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Github2023-12-09开源项目趋势日报

根据Github Trendings的统计,今日(2023-12-09统计)共有23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7
Python项目7
TypeScript项目2
Jupyter Notebook项目2
Java项目1
C#项目1
Rust项目1
Swift项目1
R项目1
Go项目1
JavaScript项目1
SCSS项目1
Makefile项目1
C项目1
Objective-C项目1

Microsoft PowerToys: 增强Windows系统生产力的开源工具集

  • 创建周期:1683 天
  • 开发语言:C#, C++
  • 协议类型:MIT License
  • Star数量:99657 个
  • Fork数量:6026 次
  • 关注人数:99657 人
  • 贡献人数:399 人
  • Open Issues数量:5249 个
  • Github地址:https://github.com/microsoft/PowerToys.git

/images/microsoft-powertoys-0.png

Microsoft PowerToys是一套开源的系统实用工具,旨在增强Windows系统的生产力。它提供了各种工具和功能,以提高用户体验和工作流程效率。

Apache Superset: 企业级商业智能Web应用程序

  • 创建周期:3063 天
  • 开发语言:TypeScript, Python
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:55521 个
  • Fork数量:11875 次
  • 关注人数:55521 人
  • 贡献人数:429 人
  • Open Issues数量:1665 个
  • Github地址:https://github.com/apache/superset.git
  • 项目首页: https://superset.apache.org/

/images/apache-superset-0.png

Apache Superset是一款现代化的、企业级的商业智能Web应用程序,可用作数据可视化和数据探索平台。它支持各种数据库,并提供安装和配置指南、发布说明以及贡献者和用户的资源。

Swift中的响应式编程: Rx和Observable

  • 创建周期:3168 天
  • 开发语言:Swift
  • 协议类型:MIT License
  • Star数量:23815 个
  • Fork数量:4187 次
  • 关注人数:23815 人
  • 贡献人数:336 人
  • Open Issues数量:40 个
  • Github地址:https://github.com/ReactiveX/RxSwift.git

/images/reactivex-rxswift-0.png

在Swift中,响应式编程由Rx表示,它是通过Observable表达的通用计算抽象。

{fmt} 库 - 一个现代的格式化库

  • 创建周期:4019 天
  • 开发语言:C++
  • 协议类型:Other
  • Star数量:18511 个
  • Fork数量:2287 次
  • 关注人数:18511 人
  • 贡献人数:423 人
  • Open Issues数量:16 个
  • Github地址:https://github.com/fmtlib/fmt.git
  • 项目首页: https://fmt.dev

/images/fmtlib-fmt-0.png

{fmt} 库是一个开源的格式化库,提供了一个快速而安全的替代方案,用于 C 标准输入输出和 C++ 输入输出流。它具有简单的格式化 API,实现了 C++20 std::format 和 C++23 std::print,格式化字符串语法类似于 Python 的格式化,快速的 IEEE 754 浮点数格式化程序,便携式 Unicode 支持,安全的 printf 实现,可扩展性用于用户自定义类型,高性能,小型代码大小,可靠性,安全性,易于使用,可移植性和干净无警告的代码库。

Catch2:现代C++本机测试框架

  • 创建周期:4779 天
  • 开发语言:C++
  • 协议类型:Boost Software License 1.0
  • Star数量:17475 个
  • Fork数量:3077 次
  • 关注人数:17475 人
  • 贡献人数:342 人
  • Open Issues数量:389 个
  • Github地址:https://github.com/catchorg/Catch2.git
  • 项目首页: https://discord.gg/4CWS9zD

Catch2是一个现代的、C++本机的测试框架,用于单元测试、TDD和BDD。它支持C++14、C++17和以后的版本,在v2.x分支中支持C++11,在Catch1.x分支中支持C++03。Catch2提供基本的微基准测试功能和简单的BDD宏,其主要优势在于其简单性和自然的使用。测试名称不必是有效的标识符,断言看起来像普通的C++布尔表达式,而部分允许在测试中进行本地的设置和拆卸代码。

Pybind11 - C++11和Python之间的无缝操作

  • 创建周期:3079 天
  • 开发语言:C++
  • 协议类型:Other
  • Star数量:13961 个
  • Fork数量:2005 次
  • 关注人数:13961 人
  • 贡献人数:315 人
  • Open Issues数量:612 个
  • Github地址:https://github.com/pybind/pybind11.git
  • 项目首页: https://pybind11.readthedocs.io/

Pybind11是一个开源工具,可以实现C++11和Python之间的无缝操作。它提供了这两种语言之间的桥梁,可以轻松地集成C++11代码与Python,反之亦然。

MLX:苹果硅片上的机器学习数组框架

  • 创建周期:11 天
  • 开发语言:C++
  • 协议类型:MIT License
  • Star数量:7459 个
  • Fork数量:374 次
  • 关注人数:7459 人
  • 贡献人数:15 人
  • Open Issues数量:38 个
  • Github地址:https://github.com/ml-explore/mlx.git

