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Github 2024-05-27 开源项目周报 Top15

根据Github Trendings的统计,本周(2024-05-27统计)共有15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
TypeScript项目6
Rust项目3
Python项目3
JavaScript项目3
Java项目1
C#项目1
C++项目1
Cuda项目1
C项目1
Lua项目1

JavaScript算法与数据结构

  • 创建周期:2217 天
  • 开发语言:JavaScript
  • 协议类型:MIT License
  • Star数量:182351 个
  • Fork数量:29476 次
  • 关注人数:182351 人
  • 贡献人数:195 人
  • Open Issues数量:348 个
  • Github地址:https://github.com/trekhleb/javascript-algorithms.git

这个开源项目包含了JavaScript实现的多种流行算法和数据结构。每个算法和数据结构都有自己详细的README,包括解释和进一步阅读的链接,包括YouTube视频。该项目旨在用于学习和研究目的,不适用于生产。

Microsoft PowerToys: 最大化Windows系统生产力的开源实用工具

  • 创建周期:1720 天
  • 开发语言:C#, C++
  • 协议类型:MIT License
  • Star数量:101271 个
  • Fork数量:6199 次
  • 关注人数:101271 人
  • 贡献人数:402 人
  • Open Issues数量:5472 个
  • Github地址:https://github.com/microsoft/PowerToys.git

/images/microsoft-powertoys-0.png

Microsoft PowerToys是一个开源项目,提供Windows系统实用工具,以最大化生产力。它提供各种工具和功能,以增强用户体验并简化任务,例如用于窗口管理的FancyZones和用于批量重命名文件的PowerRename。

Java设计模式:提高开发效率的正规化实践

  • 创建周期:3572 天
  • 开发语言:Java
  • 协议类型:Other
  • Star数量:86766 个
  • Fork数量:25959 次
  • 关注人数:86766 人
  • 贡献人数:404 人
  • Open Issues数量:188 个
  • Github地址:https://github.com/iluwatar/java-design-patterns.git
  • 项目首页: https://java-design-patterns.com

/images/iluwatar-java-design-patterns-0.png

设计模式是程序员用来解决应用程序或系统设计中常见问题的正规化实践。它们可以加快开发速度,预防问题,并提高代码可读性。该网站展示了由开源社区的经验丰富的程序员和架构师开发的Java设计模式。这些模式可以通过它们的描述或源代码示例进行浏览,这些示例可以作为编程教程。建议在深入材料之前熟悉软件设计原则。

屏幕截图转代码应用

  • 创建周期:114 天
  • 开发语言:TypeScript, Python
  • 协议类型:MIT License
  • Star数量:42336 个
  • Fork数量:4965 次
  • 关注人数:42336 人
  • 贡献人数:18 人
  • Open Issues数量:85 个
  • Github地址:https://github.com/abi/screenshot-to-code.git
  • 项目首页: https://screenshottocode.com

/images/abi-screenshot-to-code-0.png

这个开源项目是一个简单的应用程序,它使用GPT-4 Vision或Claude 3来生成代码,使用DALL-E 3来生成类似的图像,将屏幕截图转换为代码。它支持HTML/Tailwind CSS、React、Bootstrap和Vue。用户还可以输入URL来克隆一个活动网站。该项目在GitHub上可用,以获取更多演示和更新。

易采集:可视化无代码爬虫

  • 创建周期:1383 天
  • 开发语言:JavaScript, Python
  • 协议类型:Other
  • Star数量:22289 个
  • Fork数量:2559 次
  • 关注人数:22289 人
  • 贡献人数:6 人
  • Open Issues数量:14 个
  • Github地址:https://github.com/NaiboWang/EasySpider.git
  • 项目首页: https://www.easyspider.net

一个可视化浏览器自动化测试/数据采集/爬虫软件,可以使用图形化界面,无代码可视化的设计和执行任务。只需要在网页上选择自己想要操作的内容并根据提示框操作即可完成任务的设计和执行。同时软件还可以单独以命令行的方式进行执行,从而可以很方便的嵌入到其他系统中。

Bend: 一种高度并行的高级编程语言

  • 创建周期:264 天
  • 开发语言:Rust
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:6468 个
  • Fork数量:135 次
  • 关注人数:6468 人
  • 贡献人数:20 人
  • Open Issues数量:32 个
  • Github地址:https://github.com/HigherOrderCO/Bend.git
  • 项目首页: https://higherorderco.com

/images/higherorderco-bend-0.png

Bend是一种高度并行的高级编程语言,可以在诸如GPU之类的大规模并行硬件上运行,具有Python和Haskell等表现力语言的特性,包括快速对象分配、高阶函数、无限递归和延续。它不需要显式的并行注释,并由HVM2运行时支持。

LazyVim: Neovim配置的懒人方式

  • 创建周期:506 天
  • 开发语言:Lua
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:13257 个
  • Fork数量:894 次
  • 关注人数:13257 人
  • 贡献人数:152 人
  • Open Issues数量:83 个
  • Github地址:https://github.com/LazyVim/LazyVim.git
  • 项目首页: https://lazyvim.github.io/

/images/lazyvim-lazyvim-0.png

LazyVim是由lazy.nvim提供支持的Neovim设置,旨在使用户轻松定制和扩展其配置。它提供了根据需要调整配置的灵活性,同时也提供了预配置设置的便利性。

Fabric: 用人工智能增强人类能力的开源框架

  • 创建周期:40 天
  • 开发语言:Python, JavaScript
  • 协议类型:MIT License
  • Star数量:5128 个
  • Fork数量:406 次
  • 关注人数:5128 人
  • 贡献人数:22 人
  • Open Issues数量:2 个
  • Github地址:https://github.com/danielmiessler/fabric.git

