Github Trending 今日热门项目 | 2024-09-28

1.tw93 / Pake

简介：Pake 是一个轻量级的工具，可以将网页快速打包成桌面应用。它基于 Rust 编写，支持 Windows、macOS 和 Linux 平台。Pake 的主要特点包括：

1. 轻量级：相比 Electron，Pake 生成的应用体积更小，启动速度更快。
2. 跨平台：支持主流操作系统，方便开发者快速发布应用。
3. 简单易用：只需几行命令即可将网页打包成桌面应用，无需复杂的配置。
4. 自定义：支持自定义应用图标、名称和窗口样式，满足个性化需求。

Pake 适用于需要将网页快速转换为桌面应用的场景，尤其适合前端开发者和小型项目。
Star：27919
Fork：4923
Today stars：330

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2.meta-llama / llama-stack

简介：Llama Stack 是一个开源项目，旨在构建一个完整的机器学习平台，专注于自然语言处理（NLP）和生成式AI。该项目由Meta（前Facebook）开发，提供了从数据处理、模型训练到部署的一整套工具和框架。Llama Stack 包括多个组件，如数据预处理工具、模型训练框架、推理引擎等，支持多种深度学习模型，特别是Transformer架构。该项目的目标是简化NLP和生成式AI应用的开发流程，提高开发效率，并促进社区的协作和创新。通过开源的方式，Llama Stack 希望推动AI技术的发展，并为开发者提供一个强大的工具集来构建和部署复杂的AI应用。
Star：2107
Fork：219
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3.immich-app / immich

简介：Immich 是一个自托管的照片和视频备份解决方案，专注于隐私和用户控制。它允许用户从移动设备上传和管理媒体文件，支持自动备份、元数据提取、面部识别和地理标记等功能。Immich 提供了一个直观的用户界面，适用于个人和家庭使用，旨在替代云存储服务，确保数据安全和隐私。
Star：46191
Fork：2291
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4.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隐私性。项目托管在 GitHub 上，用户可以自由下载、使用和贡献代码。
Star：46804
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5.CopilotKit / CopilotKit

简介：CopilotKit 是一个开源项目，旨在为开发者提供一个集成 GitHub Copilot 功能的工具包。它允许开发者在自己的应用程序中嵌入类似 GitHub Copilot 的代码建议功能。CopilotKit 提供了多种语言和框架的支持，包括 JavaScript、Python、Ruby 等，帮助开发者提高编码效率。项目还包含详细的文档和示例代码，方便开发者快速上手和集成。通过 CopilotKit，开发者可以自定义代码建议的行为和外观，以适应不同的开发需求和风格。
Star：10370
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6.DiceDB / dice

简介：DiceDB是一个开源的分布式数据库系统，旨在提供高性能、高可用性和可扩展性的数据存储解决方案。它支持多种数据模型，包括键值对、文档和图数据库，适用于各种应用场景。DiceDB的设计理念是简单、灵活和高效，通过分布式架构和自动化管理，简化了数据库的部署和维护。项目在GitHub上开源，鼓励社区参与和贡献，提供了详细的文档和示例代码，帮助开发者快速上手和集成。
Star：5039
Fork：647
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7.mediar-ai / screenpipe

简介：ScreenPipe 是一个用于屏幕录制的开源项目，旨在提供一个简单且高效的屏幕录制工具。该项目支持多种录制模式，包括全屏、窗口和自定义区域录制，并且可以录制系统音频和麦克风音频。ScreenPipe 使用 Python 编写，依赖于 PyQt5 和 FFmpeg 等库，适用于 Windows、macOS 和 Linux 系统。用户可以通过调整设置来优化录制质量，如分辨率、帧率和音频质量等。此外，ScreenPipe 还提供了简单的视频编辑功能，如剪辑和合并视频片段。项目在 GitHub 上开源，用户可以自由下载、使用和贡献代码。
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8.systeminit / si

简介：GitHub上的systeminit/si仓库是一个开源项目，专注于系统初始化和配置管理。该项目提供了一系列工具和脚本，帮助开发者和系统管理员自动化和简化系统初始化过程。主要功能包括：

1. 自动化脚本：提供多种自动化脚本，用于安装和配置常用软件和服务。
2. 配置管理：支持多种配置文件的管理和同步，确保系统配置的一致性。
3. 环境搭建：包含用于搭建开发和测试环境的脚本和指南。
4. 文档和示例：提供详细的文档和示例，帮助用户快速上手和理解项目的使用方法。

该项目适合需要频繁初始化和配置系统的开发者和管理员使用，能够显著提高工作效率和系统稳定性。
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9.ml-explore / mlx-swift-examples

简介：该网址指向GitHub上的一个仓库，名为“mlx-swift-examples”，由“ml-explore”组织维护。该仓库包含使用Swift语言编写的机器学习示例代码。这些示例旨在帮助开发者理解和实践Swift在机器学习领域的应用。仓库内容可能包括基础的机器学习算法实现、数据处理技巧以及与Swift相关的机器学习框架的使用示例。通过这些代码示例，开发者可以学习如何在Swift环境中集成和应用机器学习技术。
Star：852
Fork：95
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10.meta-llama / llama-recipes

简介：Llama-Recipes 是一个开源项目，旨在提供使用 Meta 的 LLaMA（Large Language Model Meta AI）模型的示例和教程。该项目包含了一系列的 Jupyter Notebook 和 Python 脚本，展示了如何加载、微调和使用 LLaMA 模型进行各种自然语言处理任务，如文本生成、问答系统等。通过这些资源，开发者可以快速上手并应用 LLaMA 模型，同时也可以学习到如何优化和扩展这些模型以适应特定的应用场景。
Star：11844
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