MLX是由苹果机器学习研究团队为苹果硅片上的机器学习而设计的数组框架。它具有熟悉的API、可组合的函数转换、惰性计算、动态图构建、多设备支持和统一内存模型。该框架旨在用户友好、高效且概念简单,受到NumPy、PyTorch、Jax和ArrayFire等框架的启发。

OpenAI 接口管理 & 分发系统

  • 创建周期:231 天
  • 开发语言:Go, JavaScript
  • 协议类型:MIT License
  • Star数量:6651 个
  • Fork数量:1629 次
  • 关注人数:6651 人
  • 贡献人数:50 人
  • Open Issues数量:251 个
  • Github地址:https://github.com/songquanpeng/one-api.git
  • 项目首页: https://openai.justsong.cn/

/images/songquanpeng-one-api-0.png

OpenAI 接口管理 & 分发系统,支持多种人工智能模型,可用于二次分发管理 key,已打包好 Docker 镜像,一键部署,开箱即用。

Firebase SDK苹果应用开发

  • 创建周期:2422 天
  • 开发语言:Objective-C, C++
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:4756 个
  • Fork数量:1316 次
  • 关注人数:4756 人
  • 贡献人数:211 人
  • Open Issues数量:355 个
  • Github地址:https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk.git
  • 项目首页: https://firebase.google.com

Firebase SDK用于苹果应用开发,这是一个开源存储库,包含了除了FirebaseAnalytics之外的所有苹果平台Firebase SDK的源代码。Firebase是一个应用开发平台,提供工具帮助构建、增长和变现应用。

学习笔记

  • 创建周期:2504 天
  • 开发语言:SCSS, Makefile
  • Star数量:4132 个
  • Fork数量:943 次
  • 关注人数:4132 人
  • 贡献人数:3 人
  • Open Issues数量:14 个
  • Github地址:https://github.com/keyvanakbary/learning-notes.git
  • 项目首页: https://keyvanakbary.github.io/learning-notes/

该项目是关于记笔记,涉及书籍、观看的讲座、研究的文章和喜爱的论文,以帮助学习。作者通过创建简短摘要来回顾信息。这些笔记可以在keyvanakbary.github.io/learning-notes/上找到。

pypush:跨平台iMessage反向工程验证(POC)

  • 创建周期:248 天
  • 开发语言:Python
  • 协议类型:Other
  • Star数量:2839 个
  • Fork数量:404 次
  • 关注人数:2839 人
  • 贡献人数:8 人
  • Open Issues数量:19 个
  • Github地址:https://github.com/JJTech0130/pypush.git
  • 项目首页: https://discord.gg/BVvNukmfTC

pypush是iMessage反向工程的概念验证(POC)演示,可以注册为Apple ID上的新设备,设置加密密钥,并发送和接收iMessages。它是跨平台的,不需要Mac或其他Apple设备使用!

Spring框架核心功能与实践

  • 创建周期:85 天
  • 开发语言:Java
  • Star数量:2621 个
  • Fork数量:377 次
  • 关注人数:2621 人
  • 贡献人数:1 人
  • Open Issues数量:17 个
  • Github地址:https://github.com/xuchengsheng/spring-reading.git
  • 项目首页: https://blog.csdn.net/duzhuang2399

该项目涵盖了Spring框架的核心概念和关键功能,包括控制反转(IOC)容器的使用,面向切面编程(AOP)的原理与实践,事务管理的方式与实现,Spring MVC的流程与控制器工作机制,以及Spring中数据访问、安全、Boot自动配置等方面的深入研究。此外,还包含了Spring事件机制的应用、高级主题如缓存抽象和响应式编程,以及对Spring源码的编程风格与设计模式的深入探讨。

SuperDuperDB: 将AI引入您的数据库

  • 创建周期:466 天
  • 开发语言:Python
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:1496 个
  • Fork数量:219 次
  • 关注人数:1496 人
  • 贡献人数:23 人
  • Open Issues数量:110 个
  • Github地址:https://github.com/SuperDuperDB/superduperdb.git
  • 项目首页: https://superduperdb.com

/images/superduperdb-superduperdb-0.png

SuperDuperDB是一个开源项目,可以让用户直接将AI模型和API与他们的数据库和数据集成、训练和管理。

MLX示例:展示MLX框架的用途

  • 创建周期:11 天
  • 开发语言:Python
  • 协议类型:MIT License
  • Star数量:1253 个
  • Fork数量:171 次
  • 关注人数:1253 人
  • 贡献人数:18 人
  • Open Issues数量:11 个
  • Github地址:https://github.com/ml-explore/mlx-examples.git

MLX示例存储库包含展示MLX框架使用的独立示例。它包括各种示例,如训练Transformer语言模型、大规模文本生成、参数高效微调、图像生成以及使用OpenAI的Whisper进行语音识别。

DemoFusion: 民主化高分辨率图像生成

  • 创建周期:41 天
  • 开发语言:Jupyter Notebook
  • Star数量:624 个
  • Fork数量:117 次
  • 关注人数:624 人
  • 贡献人数:3 人
  • Open Issues数量:7 个
  • Github地址:https://github.com/PRIS-CV/DemoFusion.git
  • 项目首页: https://ruoyidu.github.io/demofusion/demofusion.html

