Github 2024-09-24 Python开源项目日报 Top10

根据Github Trendings的统计，今日(2024-09-24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	10
HTML项目	1
Vue项目	1

软件工程师学习资源集合

创建周期：3244 天
开发语言：Python, HTML
协议类型：MIT License
Star数量：46372 个
Fork数量：3707 次
关注人数：46372 人
贡献人数：33 人
Open Issues数量：6 个
Github地址：https://github.com/charlax/professional-programming.git

这是一个为软件工程师提供学习资源的集合，涵盖了从编程语言和算法到个人生产力和职业道德等各种主题。其目标是通过提供激励人心和经典的资源，使开发人员更加熟练。

Fooocus: 图像生成软件

创建周期：188 天
开发语言：Python
协议类型：GNU General Public License v3.0
Star数量：30681 个
Fork数量：3552 次
关注人数：30681 人
贡献人数：33 人
Open Issues数量：237 个
Github地址：https://github.com/lllyasviel/Fooocus.git

Fooocus是基于Gradio的开源图像生成软件。它重新思考了Stable Diffusion和Midjourney的设计，提供了离线、开源和免费的平台。它消除了手动调整的需求，专注于提示和图像，并包含自动优化。安装过程简化，最小GPU内存要求为4GB。

实时换脸和一键视频深度伪造

创建周期：320 天
开发语言：Python
协议类型：GNU Affero General Public License v3.0
Star数量：1519 个
Fork数量：186 次
关注人数：1519 人
贡献人数：6 人
Open Issues数量：11 个
Github地址：https://github.com/hacksider/Deep-Live-Cam.git

这个开源项目提供实时换脸和一键视频深度伪造功能，只需一张图片即可。它旨在帮助艺术家完成诸如为自定义角色添加动画或将其用作服装模特等任务。开发人员致力于预防不道德的使用，通过内置检查来避免不适当的媒体，并鼓励在符合当地法律和伦理考虑的情况下负责任地使用。

OpenHands: 人工智能驱动的软件开发代理平台

创建周期：195 天
开发语言：Python
协议类型：MIT License
Star数量：31753 个
Fork数量：3660 次
关注人数：31753 人
贡献人数：174 人
Open Issues数量：147 个
Github地址：https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands.git
项目首页: https://all-hands.dev

OpenHands是一个由人工智能驱动的软件开发代理平台，允许它们执行各种任务，如修改代码、运行命令、浏览网页、调用API，甚至从StackOverflow复制代码片段。

python-telegram-bot: 一个不可拒绝的封装

创建周期：3332 天
开发语言：Python
协议类型：GNU General Public License v3.0
Star数量：25665 个
Fork数量：5210 次
关注人数：25665 人
贡献人数：175 人
Open Issues数量：24 个
Github地址：https://github.com/python-telegram-bot/python-telegram-bot.git
项目首页: https://python-telegram-bot.org

python-telegram-bot是一个开源库，为Telegram Bot API提供Python接口。它得到积极维护，并拥有一个充满活力的开发者社区。

PythonRobotics: 机器人算法的Python代码集合

创建周期：3109 天
开发语言：Python
协议类型：Other
Star数量：22772 个
Fork数量：6475 次
关注人数：22772 人
贡献人数：117 人
Open Issues数量：17 个
Github地址：https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics.git
项目首页: https://atsushisakai.github.io/PythonRobotics/

PythonRobotics是一组Python代码，用于机器人算法，具有易于阅读的广泛使用和实用算法的实现，依赖性最小。它包括用于定位、映射、SLAM、路径规划、手臂导航、空中导航、双足规划等算法。

可重复使用的计算机视觉工具

创建周期：478 天
开发语言：Python
协议类型：MIT License
Star数量：10958 个
Fork数量：875 次
关注人数：10958 人
贡献人数：53 人
Open Issues数量：89 个
Github地址：https://github.com/roboflow/supervision.git
项目首页: https://supervision.roboflow.com

我们为您提供可重复使用的计算机视觉工具，用于加载数据集、在图像或视频上绘制检测，以及计算特定区域内的检测数量。

STORM: 利用大型语言模型从零开始撰写类似维基百科的文章

创建周期：22 天
开发语言：HTML
协议类型：MIT License
Star数量：1070 个
Fork数量：101 次
关注人数：1070 人
贡献人数：3 人
Open Issues数量：6 个
Github地址：https://github.com/stanford-oval/storm.git
项目首页: https://arxiv.org/abs/2402.14207

STORM是一个由LLM驱动的知识整理系统，它研究一个主题并生成带引用的全文报告。该存储库包含了一篇在NAACL 2024上发表的论文的代码，题为“利用大型语言模型从零开始撰写类似维基百科的文章”的作者是Yijia Shao，Yucheng Jiang，Theodore A. Kanell，Peter Xu，Omar Khattab和Monica S. Lam。

MaxKB：基于LLM大语言模型的知识库问答系统

创建周期：215 天
开发语言：Python, Vue
协议类型：GNU General Public License v3.0
Star数量：739 个
Fork数量：128 次
关注人数：739 人
贡献人数：32 人
Open Issues数量：29 个
Github地址：https://github.com/1Panel-dev/MaxKB.git

MaxKB 是基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。它旨在成为一种开箱即用的解决方案，支持轻松集成到第三方业务系统中。它允许直接上传文档、自动网络文档爬取、文本分割、向量化，并提供智能问答交互体验。它可以零编码快速嵌入到第三方业务系统，并支持多个大型模型，包括本地私有模型如 Llama 2、Azure OpenAI 和百度千帆大模型。

LitGPT: 高度优化的LLM预训练、微调和部署工具

创建周期：348 天
开发语言：Python
协议类型：Apache License 2.0
Star数量：6410 个
Fork数量：684 次
关注人数：6410 人
贡献人数：66 人
Open Issues数量：165 个
Github地址：https://github.com/Lightning-AI/litgpt.git

LitGPT是一个命令行工具，允许用户使用闪电关注、FSDP、4位、LoRA等最先进的技术来预训练、微调和部署大型语言模型（LLMs）。它基于高度优化的配置和训练配方，用于训练开源LLMs，重新实现了模型架构和训练配方，以消除抽象层，确保Apache 2.0合规性，并优化性能，实现更快的训练和更低的成本。