Github 2024-03-01 开源项目日报Top9

根据Github Trendings的统计,今日(2024-03-01统计)共有9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
C++项目 2
Python项目 2
Rust项目 1
Shell项目 1
非开发语言项目 1
HTML项目 1
JavaScript项目 1

免费API集合列表

这个开源项目是一个集体的免费API列表,涵盖了动物、动漫、反恶意软件、艺术与设计、身份验证与授权、区块链、书籍、商业等广泛领域。它提供了各种目的和行业可用的API的综合索引。

任天堂Switch模拟器yuzu:兼容性和最新功能

  • 创建周期:2249 天
  • 开发语言:C++
  • 协议类型:GNU General Public License v3.0
  • Star数量:36810 个
  • Fork数量:3680 次
  • 关注人数:36810 人
  • 贡献人数:338 人
  • Open Issues数量:1794 个
  • Github地址:https://github.com/yuzu-emu/yuzu.git
  • 项目首页: https://yuzu-emu.org/

任天堂Switch模拟器yuzu可以在满足必要的硬件要求的情况下以全速运行大多数商业游戏。要获取受支持游戏的完整列表,请访问网站上的兼容性页面,以获取最新的新闻和功能。

自动 polyfill 服务

该项目是一个开源的自动 polyfill 服务。它提供了对项目的简要介绍。

太鼓:去中心化的以太坊等值 ZK-Rollup 项目

太鼓是一个去中心化的、与以太坊等值的 ZK-Rollup 项目,其文档可以在 taiko.xyz 网站上找到。每个软件包中还包含有 README,源代码中也有注释供参考。

在Docker容器中运行Windows应用程序

  • 创建周期:47 天
  • 开发语言:Shell
  • 协议类型:MIT License
  • Star数量:2714 个
  • Fork数量:164 次
  • 关注人数:2714 人
  • 贡献人数:3 人
  • Open Issues数量:11 个
  • Github地址:https://github.com/dockur/windows.git

Windows in a Docker容器是一个开源项目,可以在Docker容器中运行Windows应用程序。它提供了一种将Windows应用程序容器化并在一致的环境中运行的方式,从而更容易进行部署和管理。

Mario Kart 3.js - JavaScript/WebGL 马里奥卡丁车

Mario Kart 3.js是一个旨在使用JavaScript和WebGL重新创建马里奥卡丁车游戏的开源项目。尽管项目仍在进行中,但大约已完成了50%的工作。这是一项耗时的工作,但开发人员鼓励用户享受到目前为止所取得的进展。

视频解码和性能优化的多次提交和拉取请求

  • 创建周期:273 天
  • 开发语言:C++
  • 协议类型:GNU General Public License v3.0
  • Star数量:1919 个
  • Fork数量:151 次
  • 关注人数:1919 人
  • 贡献人数:339 人
  • Open Issues数量:10 个
  • Github地址:https://github.com/yuzu-emu/yuzu-android.git

这个开源项目涉及多个提交和拉取请求,涉及改进视频解码和性能。这些提交解决了诸如视频顺序问题、代码部分重写和去除全局变量以提高效率等问题。

bpftop:动态实时查看eBPF程序的工具

  • 创建周期:20 天
  • 开发语言:Rust
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:1115 个
  • Fork数量:34 次
  • 关注人数:1115 人
  • 贡献人数:5 人
  • Open Issues数量:6 个
  • Github地址:https://github.com/Netflix/bpftop.git

bpftop是一个工具,提供正在运行的eBPF程序的动态实时视图,显示每个程序的平均运行时间、每秒事件数和估计的总CPU%,还提供这些统计数据随时间变化的图形视图,通过仅在活动时启用性能统计来最小化开销。

自动提示:大型语言模型下的提示优化框架

  • 创建周期:88 天
  • 开发语言:Python
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:414 个
  • Fork数量:16 次
  • 关注人数:414 人
  • 贡献人数:7 人
  • Open Issues数量:1 个
  • Github地址:https://github.com/Eladlev/AutoPrompt.git

Auto Prompt是一个提示优化框架,通过采用精炼过程来自动生成符合用户意图的高质量提示,以解决提示的敏感性和歧义性问题。其使命是通过大型语言模型赋能用户生成健壮的提示。该框架还解决了提示工程和基准测试的挑战,提供了具有模块化和适应性的可靠提示。

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