/images/danielmiessler-fabric-0.png

Fabric 是一个开源框架,旨在利用人工智能增强人类能力。它提供了将问题分解为组件的哲学,并提供了一种提示的框架方法。该框架包括快速入门指南、设置 fabric 客户端、使用模式、创建 fabric mill、结构、组件、CLI-native 特性、直接调用模式、示例以及主要贡献者的详细信息。

WebLLM: 将语言模型聊天直接引入Web浏览器中

  • 创建周期:406 天
  • 开发语言:TypeScript
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:10303 个
  • Fork数量:632 次
  • 关注人数:10303 人
  • 贡献人数:31 人
  • Open Issues数量:97 个
  • Github地址:https://github.com/mlc-ai/web-llm.git
  • 项目首页: https://mlc.ai/web-llm

WebLLM是一个模块化且可定制的JavaScript包,可直接将语言模型聊天引入具有硬件加速的Web浏览器中。一切都在浏览器内部运行,无需服务器支持,并通过WebGPU进行加速。它完全兼容OpenAI API,允许在本地使用开源模型。该项目可以为每个人构建AI助手,并通过GPU加速确保隐私。

高阶虚拟机2(HVM2):大规模并行交互组合器评估器

  • 创建周期:867 天
  • 开发语言:Cuda, C
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:8419 个
  • Fork数量:297 次
  • 关注人数:8419 人
  • 贡献人数:11 人
  • Open Issues数量:13 个
  • Github地址:https://github.com/HigherOrderCO/HVM.git
  • 项目首页: https://higherorderco.com

高阶虚拟机2(HVM2)是一个大规模并行交互组合器评估器,允许来自Python和Haskell等高级语言的程序直接在大规模并行硬件上运行,并实现接近理想的加速。HVM2是HVM1的后继者,提供了简单性、速度和正确性。它为其论文中列出的所有功能提供长期支持。该存储库包括用于指定HVM2网络的低级IR语言和一个到C和CUDA的编译器。它不适用于直接人类使用,建议使用Bend进行与HVM2的高级语言接口。

Firecrawl: 将网站转换为LLM-ready markdown

  • 创建周期:6 天
  • 开发语言:TypeScript
  • 协议类型:Apache License 2.0
  • Star数量:1056 个
  • Fork数量:61 次
  • 关注人数:1056 人
  • 贡献人数:4 人
  • Open Issues数量:13 个
  • Github地址:https://github.com/mendableai/firecrawl.git
  • 项目首页: https://firecrawl.dev

Firecrawl是Mendable.ai的一个开源项目,旨在爬取并将任何网站转换为LLM-ready markdown。该项目处于早期开发阶段,致力于合并自定义模块,以利用清洁数据提高LLM响应的准确性。它还没有准备好完全自行托管。

Oblivion桌面版 - 非官方Warp客户端

  • 创建周期:46 天
  • 开发语言:TypeScript
  • 协议类型:Other
  • Star数量:2941 个
  • Fork数量:360 次
  • 关注人数:2941 人
  • 贡献人数:10 人
  • Open Issues数量:23 个
  • Github地址:https://github.com/bepass-org/oblivion-desktop.git
  • 项目首页: https://github.com/bepass-org/oblivion-desktop/releases/latest

Oblivion桌面版是Windows、Mac和Linux的非官方Warp客户端,通过使用Cloudflare Warp技术的用户友好应用程序,提供安全和优化的互联网访问。

通过100个练习学习Rust

  • 创建周期:6 天
  • 开发语言:Rust
  • Star数量:465 个
  • Fork数量:70 次
  • 关注人数:465 人
  • 贡献人数:5 人
  • Open Issues数量:3 个
  • Github地址:https://github.com/mainmatter/100-exercises-to-learn-rust.git

一门自学课程,通过解决100个练习来学习Rust,适合想要从零开始学习Rust并能够编写自己程序的个人。该课程由Mainmatter编写,是我们Rust研讨会系列中的一部分。

Pic Smaller (图小小)

  • 创建周期:35 天
  • 开发语言:JavaScript, TypeScript
  • 协议类型:MIT License
  • Star数量:1178 个
  • Fork数量:177 次
  • 关注人数:1178 人
  • 贡献人数:6 人
  • Open Issues数量:1 个
  • Github地址:https://github.com/joye61/pic-smaller.git
  • 项目首页: https://picsmaller.com

Pic Smaller是一款易于使用的在线图像压缩工具,支持JPEG、PNG、WEBP、AVIF、SVG和GIF等多种图像格式。它提供直观的用户界面,并允许进行压缩配置。该工具通过纯粹的本地压缩而不涉及任何服务器端逻辑,确保安全性。

WrenAI:使数据库RAG准备,更快获取见解

  • 创建周期:75 天
  • 开发语言:TypeScript
  • 协议类型:GNU Affero General Public License v3.0
  • Star数量:576 个
  • Fork数量:43 次
  • 关注人数:576 人
  • 贡献人数:11 人
  • Open Issues数量:22 个
  • Github地址:https://github.com/Canner/WrenAI.git
  • 项目首页: https://getwren.ai

/images/canner-wrenai-0.png

WrenAI是一个开源的文本到SQL解决方案,旨在使数据库具备RAG准备性,使数据团队能够更准确、更安全地实现文本到SQL。它使用户能够在不编写SQL的情况下提出业务问题,从而更快地获得结果和见解。