anuraghazra/github-readme-stats
Stars: 59.4k License: MIT
GitHub Readme Stats 是一个开源项目，它可以在 README 文件中动态生成 GitHub 统计数据。该项目的主要功能包括：
- GitHub 统计卡片：显示 stars、commits 和 pull requests 等公共仓库的统计信息。
- 隐藏个别统计项
- 显示额外的个别统计项
- 显示图标
- 主题定制化
除此之外，还有其他一些特性和核心优势：
- 支持自定义颜色、边框样式以及背景渐变效果。
- 可以通过 URL 参数进行各种配置选项，如隐藏指定内容、调整排名圈大小等。
- 提供了多种预设主题可供选择，并支持贡献新主题。
- 具备缓存机制来减轻服务器压力并提高响应速度。
seata/seata
Stars: 24.3k License: Apache-2.0
Seata 是一个简单可扩展的自治事务架构，用于微服务架构中具有高性能和易用性的分布式事务解决方案。
- Seata 通过定义全局事务、分支事务以及本地事物来实现对分布式交易问题的解决。
- Seata 框架包含三个角色：Transaction Coordinator (TC)、Transaction Manager (TM) 和 Resource Manager (RM)。TC 负责维护全局和分支交易状态，并驱动全局提交或回滚；TM 定义了全局交易范围，开始新的全局交易并提交或回滚；RM 管理与之相关联的资源，在注册/报告其所在位置时与 TC 通信，并驱动该部门完成提交或回滚。
- Seata 受到阿里巴巴 TXC/GTS 项目以及蚂蚁金服 XTS/DTX 项目启发而开源。它提供了完整文档、快速入门指南等丰富资料，并拥有活跃社区参与者。
w-okada/voice-changer
Stars: 12.4k License: NOASSERTION
VC Client 是一个用于实时音频转换的客户端软件，使用各种语音转换 AI (VC，Voice Conversion) 进行操作。该项目支持多个平台，并且可以通过网络连接来卸载外部负载以处理音频转换任务。主要功能包括：
- 支持多种声音变化 AI
- MMVC
- so-vits-svc
- RVC(Retrieval-based-Voice-Conversion)
- DDSP-SVC
- Beatrice JVS Corpus Edition (试验性)
- 提供事前构建好的二进制文件和 Docker/Anaconda 环境搭建两种使用方式。
- 可以实现高效率、低延迟的实时语音变化；
- 跨平台兼容性强，适用于 Windows、Mac(M1)、Linux 等系统；
pedroslopez/whatsapp-web.js
Stars: 12.3k License: Apache-2.0
这个项目是一个连接 WhatsApp Web 浏览器应用程序的 WhatsApp API 客户端。它使用 Puppeteer 来运行真实的 Whatsapp Web 实例，以避免被封锁。该项目具有以下核心优势和主要功能：
- 使用 Puppeteer 模拟真实环境，可以避免被屏蔽
- 支持多设备登录
- 可发送消息、媒体文件 (图片/音频/文档)、位置等内容
- 可接收消息、媒体文件 (图片/音频/视频/文档)
- 具有修改群组信息、设置及成员管理等功能
kuafuai/DevOpsGPT
Stars: 4.9k License: NOASSERTION
DevOpsGPT 是一个 AI 驱动的软件开发自动化解决方案，将 LLM (大型语言模型) 与 DevOps 工具结合起来，将自然语言需求转换为可工作的软件。这一创新功能极大地提高了开发效率，缩短了开发周期，并降低了沟通成本，从而实现更高质量的软件交付。
- 提升开发效率：无需编写和解释繁琐的需求文档。用户可以直接与 DevOpsGPT 进行互动，快速将需求转换为功能性软件。
- 缩短开发周期：自动化的软件开发流程显著减少交付时间，加快了软件部署和迭代。
- 降低沟通成本：通过准确理解用户需求，DevOpsGPT 最小化沟通错误和误解风险，在团队间增强协作效率。
- 高质量交付物品：DevOpsGPT 生成代码并执行验证操作以确保所交付软件的质量和可靠性。
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企业版\]现有项目分析：通过人工智能对现有项目信息进行自动分析，在现有项目基础上精确拆分并完成所需要任务
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企业版\]支持更多 DevOps 平台：可连接到更多 DevOps 平台，实现整个过程的开发和部署。
Stars: 2.4k License: Apache-2.0
LightGlue 是一个深度神经网络，用于在图像对之间匹配稀疏的局部特征。它具有高准确性和快速推理的轻量级特征匹配器。该项目提供了预训练权重，并支持 SuperPoint、DISK、ALIKED 和 SIFT 等本地特征。LightGlue 可以根据每个图像对自适应调整其层数 (深度) 和关键点数 (宽度)，并且这不会显著影响准确性。
- 可以通过降低 self+cross attention layers 数量来加快推理速度
- 支持 FlashAttention，可大幅增加速度并降低内存消耗而不影响准确性
- 支持 mixed precision inference
- 控制 early stopping 以及迭代式 point pruning 的参数配置