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标题: GitHub逐日最火火火项目（7.26） [打印本页]

作者: 大连密封材料 时间: 2024-7-27 09:56
标题: GitHub逐日最火火火项目（7.26）
1. 项目名称：meta - llama / llama3
项目介绍：这是 Meta Llama 3 的官方 GitHub 站点。如今尚不清楚该项目标具体功能和特点，但从名称推测，它大概与 Llama 3 模子相关，大概涉及到该模子的开辟、训练或应用等方面。
项目地址：https://github.com/meta - llama / llama3
2. 项目名称：Asabeneh / 30 - Days - Of - Python
项目介绍：30 天的 Python 编程挑战是一个在 30 天内学习 Python 编程语言的逐步指南。这个挑战大概须要凌驾 100 天的时间，你可以按照本身的节奏举行。此外，另有相关的视频大概会对你有所帮助，视频链接为：https://www.youtube.com/channel/UC7PNRuno1rzYPb1xLa4yktw。该项目旨在帮助学习者系统地学习 Python 编程。
项目地址：https://github.com/Asabeneh / 30 - Days - Of - Python
3. 项目名称：meta - llama / llama
项目介绍：该项目是关于 Llama 模子的推理代码。Llama 模子是一种具有重要意义的模子，推理代码的作用是在模子训练完成后，使用该代码对新的数据举行猜测或推断。具体来说，这些推理代码大概包括数据预处理、模子加载、推理计算以及结果输出等部分，以实现对 Llama 模子的有效应用。
项目地址：https://github.com/meta - llama / llama
4. 项目名称：langchain - ai / langgraph
项目介绍：该项目旨在构建具有弹性的语言代理作为图。这大概涉及到使用图布局来表现语言代理的各个组成部分及其之间的关系，以实现更高效、机动的语言处理和交互。通过这种方式，可以更好地处理复杂的语言任务，提高语言代理的性能和可靠性。
项目地址：https://github.com/langchain - ai / langgraph
5. 项目名称：swisskyrepo / PayloadsAllTheThings
项目介绍：这是一个包含有效的 payloads（有效载荷）和绕过 Web 应用步伐安全漏洞的方法的列表。该项目对于 Web 应用步伐安全测试和 Pentest/CTF（渗透测试/夺旗赛）非常有帮助。通过提供这些 payloads 和绕过方法，可以帮助安全研究人员和测试人员发现和使用 Web 应用步伐中的潜在安全漏洞，从而提高应用步伐的安全性。
项目地址：https://github.com/swisskyrepo / PayloadsAllTheThings
6. 项目名称：localstack / localstack
项目介绍：localstack 是一个完全功能的本地 AWS 云堆栈。它允许开辟者和测试人员在离线状态下开辟和测试他们的云及无服务器应用步伐。通过使用 localstack，用户可以在本地模仿 AWS 服务，从而方便地举行开辟、调试和测试工作，而无需依赖现实的云环境。这有助于提高开辟服从，降低本钱，并减少对外部云资源的依赖。
项目地址：https://github.com/localstack / localstack
7. 项目名称：bregman - arie / devops - exercises
项目介绍：该项目涵盖了广泛的技术领域，包括 Linux、Jenkins、AWS、SRE、Prometheus、Docker、Python、Ansible、Git、Kubernetes、Terraform、OpenStack、SQL、NoSQL、Azure、GCP、DNS、Elastic、Network、Virtualization 等。它主要是关于 DevOps 面试题目的集合，对于预备 DevOps 相关面试或学习这些技术的人来说大概非常有价值。通过研究这些题目，可以深入了解各个技术领域的关键概念和实践，提升本身在 DevOps 方面的本领。
项目地址：https://github.com/bregman - arie / devops - exercises
8. 项目名称：vllm - project / vllm