DemoFusion是一个开源项目,旨在通过推动高分辨率生成的前沿,同时保持对广大观众的可访问性,从而实现对生成人工智能(GenAI)的高分辨率图像生成的民主化。该项目利用渐进式放大、跳跃残差和扩张采样机制扩展开源GenAI模型,实现更高分辨率的图像生成。它还提供了各种演示和实现,使用户更易于访问。

EfficientSAM: 利用遮罩图像预训练的高效内容分割

  • 创建周期:11 天
  • 开发语言:Jupyter Notebook
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:524 个
  • Fork数量:64 次
  • 关注人数:524 人
  • 贡献人数:2 人
  • Open Issues数量:11 个
  • Github地址:https://github.com/yformer/EfficientSAM.git

EfficientSAM是一个专注于利用遮罩图像预训练来实现高效分割任何内容的开源项目。它旨在提供一种更高效的图像分割方法。

AI Group Tabs - 人工智能标签分组

  • 创建周期:2 天
  • 开发语言:TypeScript
  • Star数量:324 个
  • Fork数量:17 次
  • 关注人数:324 人
  • 贡献人数:7 人
  • Open Issues数量:2 个
  • Github地址:https://github.com/MichaelYuhe/ai-group-tabs.git

AI Group Tabs是一个Chrome扩展,它利用人工智能帮助对标签进行分组。目前仍在开发中,欢迎提出建议、问题和拉取请求。

Vid2DensePose: 在MagicAnimate上使用视频densepose转换

  • 创建周期:4 天
  • 开发语言:Python
  • 协议类型:MIT License
  • Star数量:312 个
  • Fork数量:46 次
  • 关注人数:312 人
  • 贡献人数:3 人
  • Open Issues数量:7 个
  • Github地址:https://github.com/Flode-Labs/vid2densepose.git

Vid2DensePose是一个开源项目,允许用户将视频转换为densepose并在MagicAnimate上使用。

Optimum-NVIDIA: 快速安装和使用指南

  • 创建周期:64 天
  • 开发语言:Python
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:287 个
  • Fork数量:56 次
  • 关注人数:287 人
  • 贡献人数:3 人
  • Open Issues数量:12 个
  • Github地址:https://github.com/huggingface/optimum-nvidia.git

Optimum-NVIDIA是一个开源项目,提供了一个Docker容器,方便安装和使用。它还提供了一个使用pip安装的软件包,即将推出。为用户提供了快速入门指南,以便快速开始使用。

统计重新思考(2024版)

  • 创建周期:13 天
  • 开发语言:R
  • 协议类型:Creative Commons Zero v1.0 Universal
  • Star数量:151 个
  • Fork数量:12 次
  • 关注人数:151 人
  • 贡献人数:1 人
  • Open Issues数量:0 个
  • Github地址:https://github.com/rmcelreath/stat_rethinking_2024.git

《统计重新思考(2024版)》是由Richard McElreath教授的在线课程,侧重于通过科学模型和贝叶斯数据分析教授数据分析。该课程采用翻转教学,包括预先录制的讲座和每周在线讨论。课程还涉及阅读《统计重新思考》第二版的内容,可能还包括第三版的一些草稿章节。课程为期10周,包括问题集,并侧重于处理高维度、不完美数据的计算工具。

Namada 可信设置声明者

  • 创建周期:33 天
  • 开发语言:Rust
  • 协议类型:GNU Affero General Public License v3.0
  • Star数量:122 个
  • Fork数量:56 次
  • 关注人数:122 人
  • 贡献人数:3 人
  • Open Issues数量:0 个
  • Github地址:https://github.com/anoma/namada-trusted-setup-claimer.git

Namada 可信设置声明者是一个 CLI 实用程序,允许用户使用从 Namada 的可信设置仪式中获得的密钥对任意消息进行签名。用户将被要求提供可信设置仪式期间使用的种子,然后可以选择显示公钥或对消息进行签名。

Open Salamander - 快速可靠的Windows双面板文件管理器

  • 创建周期:7 天
  • 开发语言:C++, C
  • 协议类型:GNU General Public License v2.0
  • Star数量:111 个
  • Fork数量:18 次
  • 关注人数:111 人
  • 贡献人数:2 人
  • Open Issues数量:5 个
  • Github地址:https://github.com/OpenSalamander/salamander.git

Open Salamander是一个快速可靠的Windows双面板文件管理器。

紫色羊驼:评估和改善LLM安全性的工具

  • 创建周期:3 天
  • 开发语言:Python
  • 协议类型:Other
  • Star数量:94 个
  • Fork数量:10 次
  • 关注人数:94 人
  • 贡献人数:5 人
  • Open Issues数量:1 个
  • Github地址:https://github.com/facebookresearch/PurpleLlama.git

Purple Llama是一套旨在评估和改善LLM(语言模型)安全性的工具。该项目汲取了网络安全概念的灵感,特别是“紫队”(purple teaming)的概念,这涉及通过结合进攻性(红队)和防御性(蓝队)策略的协作方法来评估和减轻潜在风险。这种方法被应用于生成式人工智能,反映了全面投资解决其挑战的态度。