根据Github Trendings的统计,今日(2024-02-11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 | 4 |
非开发语言项目 | 2 |
C项目 | 1 |
C++项目 | 1 |
Solidity项目 | 1 |
JavaScript项目 | 1 |
Rust项目 | 1 |
HTML项目 | 1 |
免费服务列表 | free-for.dev
- 创建周期:3252 天
- 开发语言:HTML
- Star数量:79772 个
- Fork数量:8740 次
- 关注人数:79772 人
- 贡献人数:437 人
- Open Issues数量:13 个
- Github地址:https://github.com/ripienaar/free-for-dev.git
- 项目首页: https://free-for.dev/
free-for.dev是一个经过筛选的SaaS、PaaS和IaaS提供商列表,具有免费的开发者层,专门针对基础架构开发人员。它由1100多人的社区维护,并可通过Pull Requests进行贡献。
MoneyPrinter: 本地YouTube Shorts自动化
- 创建周期:8 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:MIT License
- Star数量:986 个
- Fork数量:106 次
- 关注人数:986 人
- 贡献人数:6 人
- Open Issues数量:7 个
- Github地址:https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinter.git
MoneyPrinter是一个旨在在本地自动创建YouTube Shorts的开源项目。它允许用户简单地提供要谈论的视频主题。
通过多模态大型语言模型引导图像编辑
- 创建周期:56 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:Other
- Star数量:1982 个
- Fork数量:94 次
- 关注人数:1982 人
- 贡献人数:1 人
- Open Issues数量:3 个
- Github地址:https://github.com/apple/ml-mgie.git
该存储库包含了 Guiding Instruction-based Image Editing via Multimodal Large Language Models 的代码,该项目在 ICLR’24 Spotlight 上进行了展示。该项目旨在利用多模态大型语言模型来根据指令引导图像编辑。
LLRT(低延迟运行时)- 为快速高效的无服务器应用程序而生
- 创建周期:144 天
- 开发语言:JavaScript, Rust
- 协议类型:MIT No Attribution
- Star数量:2784 个
- Fork数量:53 次
- 关注人数:2784 人
- 贡献人数:9 人
- Open Issues数量:12 个
- Github地址:https://github.com/awslabs/llrt.git
LLRT(低延迟运行时)是一个实验性的、轻量级的JavaScript运行时,旨在满足快速高效的无服务器应用程序的不断增长需求。与在AWS Lambda上运行的其他JavaScript运行时相比,LLRT的启动速度可以提高10倍以上,总体成本可以降低2倍。LLRT是用Rust构建的,利用QuickJS作为JavaScript引擎,确保内存使用效率和快速启动。但需要注意的是,LLRT是一个实验性的软件包,可能会发生变化,仅供评估目的使用。
免费为开发人员项目 - SaaS、PaaS和IaaS免费套餐清单
- 创建周期:2685 天
- Star数量:1638 个
- Fork数量:253 次
- 关注人数:1638 人
- 贡献人数:272 人
- Open Issues数量:17 个
- Github地址:https://github.com/jixserver/free-for-dev.git
免费为开发人员项目是一个精心策划的SaaS、PaaS和IaaS免费套餐清单,专门针对基础架构开发人员和DevOps从业者。该清单涵盖了许多类别,包括源代码存储库、协作工具、CI/CD、安全、监控、PaaS、BaaS、IaaS以及其他与目标受众相关的各种工具和服务。
在云工作站上本地运行LLMs
- 创建周期:73 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:Apache License 2.0
- Star数量:576 个
- Fork数量:39 次
- 关注人数:576 人
- 贡献人数:5 人
- Open Issues数量:4 个
- Github地址:https://github.com/GoogleCloudPlatform/localllm.git
该开源项目允许用户在云工作站上本地运行LLMs。它包括使用来自Hugging Face的量化模型和llama-cpp-python的web服务器。该指南涵盖了作为云工作站运行、llm命令、本地运行以及LLM免责声明。
利用函数调用构建AI助手的工具包
- 创建周期:648 天
- 开发语言:Python
- 协议类型:Mozilla Public License 2.0
- Star数量:871 个
- Fork数量:115 次
- 关注人数:871 人
- 贡献人数:7 人
- Open Issues数量:15 个
- Github地址:https://github.com/phidatahq/phidata.git
- 项目首页: https://docs.phidata.com
Phidata是一个利用函数调用构建AI助手的工具包。函数调用使LLMs能够通过调用函数并根据响应智能地选择下一步,就像人类解决问题一样。
VirtualBox KVM: 使用Linux KVM的开源虚拟化工具
- 创建周期:25 天
- 开发语言:C, C++
- 协议类型:Other
- Star数量:507 个
- Fork数量:41 次
- 关注人数:507 人
- 贡献人数:5 人
- Open Issues数量:8 个
- Github地址:https://github.com/cyberus-technology/virtualbox-kvm.git
VirtualBox KVM是开源虚拟化工具VirtualBox的改进版本,它使用Linux KVM作为底层hypervisor。
ERC404: 实验性的ERC20 / ERC721混合实现
- 创建周期:7 天
- 开发语言:Solidity
- Star数量:192 个
- Fork数量:90 次
- 关注人数:192 人
- 贡献人数:1 人
- Open Issues数量:6 个
- Github地址:https://github.com/0xacme/ERC404.git
ERC404是一个实验性项目,结合了ERC20和ERC721标准,具有本地流动性和分数化。它旨在在可能的情况下隔离标准逻辑或引入路径,这是一种有损编码方案。该项目是实验性的且未经审计,已进行测试以确保准确性,但集成协议可能无法完全理解其混合功能。
综合生成式人工智能指南
- 创建周期:5 天
- 协议类型:MIT License
- Star数量:271 个
- Fork数量:49 次
- 关注人数:271 人
- 贡献人数:2 人
- Open Issues数量:0 个
- Github地址:https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-guide.git
- 项目首页: https://www.linkedin.com/in/areganti/
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