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Github 2024-02-24 开源项目日报Top10

根据Github Trendings的统计,今日(2024-02-24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5
TypeScript项目2
C++项目1
Rust项目1
JavaScript项目1
HTML项目1
Jupyter Notebook项目1

Python - 100天从新手到大师

  • 创建周期:2186 天
  • 开发语言:Python, HTML, Jupyter Notebook
  • Star数量:146991 个
  • Fork数量:50759 次
  • 关注人数:146991 人
  • 贡献人数:12 人
  • Open Issues数量:709 个
  • Github地址:https://github.com/jackfrued/Python-100-Days.git

作者骆昊从项目上线到获得8w+星标以来,一直收到反馈说基础部分(前15天的内容)对新手来说是比较困难的,建议有配套视频进行讲解。最近把基础部分的内容重新制作了一个名为“Python-Core-50-Courses”

Zed: 由Atom和Tree-sitter的创建者开发的高性能多人代码编辑器

  • 创建周期:1071 天
  • 开发语言:Rust
  • 协议类型:Other
  • Star数量:9428 个
  • Fork数量:260 次
  • 关注人数:9428 人
  • 贡献人数:42 人
  • Open Issues数量:1187 个
  • Github地址:https://github.com/zed-industries/zed.git
  • 项目首页: https://zed.dev

Zed是由Atom和Tree-sitter的创建者开发的高性能多人代码编辑器。

Gemma:Google Gemini模型的官方PyTorch实现

  • 创建周期:4 天
  • 开发语言:Python
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:2512 个
  • Fork数量:176 次
  • 关注人数:2512 人
  • 贡献人数:3 人
  • Open Issues数量:8 个
  • Github地址:https://github.com/google/gemma_pytorch.git
  • 项目首页: https://ai.google.dev/gemma

Gemma是一系列轻量级、最先进的开放模型,是基于用于创建Google Gemini模型的研究和技术构建的。它们是文本到文本、仅解码的大型语言模型,提供英文、开放权重、预训练变种和指令调整变种。这是Gemma模型的官方PyTorch实现,提供了使用PyTorch和PyTorch/XLA的模型和推断实现,并支持在CPU、GPU和TPU上运行推断。

gemma.cpp: Google Gemma基础模型的轻量级C++推理引擎

  • 创建周期:11 天
  • 开发语言:C++
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:1905 个
  • Fork数量:118 次
  • 关注人数:1905 人
  • 贡献人数:4 人
  • Open Issues数量:15 个
  • Github地址:https://github.com/google/gemma.cpp.git

gemma.cpp是一个轻量级的、独立的C++推理引擎,用于Google的Gemma基础模型。

OOTDiffusion: Outfitting Fusion基于潜在扩散可控虚拟试穿

  • 创建周期:30 天
  • 开发语言:Python
  • 协议类型:Other
  • Star数量:1262 个
  • Fork数量:133 次
  • 关注人数:1262 人
  • 贡献人数:1 人
  • Open Issues数量:23 个
  • Github地址:https://github.com/levihsu/OOTDiffusion.git

OOTDiffusion是Outfitting Fusion基于潜在扩散可控虚拟试穿的官方实现。该项目由来自小i研究的徐宇豪、顾涛、陈伟峰和陈成才开发。实现包括在VITON-HD(768 * 1024)上训练的模型检查点,并计划将在未来发布在Dress Code(768 * 1024)上训练的检查点。该项目还在预处理阶段利用了humanparsing和openpose的检查点,并要求将clip-vit-large-patch14下载到checkpoints文件夹中。

React Strict DOM(RSD):改善和标准化React组件开发的实验性集成

  • 创建周期:4 天
  • 开发语言:JavaScript
  • 协议类型:MIT License
  • Star数量:1698 个
  • Fork数量:58 次
  • 关注人数:1698 人
  • 贡献人数:4 人
  • Open Issues数量:22 个
  • Github地址:https://github.com/facebook/react-strict-dom.git

React Strict DOM(RSD)是React DOM和StyleX的实验性集成,旨在改善和标准化Web和原生平台上样式化React组件的开发。其目标是在不影响性能、可靠性或质量的前提下提高React开发的速度和效率。RSD通过填充标准API并利用即将到来的React Native的新Web功能来支持原生平台。

MoneyPrinter V2: 在线赚钱自动化应用程序

  • 创建周期:10 天
  • 开发语言:Python
  • 协议类型:GNU Affero General Public License v3.0
  • Star数量:596 个
  • Fork数量:73 次
  • 关注人数:596 人
  • 贡献人数:6 人
  • Open Issues数量:1 个
  • Github地址:https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinterV2.git

MoneyPrinter V2是一个自动化在线赚钱过程的应用程序。它是原始项目的完全重写,侧重于更广泛的功能和更模块化的架构。MPV2需要Python 3.9才能有效运行。

SoraWebui: 使用文本在线生成视频的开源项目

  • 创建周期:6 天
  • 开发语言:TypeScript
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:640 个
  • Fork数量:170 次
  • 关注人数:640 人
  • 贡献人数:2 人
  • Open Issues数量:2 个
  • Github地址:https://github.com/SoraWebui/SoraWebui.git
  • 项目首页: https://sorawebui.com/

SoraWebui是一个开源项目,通过允许用户使用文本在线生成视频,简化了视频创作,使用了OpenAI的Sora模型,并具有易于一键部署网站的特点。

Sora AI视频生成器

  • 创建周期:7 天
  • 开发语言:TypeScript
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:384 个
  • Fork数量:120 次
  • 关注人数:384 人
  • 贡献人数:1 人
  • Open Issues数量:2 个
  • Github地址:https://github.com/all-in-aigc/sorafm.git
  • 项目首页: https://sora.fm

Sora AI视频生成器是由Sora.FM开发的开源项目。这是一个利用人工智能生成视频的工具。

波斯牌照识别系统(PLPR)

  • 创建周期:4 天
  • 开发语言:Python
  • 协议类型:GNU General Public License v3.0
  • Star数量:251 个
  • Fork数量:69 次
  • 关注人数:251 人
  • 贡献人数:1 人
  • Open Issues数量:5 个
  • Github地址:https://github.com/mtkarimi/smart-resident-guard.git

波斯牌照识别(PLPR)系统是一种最先进的解决方案,专为在图像和视频流中检测和识别波斯牌照而设计。利用先进的深度学习模型和用户友好的界面,它确保在不同场景下可靠的性能。

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