 上,采用 MIT 许可证,鼓励社区贡献和改进。
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10.SharifiZarchi / Introduction_to_Machine_Learning
简介:SharifiZarchi/Introduction_to_Machine_Learning 是一个GitHub仓库,提供了机器学习的基础介绍和相关资源。该仓库包含了一系列的Jupyter Notebook文件,涵盖了机器学习的基本概念、算法和实践案例。内容包括数据预处理、监督学习、无监督学习、模型评估等主题。适合初学者入门机器学习,提供了理论知识和实际代码示例。
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