1.shardeum / shardeum
简介:Shardeum 是一个旨在提高区块链可扩展性和去中心化的项目。它通过创新的动态状态分片技术,允许网络在保持去中心化的同时,处理更多的交易。Shardeum 的目标是解决当前区块链网络面临的扩展性问题,同时保持高度的安全性和去中心化特性。项目代码托管在 GitHub 上,提供了详细的文档和开发指南,方便开发者参与和贡献。Shardeum 还计划通过社区驱动的治理模型,确保项目的持续发展和改进。
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2.mediar-ai / screenpipe
简介:ScreenPipe 是一个开源项目,旨在通过简单的命令行工具和 API 来捕获和处理屏幕内容。它支持多种操作系统,包括 Windows、macOS 和 Linux,并提供了灵活的配置选项,使用户能够轻松地捕获屏幕上的特定区域、窗口或整个屏幕。ScreenPipe 还支持多种输出格式,如 PNG、JPEG 和 GIF,并且可以与各种编程语言集成,方便开发者在自己的应用中使用。此外,项目还提供了详细的文档和示例代码,帮助用户快速上手。
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3.freeCodeCamp / freeCodeCamp
简介:freeCodeCamp是一个开源的编程教育平台,旨在帮助人们学习编程和开发技能。它提供了从基础到高级的编程课程,涵盖HTML、CSS、JavaScript、数据可视化、后端开发等多个领域。用户可以通过完成挑战和项目来学习,并获得认证。freeCodeCamp的社区活跃,用户可以互相帮助和分享经验。该项目由志愿者维护,代码和课程内容都是开源的,任何人都可以贡献和改进。
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4.OpenBB-finance / OpenBB
简介:OpenBB是一个开源的金融分析平台,旨在为投资者提供强大的工具和数据,帮助他们做出更明智的投资决策。该平台集成了多种金融数据源和分析工具,用户可以通过命令行界面或图形用户界面进行操作。OpenBB支持股票、债券、外汇等多种资产的分析,并提供实时数据、历史数据、技术指标、财务报表等功能。此外,OpenBB还支持自定义脚本和插件,用户可以根据自己的需求扩展平台功能。OpenBB的目标是让金融分析更加透明、高效和可访问,适合各类投资者使用。
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5.EbookFoundation / free-programming-books
简介:GitHub上的EbookFoundation/free-programming-books仓库是一个收集了大量免费编程书籍的资源库。该仓库包含了多种编程语言和技术领域的书籍,涵盖了从入门到高级的各个层次。书籍来源广泛,包括官方文档、社区贡献和开源项目。用户可以通过该仓库轻松访问和下载这些免费资源,适合编程学习者和开发者参考。
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6.dair-ai / Prompt-Engineering-Guide
简介:该网址指向GitHub上的一个名为“Prompt-Engineering-Guide”的项目,由dair-ai组织维护。该项目旨在提供关于提示工程(Prompt Engineering)的全面指南,涵盖了从基础概念到高级技巧的内容。提示工程是优化和设计自然语言处理(NLP)模型输入提示的过程,以提高模型性能和输出质量。指南包括理论解释、实践案例、工具推荐以及相关资源链接,适合对NLP和AI感兴趣的研究人员、开发者以及学生参考学习。
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7.simplex-chat / simplex-chat
简介:simplex-chat 是一个开源的端到端加密聊天应用项目,旨在提供安全、私密的通信方式。该项目使用 Rust 语言编写,支持多种平台,包括 iOS、Android、Linux、macOS 和 Windows。simplex-chat 通过去中心化的架构,避免了传统聊天应用中常见的单点故障和数据集中存储的问题,确保用户数据的隐私和安全。项目还提供了丰富的功能,如消息加密、文件传输、语音和视频通话等,适合对隐私保护有高要求的用户。
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8.Pythagora-io / gpt-pilot
简介:GPT-Pilot 是一个开源项目,旨在帮助开发者自动化生成和维护代码库。它利用 GPT-4 模型来理解和生成代码,支持多种编程语言和框架。项目的主要功能包括代码生成、代码审查、自动化测试和文档生成。通过 GPT-Pilot,开发者可以提高开发效率,减少手动编写和维护代码的工作量。项目还提供了详细的文档和示例,帮助用户快速上手和集成到现有开发流程中。
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9.pytorch / ao
简介:PyTorch/ao 是 PyTorch 项目的一个子仓库,专注于优化和加速 PyTorch 的性能。该仓库包含了一系列用于优化 PyTorch 核心功能的工具和库,旨在提高模型的训练和推理速度。主要内容包括:
- 优化工具:提供了一系列用于优化 PyTorch 模型的工具,如自动混合精度(AMP)、量化(Quantization)等。
- 性能分析:包含用于分析和诊断 PyTorch 模型性能的工具,帮助开发者识别和解决性能瓶颈。
- 实验性功能:提供了一些实验性的优化功能,供开发者测试和反馈。
通过这些工具和功能,PyTorch/ao 旨在帮助开发者更高效地使用 PyTorch,提升深度学习模型的性能和效率。
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10.LadybirdBrowser / ladybird
简介:Ladybird Browser是一个基于WebkitGTK的浏览器项目,旨在提供一个现代、轻量级的浏览器体验。该项目由一群开源爱好者发起,目标是创建一个跨平台的浏览器,支持Linux、Windows和macOS等操作系统。Ladybird Browser的设计理念是简洁、高效,注重隐私保护和性能优化。项目源代码托管在GitHub上,采用MIT许可证,鼓励社区参与和贡献。目前,Ladybird Browser仍处于早期开发阶段,但已经实现了基本的浏览功能,并计划在未来加入更多高级特性。
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