Github 2024-06-17 开源项目周报 Top15

本文涉及的产品
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
视觉智能开放平台,视频资源包5000点
NLP自然语言处理_高级版,每接口累计50万次
简介: 根据Github Trendings的统计,本周(2024年6月17日)共有15个项目上榜。按开发语言分类,Python项目最多,达6项;TypeScript和JavaScript各有3项;PHP、Blade、Lua、Dart及非开发语言项目各1项。这些项目涵盖从零构建技术、智能家居、高性能数据库到情感语音模型等多个领域,体现了开源社区的多样性和创新力。

根据Github Trendings的统计,本周(2024-06-17统计)共有15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 6
TypeScript项目 3
JavaScript项目 3
PHP项目 1
Blade项目 1
Lua项目 1
Dart项目 1
非开发语言项目 1
C++项目 1

从零开始构建你喜爱的技术

这个存储库是一本精心编写的、逐步指南的汇编,可以从零开始重新创建各种技术,如3D渲染器、区块链/加密货币、游戏、操作系统、Web浏览器等。它旨在帮助用户通过理解和构建自己喜欢的技术来掌握编程。

ComfyUI:强大而模块化的稳定扩散GUI

  • 创建周期:399 天
  • 开发语言:Python, JavaScript
  • 协议类型:GNU General Public License v3.0
  • Star数量:25663 个
  • Fork数量:2741 次
  • 关注人数:25663 人
  • 贡献人数:90 人
  • Open Issues数量:1263 个
  • Github地址:https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

ComfyUI是一个开源项目,提供强大而模块化的稳定扩散图形用户界面(GUI)、API和后端,具有图/节点界面。它允许用户使用基于图/节点/流程图的界面设计和执行高级稳定扩散管道。

高性能自托管照片和视频管理解决方案

  • 创建周期:781 天
  • 开发语言:TypeScript, Dart
  • 协议类型:GNU Affero General Public License v3.0
  • Star数量:28083 个
  • Fork数量:1263 次
  • 关注人数:28083 人
  • 贡献人数:295 人
  • Open Issues数量:384 个
  • Github地址:https://github.com/immich-app/immich.git
  • 项目首页: https://immich.app

这是一个高性能的自托管照片和视频管理解决方案。然而,需要注意的是该项目正在非常积极地开发中,用户应该预期会有错误和重大变化。不建议将该应用作为存储照片和视频的唯一方式,并且用户应始终遵循 3-2-1 备份计划来保护他们珍贵的照片和视频。

CyberChef - 用于加密、编码、压缩和数据分析的开源Web应用程序

CyberChef是一个专为加密、编码、压缩和数据分析而设计的开源Web应用程序。

Coolify: 开源自助云平台

Coolify是一个开源且可自行托管的替代品,可替代Heroku、Netlify和Vercel等云平台。它可以帮助用户通过SSH连接在自己的硬件上管理服务器、应用程序和数据库,包括VPS、裸金属和树莓派。该平台旨在在使用个人服务器时提供云的便利性,确保没有供应商锁定,并使用户即使停止使用Coolify也能保留对其资源的控制。

DuckDB - 高性能分析数据库系统

DuckDB是一个高性能的分析数据库系统,旨在快速、可靠、便携且易于使用。它提供了丰富的SQL语言方言,支持诸如相关子查询、窗口函数、排序规则和复杂类型等高级功能。DuckDB可作为独立的CLI应用程序使用,并且具有针对Python、R、Java、Wasm等的客户端,与pandas和dplyr等包深度集成。

LazyVim: Neovim配置的懒人方式

LazyVim是由lazy.nvim提供支持的Neovim设置,旨在使用户轻松定制和扩展其配置。它提供了根据需要调整配置的灵活性,同时也提供了预配置设置的便利性。

社区驱动的现代化Salesforce替代方案

  • 创建周期:403 天
  • 开发语言:TypeScript
  • 协议类型:GNU Affero General Public License v3.0
  • Star数量:7589 个
  • Fork数量:608 次
  • 关注人数:7589 人
  • 贡献人数:128 人
  • Open Issues数量:223 个
  • Github地址:https://github.com/twentyhq/twenty.git
  • 项目首页: https://twenty.com

