Github 2024-07-01 开源项目日报 Top10

2024-07-01 约 3200 字预计阅读 7 分钟次阅读

根据Github Trendings的统计，今日(2024-07-01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
Rust项目	3
Jupyter Notebook项目	2
C++项目	2
Zig项目	1
Python项目	1
C#项目	1

初学者的生成式人工智能（第2版）

创建周期：259 天
开发语言：Jupyter Notebook
协议类型：MIT License
Star数量：25764 个
Fork数量：16105 次
关注人数：25764 人
贡献人数：50 人
Open Issues数量：17 个
Github地址：https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners.git
项目首页: https://microsoft.github.io/generative-ai-for-beginners/

《初学者的生成式人工智能（第2版）》是由微软云倡导者提供的一门全面的18课程，教授一切开始构建生成式人工智能应用所需的知识。

极简、快速、高度可定制的shell提示符

创建周期：1917 天
开发语言：Rust
协议类型：ISC License
Star数量：42221 个
Fork数量：1820 次
关注人数：42221 人
贡献人数：452 人
Open Issues数量：697 个
Github地址：https://github.com/starship/starship.git
项目首页: https://starship.rs

一种极简、快速、高度可定制的提示符，适用于任何shell，并兼容所有操作系统。它智能、功能丰富，安装简便。

LevelDB: Google编写的快速键值存储库

创建周期：3596 天
开发语言：C++
协议类型：BSD 3-Clause “New” or “Revised” License
Star数量：35585 个
Fork数量：7707 次
关注人数：35585 人
贡献人数：52 人
Open Issues数量：321 个
Github地址：https://github.com/google/leveldb.git

LevelDB是由Google编写的快速键值存储库，提供了从字符串键到字符串值的有序映射。它支持诸如键和值的任意字节数组，按键排序的数据，自定义比较函数，原子批量操作，瞬态快照，使用Snappy和Zstd进行数据压缩，以及可定制的操作系统交互等功能。然而，它也有一些限制，比如不是SQL数据库，单进程访问，缺乏内置的客户端-服务器支持。

快速集成LLM技术：语义核心

创建周期：488 天
开发语言：C#
协议类型：MIT License
Star数量：19416 个
Fork数量：2892 次
关注人数：19416 人
贡献人数：268 人
Open Issues数量：511 个
Github地址：https://github.com/microsoft/semantic-kernel.git
项目首页: https://aka.ms/semantic-kernel

Semantic Kernel项目提供开源技术，可以快速轻松地将最先进的LLM（语言模型）集成到应用程序中。

Sunshine: 自托管的游戏流主机

创建周期：901 天
开发语言：C++
协议类型：GNU General Public License v3.0
Star数量：13778 个
Fork数量：672 次
关注人数：13778 人
贡献人数：105 人
Open Issues数量：100 个
Github地址：https://github.com/LizardByte/Sunshine.git
项目首页: http://app.lizardbyte.dev/Sunshine/

Sunshine 是一个自托管的游戏流主机，为 Moonlight 提供低延迟、云游戏服务器功能，支持 AMD、Intel 和 Nvidia GPU 进行硬件编码。它还提供软件编码和 Web UI 用于配置和客户端配对。

uv: 极快的Python软件包安装程序和解析器

创建周期：147 天
开发语言：Rust
协议类型：Apache License 2.0
Star数量：7066 个
Fork数量：200 次
关注人数：7066 人
贡献人数：45 人
Open Issues数量：249 个
Github地址：https://github.com/astral-sh/uv.git
项目首页: https://astral.sh/

uv是一个极快的Python软件包安装程序和解析器，用Rust编写。它被设计为pip和pip-compile的即插即用替代品。uv由Ruff的创作者Astral支持。

OpenCore Legacy Patcher: 为老旧Mac注入新生命

创建周期：1315 天
开发语言：Python
协议类型：Other
Star数量：11554 个
Fork数量：1106 次
关注人数：11554 人
贡献人数：31 人
Open Issues数量：18 个
Github地址：https://github.com/dortania/OpenCore-Legacy-Patcher.git
项目首页: https://dortania.github.io/OpenCore-Legacy-Patcher/

这是一个基于Python的项目，围绕Acidanthera的OpenCorePkg和Lilu展开，用于在支持和不支持的Mac上运行和解锁macOS的功能。该项目的主要目标是为不再得到苹果支持的Mac注入新的生命力，使2007年及更早的老旧机器能安装和使用macOS Big Sur及更新版本。OpenCore Legacy Patcher的一些显著特点包括支持macOS Big Sur、Monterey、Ventura和Sonoma、原生的Over the Air (OTA)系统更新、支持Penryn及更新的Mac、完全支持BCM943224及更新的无线芯片组上的WPA Wi-Fi和个人热点、在非原生操作系统上支持系统完整性保护、FileVault 2、.im4m安全启动和保险库、恢复OS、安全模式和单用户模式引导、即使在原生Mac上也可以解锁Sidecar和AirPlay等功能、在非苹果存储设备上启用增强的SATA和NVMe电源管理、不需要进行零固件修补（即APFS ROM修补）、对Metal和非Metal GPU的图形加速。不过，仅支持清洁安装和升级。已使用其他修补程序（如Patched Sur或bigmac）修补的macOS Big Sur安装由于与APFS快照和SIP的文件完整性损坏而无法使用。然而，您可以使用该修补程序重新安装macOS并保留原始数据。目前，OpenCore Legacy Patcher正式支持通过Sonoma安装运行macOS Big Sur的修补。对于较旧的操作系统，OpenCore可能可以运行，但目前Dortania不提供支持。对于macOS Mojave和Catalina支持，我们建议使用dosdude1的修补程序。

零基础掌握PyTorch深度学习

创建周期：986 天
开发语言：Jupyter Notebook
协议类型：MIT License
Star数量：8887 个
Fork数量：2729 次
关注人数：8887 人
贡献人数：38 人
Open Issues数量：104 个
Github地址：https://github.com/mrdbourke/pytorch-deep-learning.git
项目首页: https://learnpytorch.io

《零基础掌握PyTorch深度学习》课程提供了学习PyTorch的教材，还提供了PyTorch 2.0的新教程。该课程被认为是学习PyTorch的第二好地方，而PyTorch文档则是第一好地方。

TigerBeetle: 使命关键的金融交易数据库

创建周期：1544 天
开发语言：Zig
协议类型：Apache License 2.0
Star数量：8089 个
Fork数量：423 次
关注人数：8089 人
贡献人数：65 人
Open Issues数量：136 个
Github地址：https://github.com/tigerbeetle/tigerbeetle.git
项目首页: https://tigerbeetle.com

TigerBeetle是一个专为使命关键的安全性和性能而设计的金融交易数据库，旨在支持未来30年的OLTP。

ER Save Editor: 《埃尔登之环》存档编辑器

创建周期：131 天
开发语言：Rust
协议类型：Apache License 2.0
Star数量：128 个
Fork数量：18 次
关注人数：128 人
贡献人数：2 人
Open Issues数量：29 个
Github地址：https://github.com/ClayAmore/ER-Save-Editor.git

ER Save Editor是一个用于编辑《埃尔登之环》存档文件的开源工具，与PC和Playstation Save Wizard导出的存档兼容。建议用户负责任地使用该工具，在进行任何编辑之前备份存档文件，并且不要在线作弊。该工具旨在简化角色构建制作，是在业余时间开发的爱好项目。

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