根据Github Trendings的统计,今日(2024-01-16统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:
开发语言 | 项目数量 |
---|
Python项目 | 10 |
HTML项目 | 1 |
精心策划的Python资源列表
- 创建周期:3490 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:Other
- Star数量:194414 个
- Fork数量:24529 次
- 关注人数:194414 人
- 贡献人数:363 人
- Open Issues数量:406 个
- Github地址:https://github.com/vinta/awesome-python.git
- 项目首页: https://awesome-python.com/
Awesome Python是一个由精心策划的Python框架、库、软件和资源的列表,涵盖了诸如Web开发、数据分析、机器学习等广泛的类别。它为寻找工具和资源以增强其项目的Python开发人员提供了全面的指南。
稳定扩散Web UI
- 创建周期:512 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:GNU Affero General Public License v3.0
- Star数量:117672 个
- Fork数量:23480 次
- 关注人数:117672 人
- 贡献人数:430 人
- Open Issues数量:1812 个
- Github地址:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
稳定扩散Web UI是基于Gradio库的浏览器界面,用于稳定扩散。
Home Assistant | 本地控制和隐私优先的开源家庭自动化项目
- 创建周期:3773 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:Apache License 2.0
- Star数量:65862 个
- Fork数量:26697 次
- 关注人数:65862 人
- 贡献人数:402 人
- Open Issues数量:2874 个
- Github地址:https://github.com/home-assistant/core.git
- 项目首页: https://www.home-assistant.io
Home Assistant是一个开源的家庭自动化项目,它优先考虑本地控制和隐私。它由全球的爱好者和DIY爱好者社区支持,非常适合在Raspberry Pi或本地服务器上运行。
了不起的机器学习
- 创建周期:3472 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:Other
- Star数量:62256 个
- Fork数量:14479 次
- 关注人数:62256 人
- 贡献人数:442 人
- Open Issues数量:2 个
- Github地址:https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning.git
《了不起的机器学习》是一个按语言分类的机器学习框架、库和软件的精心策划清单。它受到了 awesome-php 的启发,并欢迎通过拉取请求或直接联系进行贡献。该存储库还提供进一步的资源,如免费的机器学习书籍、专业事件、在线课程、博客、新闻通讯和免费参加的聚会和本地活动。
Open Interpreter: 一种自然语言接口
- 创建周期:179 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:GNU Affero General Public License v3.0
- Star数量:36253 个
- Fork数量:3170 次
- 关注人数:36253 人
- 贡献人数:69 人
- Open Issues数量:163 个
- Github地址:https://github.com/KillianLucas/open-interpreter.git
- 项目首页: http://openinterpreter.com/
Open Interpreter 是一种自然语言接口,允许LLMs在本地运行代码,使用户能够通过终端中类似于ChatGPT的界面与计算机的通用功能进行交互。它提供了创建和编辑各种类型文件、控制Chrome浏览器进行研究以及分析大型数据集的能力。在执行代码之前,用户需要批准该代码。
CCXT - 加密货币交易库
- 创建周期:2438 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:MIT License
- Star数量:30124 个
- Fork数量:7402 次
- 关注人数:30124 人
- 贡献人数:356 人
- Open Issues数量:1113 个
- Github地址:https://github.com/ccxt/ccxt.git
- 项目首页: https://docs.ccxt.com
CCXT是一个用于加密货币交易和电子商务的开源库,支持多种编程语言和100多个比特币和替代币交易所。
ArchiveBox:开源自托管网络存档工具
- 创建周期:2447 天
- 开发语言:Python, HTML
- 协议类型:MIT License
- Star数量:18547 个
- Fork数量:1062 次
- 关注人数:18547 人
- 贡献人数:104 人
- Open Issues数量:183 个
- Github地址:https://github.com/ArchiveBox/ArchiveBox.git
- 项目首页: https://archivebox.io
ArchiveBox是一个开源的自托管网络存档工具,允许用户离线收集、保存和查看网站。它可以保存各种类型的内容,如HTML、JS、PDF、媒体等。该工具被专业人士和业余爱好者用于备份浏览器书签/历史记录、保留社交媒体内容、研究收集、证据保存和AI训练集收集等目的。
高质量VCTK训练集驱动的VC模型及RVCv3模型
- 创建周期:295 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:MIT License
- Star数量:15433 个
- Fork数量:2511 次
- 关注人数:15433 人
- 贡献人数:97 人
- Open Issues数量:679 个
- Github地址:https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI.git
这个开源项目使用了接近50小时的高质量VCTK训练集来训练其VC模型,没有版权上的顾虑。即将推出的RVCv3模型将具有更大的参数、更多的数据、更好的性能,并且需要更少的训练数据,推理速度相似。
Surya: 多语言文档OCR工具包
- 创建周期:6 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:GNU General Public License v3.0
- Star数量:2219 个
- Fork数量:118 次
- 关注人数:2219 人
- 贡献人数:1 人
- Open Issues数量:2 个
- Github地址:https://github.com/VikParuchuri/surya.git
Surya是一个多语言文档OCR工具包,提供准确的行级文本检测,即将包括文本识别、表格和图表检测。它旨在与各种文档和语言配合使用,并以印度教太阳神命名,因为他以具有普遍视野而闻名。
Moore-AnimateAnyone 项目
- 创建周期:4 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:Apache License 2.0
- Star数量:915 个
- Fork数量:61 次
- 关注人数:915 人
- 贡献人数:2 人
- Open Issues数量:21 个
- Github地址:https://github.com/MooreThreads/Moore-AnimateAnyone.git
Moore-AnimateAnyone 项目是 AnimateAnyone 的复现,旨在近似原始论文中展示的性能。该存储库包括推断代码和预训练权重,并计划在将来发布训练脚本。该项目存在一些限制,涉及背景伪影、尺度不匹配和动作序列中的闪烁,这些问题将在未来的更新中得到解决。