该项目旨在创建一个现代化的Salesforce替代方案,侧重于社区驱动的开发。它允许用户添加、过滤、排序、编辑和跟踪客户。

DSPy: 优化语言模型提示和权重的框架

  • 创建周期:388 天
  • 开发语言:Python, Jupyter Notebook
  • 协议类型:MIT License
  • Star数量:5512 个
  • Fork数量:343 次
  • 关注人数:5512 人
  • 贡献人数:49 人
  • Open Issues数量:79 个
  • Github地址:https://github.com/stanfordnlp/dspy.git

DSPy是一个用于算法优化语言模型(LM)提示和权重的框架,使得使用LM构建复杂系统变得更加容易。它将程序的流程与每个步骤的参数分离,并引入了新的优化器,可以调整LM调用的提示和权重以最大化所需的度量标准。DSPy可以教授强大的模型,如GPT-3.5或GPT-4,在任务中变得更加可靠,从而提高质量,并以更系统化的方式解决LM的困难任务。

Aider: 与 GPT-3.5/GPT-4 协作编辑代码的命令行工具

Aider 是一个命令行工具,可通过 GPT-3.5/GPT-4 实现与本地 git 仓库中的代码进行协作编程。它允许直接编辑本地源文件中的代码,并以合理的提交消息提交更改。Aider 独特之处在于它能够请求对现有的较大代码库进行更改。它提供了各种功能、使用示例、教程视频、聊天中的命令、技巧、安装说明、语音转代码功能、常见问题解答,以及 Discord 社区。

Transformers.js:网络上的最先进机器学习

Transformers.js 是一个开源项目,可以在网络上实现最先进的机器学习。它允许在浏览器中直接运行 🤗 Transformers,无需服务器。该库在功能上等同于 Hugging Face 的 transformers python 库,并支持自然语言处理、计算机视觉、音频和多模态领域的各种任务。它使用 ONNX Runtime 在浏览器中运行模型,并提供了使用 🤗 Optimum 将预训练的 PyTorch、TensorFlow 或 JAX 模型轻松转换为 ONNX 的功能。

视频翻译配音工具


这是一个视频翻译配音工具,可以将一种语言的视频翻译为指定语言的视频,自动生成和添加该语言的字幕和配音。它支持多种语音识别和文字翻译模型,允许保留背景伴奏音乐,并且支持多种语言。主要用途包括翻译视频并配音、音频或视频转为字幕、批量字幕创建配音、批量字幕翻译、音频、视频、字幕合并、从视频中分离出音频以及下载YouTube视频。它提供了预打包版本和源码部署的详细说明。

MiGPT:智能家居,从未如此贴心

  • 创建周期:137 天
  • 开发语言:TypeScript
  • Star数量:2230 个
  • Fork数量:161 次
  • 关注人数:2230 人
  • 贡献人数:2 人
  • Open Issues数量:18 个
  • Github地址:https://github.com/idootop/mi-gpt.git

MiGPT是一个智能家居项目,通过将小爱音箱、米家智能设备和ChatGPT的理解能力融合,打造一个懂你、有温度、与你共同进化的家。它使智能家居设备更智能、更贴心地响应指令,并构成一个强大的协作网络。

LeRobot: PyTorch中的现实世界机器人

  • 创建周期:104 天
  • 开发语言:Python
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:1617 个
  • Fork数量:85 次
  • 关注人数:1617 人
  • 贡献人数:8 人
  • Open Issues数量:17 个
  • Github地址:https://github.com/huggingface/lerobot.git

LeRobot是一个开源项目,为PyTorch中的现实世界机器人提供模型、数据集和工具。它旨在降低机器人技术的准入门槛,并提供预训练模型、人类收集的演示数据集和仿真环境。该项目专注于模仿学习和强化学习,并计划在未来增加对现实世界机器人的更多支持。

情感语音模型MetaVoice-1B

MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数基础模型,经过了100,000小时的语音训练,用于文本转语音。它优先考虑了英语中的情感语音节奏和语调,美式和英式语音的零射击克隆,支持通过微调进行语音克隆,成功使用最少1分钟的训练数据进行印度说话者的支持,以及长篇合成。该模型以Apache 2.0许可证发布,可以无限制地使用。

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