项目介绍：vllm 是一个用于 LLMs（大型语言模子）的高吞吐量和内存高效的推理和服务引擎。它的设计目标是能够快速处理大量的请求，并有效地使用内存资源，以提供高效的语言模子服务。这对于须要及时处理大量文本数据的应用场景非常重要，比方谈天呆板人、智能客服等。
项目地址：https://github.com/vllm - project / vllm
9. 项目名称：ollama / ollama - python
项目介绍：该项目是 Ollama Python 库。关于该库的具体功能和用途，如今信息较少，但可以推测它大概与 Ollama 相关的 Python 开辟有关，大概提供了一些工具或接口，方便开辟者在 Python 环境中使用 Ollama 的功能。
项目地址：https://github.com/ollama / ollama - python
10. 项目名称：amazon - science / chronos - forecasting
项目介绍：Chronos 是一个由亚马逊科学团队开辟的项目，用于概率时间序列猜测的预训练（语言）模子。该模子可以帮助用户对时间序列数据举行猜测和分析，比方猜测将来的销售额、股票价格等。通过使用预训练的模子，可以减少模子训练的时间和本钱，同时提高猜测的准确性。
项目地址：https://github.com/amazon - science / chronos - forecasting
11. 项目名称：PostHog / posthog
项目介绍：PostHog 提供了开源的产物分析、会话记录、功能标记和 A/B 测试等功能，而且你可以自行托管。这意味着用户可以在本身的服务器上部署和使用 PostHog，以获取关于产物使用情况的深入洞察，了解用户举动，举行 A/B 测试以优化产物功能，同时还可以记录会话以举行后续分析。
项目地址：https://github.com/PostHog / posthog
12. 项目名称：opendatalab / MinerU
项目介绍：MinerU 是一个一站式开源高质量数据提取工具，支持 PDF/网页/多格式电子书提取。它的目标是提供一种方便、高效的方式来从各种数据源中提取数据，以便举行进一步的分析和处理。该工具大概具有强大的提取本领和机动的配置选项，能够满足不同用户的需求。
项目地址：https://github.com/opendatalab / MinerU
13. 项目名称：Stability - AI / generative - models
项目介绍：该项目由 Stability AI 发起，涉及生成式模子。生成式模子是一类能够生成新的数据样本的模子，比方生成文本、图像、音频等。这些模子在很多领域都有广泛的应用，如自然语言处理、计算机视觉、音乐创作等。Stability AI 的生成式模子大概具有创新性的架构或训练方法，旨在推动相关领域的发展。
项目地址：https://github.com/Stability - AI / generative - models
14. 项目名称：CrazyBoyM / llama3 - Chinese - chat
项目介绍：该项目是关于 Llama3、Llama3.1 的中文仓库，聚合了各种资料，包括各种网友及厂商微调、魔改版本的有趣权重，以及训练、推理、评测、部署教程视频和文档。这个仓库为使用 Llama3 模子举行中文相关的任务提供了丰富的资源和支持，方便开辟者和研究者举行相关的开辟和研究工作。
项目地址：https://github.com/CrazyBoyM / llama3 - Chinese - chat
15. 项目名称：streamlit / streamlit
项目介绍：Streamlit 是一种更快的构建和分享数据应用的方式。它提供了一种简朴易用的框架，使开辟者能够快速创建交互式的数据应用步伐，并将其分享给其他人。通过 Streamlit，开辟者可以轻松地将数据可视化、举行数据分析和展示，从而更好地转达数据的见解和信息。
项目地址：https://github.com/streamlit / streamlit
16. **项目名称：FutureUniant / Tailor**
- **项目介绍**：Tailor（中文简称：泰勒）是一款视频智能裁剪、视频生成和视频优化的工具。如今该项目包括了视频剪辑、视频生成和视频优化3大类视频处理方向，共10种方法。Tailor使用方法简朴，点点鼠标即可使用最先辈的人工智能举行视频处理工作，省时省力，若使用安装版本Tailor，所有的环境配置都可省掉，对用户特殊友好。
- **项目地址**：https://github.com/FutureUniant/Tailor

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