Github 2024-02-18 开源项目日报 Top10

根据Github Trendings的统计,今日(2024-02-18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
PowerShell项目 1
Rust项目 1
PHP项目 1
Jupyter Notebook项目 1
TypeScript项目 1

Black:不妥协的Python代码格式化工具

Black 是一种不妥协的 Python 代码格式化工具,提供速度、确定性,并且不受 pycodestyle 对格式的挑剔。它确保代码在不同项目中看起来相同,并通过生成尽可能小的差异,使代码审查更快速。

《.NET新闻和发布说明》

  • 创建周期:3378 天
  • 开发语言:PowerShell
  • 协议类型:MIT License
  • Star数量:20016 个
  • Fork数量:4986 次
  • 关注人数:20016 人
  • 贡献人数:328 人
  • Open Issues数量:342 个
  • Github地址:https://github.com/dotnet/core.git
  • 项目首页: https://dot.net

《.NET新闻和发布说明》是帮助您及时了解最新预览和发布的最新消息和发布说明的家园,包括公告和安全披露。用户可以通过RSS订阅新闻帖子,或关注GitHub讨论以获取更新。

Firefly III: 个人财务管理软件

Firefly III是一个开源的个人财务管理软件。它提供了各种功能,旨在为希望管理和跟踪个人财务的个人提供服务。该项目旨在为预算、费用跟踪和财务规划提供用户友好的平台。

少样本语音克隆的高质量TTS模型训练

  • 创建周期:5 天
  • 开发语言:Python
  • 协议类型:MIT License
  • Star数量:1779 个
  • Fork数量:180 次
  • 关注人数:1779 人
  • 贡献人数:11 人
  • Open Issues数量:32 个
  • Github地址:https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS.git

该项目展示了如何使用仅1分钟的语音数据来训练高质量的文本到语音(TTS)模型,展示了少样本语音克隆。在提供的GitHub链接中有演示视频。

FaceFusion: 下一代人脸交换和增强工具

FaceFusion是下一代人脸交换和增强工具,安装需要技术技能,不适合初学者。用户可以在Discord社区寻求安装指导。该工具提供基于命令的使用方式,并提供详细的文档以供进一步探索。

稳定级联

  • 创建周期:22 天
  • 开发语言:Jupyter Notebook
  • 协议类型:MIT License
  • Star数量:2623 个
  • Fork数量:142 次
  • 关注人数:2623 人
  • 贡献人数:3 人
  • Open Issues数量:37 个
  • Github地址:https://github.com/Stability-AI/StableCascade.git

Stable Cascade是一个开源项目,提供基于Würstchen架构的训练和推断脚本,以及各种模型。它实现了高达42的压缩因子,允许将1024x1024的图像编码为24x24,同时保持清晰的重建。该模型旨在提高效率,从而实现更快的推断和更便宜的训练。它还支持已知的扩展,如微调、LoRA、ControlNet和IP-Adapter,并在视觉和评估方面展现了令人印象深刻的结果。

uv: 用Rust编写的极快Python软件包安装程序和解析器

  • 创建周期:139 天
  • 开发语言:Rust
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:4037 个
  • Fork数量:76 次
  • 关注人数:4037 人
  • 贡献人数:20 人
  • Open Issues数量:208 个
  • Github地址:https://github.com/astral-sh/uv.git
  • 项目首页: https://astral.sh/

uv是一个用Rust编写的极快的Python软件包安装程序和解析器,旨在取代pip和pip-compile。它由Ruff的创建者Astral支持。

YOLO-World: 实时开放词汇目标检测器

YOLO-World是一种尖端的实时开放词汇目标检测器,代码和权重已发布供公众使用。HuggingFace上提供了一个演示版本供测试。

Adeus: 个性化人工智能可穿戴设备

Adeus是一款开源的人工智能可穿戴设备,可以记录现实世界的音频,将其转录并存储在个人服务器上。通过配套的应用程序,可以实现个性化互动,提供相关背景的对话。

大世界模型(LWM)

  • 创建周期:10 天
  • 开发语言:Python
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:1282 个
  • Fork数量:68 次
  • 关注人数:1282 人
  • 贡献人数:3 人
  • Open Issues数量:14 个
  • Github地址:https://github.com/LargeWorldModel/LWM.git

Large World Model (LWM) 是一个通用的大上下文多模态自回归模型。它是使用RingAttention在大量多样化的长视频和书籍数据集上训练的,可以进行语言、图像和视频的理解和生成。

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