GitHub每日最火火火项目(7.2)

  1. Asabeneh / 30 - Days - Of - Python:这是一个为期30天的Python编程挑战项目,旨在通过逐步引导的方式帮助学习者在30天内掌握Python编程语言。然而,实际完成这个挑战可能需要超过100天,学习者可以根据自己的节奏进行。该项目还提供了相关视频的链接(https://www.youtube.com/channel/UC7PNRuno1rzYPb1xLa4yktw),以帮助学习者更好地学习。这个项目适合初学者逐步建立对Python编程的理解和技能。
    项目地址:https://github.com/Asabeneh/30-Days-Of-Python

  2. iam - veeramalla / aws - devops - zero - to - hero:此仓库专为DevOps工程师设计,帮助他们在30天内学习AWS。它包含了项目、演示、面试问题和实时示例等丰富内容,全面涵盖了AWS的相关知识和技能,使学习者能够为在实际工作中应用AWS做好充分准备。
    项目地址:https://github.com/iam - veeramalla/aws - devops - zero - to - hero

  3. VinciGit00 / Scrapegraph - ai:这是一个基于AI的Python爬虫项目,具体的功能和特点需要进一步查看项目代码和文档来了解。
    项目地址:https://github.com/VinciGit00/Scrapegraph - ai

  4. Azure / PyRIT:PyRIT是一个用于生成式AI的Python风险识别工具,它是一个开放访问的自动化框架,旨在赋能安全专业人员和机器学习工程师,使其能够主动发现生成式AI系统中的风险。
    项目地址:https://github.com/Azure/PyRIT

  5. paul - gauthier / aider:aider是一个在终端中进行AI结对编程的工具,它可能利用人工智能技术提供编程辅助和建议,帮助开发者更高效地进行编程工作。
    项目地址:https://github.com/paul - gauthier/aider

  6. pydata / xarray:xarray是用于处理Python中N - D标记数组和数据集的库,它提供了一种便捷的方式来操作和分析多维数据,可能包括数据的读取、处理、可视化等功能。
    项目地址:https://github.com/pydata/xarray

  7. huggingface / trl:该项目专注于使用强化学习来训练Transformer语言模型,这有助于提高语言模型的性能和表现,使其在各种自然语言处理任务中更加准确和有效。
    项目地址:https://github.com/huggingface/trl

  8. zilliztech / GPTCache:GPTCache是用于LLMs的语义缓存,与LangChain和llama_index完全集成。通过使用语义缓存,可以提高LLMs的响应速度和效率,减少重复计算和数据传输。
    项目地址:https://github.com/zilliztech/GPTCache

  9. danielmiessler / fabric:fabric是一个开源框架,用于使用AI来增强人类的能力。它提供了一个模块化的框架,使用众包的AI提示来解决特定问题,并且可以在任何地方使用。
    项目地址:https://github.com/danielmiessler/fabric

  10. microsoft / DeepSpeed:DeepSpeed是一个深度学习优化库,它的目标是使分布式训练和推理变得简单、高效和有效。通过使用DeepSpeed,开发者可以更轻松地进行大规模的深度学习训练和推理,提高模型的训练速度和性能。
    项目地址:https://github.com/microsoft/DeepSpeed

  11. Azure / azure - sdk - for - python:这是Azure SDK for Python的活跃开发仓库。对于SDK的使用者,建议访问相关的开发者文档,包括https://docs.microsoft.com/python/azure/和https://azure.github.io/azure - sdk - for - python。
    项目地址:https://github.com/Azure/azure - sdk - for - python

  12. stanford - futuredata / ColBERT:ColBERT是一种先进的神经搜索模型(在SIGIR’20、TACL’21、NeurIPS’21、NAACL’22、CIKM’22、ACL’23、EMNLP’23等会议上有相关介绍)。
    项目地址:https://github.com/stanford - futuredata/ColBERT

  13. mindsdb / mindsdb:这是一个从企业数据构建AI的平台。
    项目地址:https://github.com/mindsdb/mindsdb

  14. binary - husky / gpt_academic:该项目为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用化交互接口,特别优化了论文阅读、润色和写作体验。它采用模块化设计,支持自定义快捷按钮和函数插件,支持Python和C++等项目剖析和自译解功能,具有PDF/LaTex论文翻译和总结功能,支持并行问询多种LLM模型,支持chatglm3等本地模型。此外,还接入了通义千问、deepseekcoder、讯飞星火、文心一言、llama2、rwkv、claude2、moss等。
    项目地址:https://github.com/binary - husky/gpt_academic

  15. thinkst / opencanary:这是一个模块化和分散式的蜜罐项目。
    项目地址:https://github.com/thinkst/opencanary

  16. g1879 / DrissionPage:这是一个基于Python的网页自动化工具,它既能控制浏览器,又能收发数据包。该工具可兼顾浏览器自动化的便利性和requests的高效率,功能强大,内置了无数人性化设计和便捷功能,语法简洁而优雅,代码量少。
    项目地址:https://github.com/g1879/DrissionPage

  17. 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。目前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使用方法简单,点点鼠标即可使用最先进的人工智能进行视频处理工作,省时省力,若使用安装版本Tailor,所有的环境配置都可省掉,对用户特别友好。
    • 项目地址:https://github.com/FutureUniant/Tailor

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