1.myhhub / stock
简介:stock股票.获取股票数据,计算股票指标,识别股票形态,综合选股,选股策略,股票验证回测,股票自动交易,支持PC及移动设备。
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2.codecrafters-io / build-your-own-x
简介:该网址指向一个GitHub仓库,名为“build-your-own-x”,由codecrafters.io维护。这个仓库收集了各种教程和资源,帮助开发者从头开始构建各种技术项目,如操作系统、编译器、数据库、3D引擎等。每个项目都有详细的指导和代码示例,适合想要深入理解技术底层原理的开发者。通过这些教程,用户可以学习到如何从零开始实现复杂的技术系统,提升编程技能和系统设计能力。
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3.LadybirdBrowser / ladybird
简介:Ladybird Browser 是一个基于 WebKit 的开源浏览器项目,旨在为 Linux 和其他类 Unix 系统提供一个现代、轻量级的浏览器体验。该项目由 SerenityOS 社区发起,目标是创建一个跨平台的浏览器,支持最新的 Web 标准,同时保持简洁和高效。Ladybird 使用 WebKitGTK 作为其渲染引擎,并计划在未来支持更多的平台和功能。该项目目前处于早期开发阶段,但已经展示了一些初步的功能和界面设计。
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4.Guovin / iptv-api
简介:Guovin/iptv-api 是一个GitHub仓库,提供了一个用于处理IPTV(Internet Protocol Television)的API。该项目的主要功能包括:
- 频道管理:支持添加、删除和更新IPTV频道。
- 播放列表生成:能够生成M3U格式的播放列表,方便用户在各种IPTV播放器中使用。
- 分类和标签:支持对频道进行分类和标签管理,便于用户查找和筛选。
- API接口:提供RESTful API接口,方便开发者集成和扩展功能。
- 跨平台支持:代码基于Node.js编写,支持多种操作系统和环境。
该项目适合开发者和IPTV服务提供商使用,帮助他们更高效地管理和分发IPTV内容。
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5.521xueweihan / HelloGitHub
简介:HelloGitHub 是一个面向编程新手的开源项目集合,旨在通过分享有趣、入门级的开源项目,帮助初学者发现编程的乐趣。项目涵盖了多种编程语言和领域,包括但不限于 Python、JavaScript、C++ 等,适合不同技术背景的开发者。每个项目都附有详细的介绍和使用说明,帮助用户快速上手。此外,HelloGitHub 还提供了每月更新的精选项目列表,方便用户持续学习和探索新的开源项目。
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6.keephq / keep
简介:KeepHQ 是一个开源的通知服务,旨在帮助开发者和团队管理和自动化通知流程。它提供了一个灵活的框架,支持多种通知渠道,如电子邮件、Slack、Discord 等,并且可以通过简单的 API 调用来发送通知。KeepHQ 还支持自定义模板和条件触发,使得通知系统更加智能化和高效。项目托管在 GitHub 上,鼓励社区贡献和反馈,以不断改进和扩展其功能。
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7.kestra-io / kestra
简介:Kestra 是一个开源的工作流自动化和编排平台,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界面来设计、运行和监控工作流,支持多种任务类型,包括数据处理、API调用、文件操作等。Kestra 还集成了多种数据源和目标,如AWS、Google Cloud、Kafka等,使其适用于各种数据处理场景。通过Kestra,用户可以轻松创建和管理复杂的工作流,提高数据处理的效率和可靠性。
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8.lobehub / lobe-chat
简介:Lobe Chat 是一个开源的、可扩展的高性能聊天机器人框架,支持多种大型语言模型和插件系统。它基于 React、Next.js 和 TypeScript 构建,提供了一个现代化的用户界面和强大的功能。Lobe Chat 支持私有化部署,用户可以轻松地在本地或云端运行,并且可以通过插件扩展其功能。该项目旨在为用户提供一个灵活、高效且易于定制的聊天机器人解决方案。
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9.4gray / iptvnator
简介:iptvnator 是一个开源的 IPTV 播放器,支持 M3U 和 XSPF 播放列表格式。它允许用户通过简单的界面管理和播放 IPTV 频道。该播放器具有频道搜索、书签、播放历史记录等功能,并且支持多种操作系统,包括 Windows、macOS 和 Linux。用户可以通过导入播放列表文件或直接输入 URL 来添加频道。iptvnator 还支持播放列表的自动更新和频道分类管理,使得用户可以轻松地组织和访问自己喜欢的频道。
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10.anthropics / prompt-eng-interactive-tutorial
简介:该网址指向GitHub上的一个项目,名为“prompt-eng-interactive-tutorial”。该项目是一个交互式教程,旨在教授提示工程(Prompt Engineering)的基础知识和实践技巧。提示工程是一种通过优化提示(Prompt)来提高自然语言处理模型性能的技术。教程内容包括如何设计有效的提示、如何测试和评估提示的效果,以及如何根据不同的应用场景调整提示策略。该项目适合对自然语言处理和机器学习感兴趣的初学者和中级开发者。通过参与这个教程,用户可以学习到如何更好地与语言模型交互,从而提升模型的输出质量和应用效果。
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