探索 Python 项目
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在隔离环境中安装和运行 Python 应用程序。类似 macOS 的 brew 或 Linux 的 apt，但专为 Python 设计。使用 pip 但提供环境隔离，确保应用独立运行。
开源数字人与大语言模型 Agent 框架，支持多终端接入、全离线运行、流式交互。可自由搭配数字人、LLM、ASR、TTS 模型，提供自动播报、多用户并发及 MCP 工具管理。
Fashion-MNIST 是一个类似 MNIST 的时尚产品图像数据集，包含 60,000 张训练图像和 10,000 张测试图像，每张为 28x28 灰度图，共 10 类标签。它作为原始 MNIST 数据集的直接替代品，用于机器学习算法的基准测试，共享相同的图像尺寸和数据划分结构。
基于 Python 的 Instagram OSINT 工具，通过交互式 Shell 分析用户资料。支持获取关注者、邮箱、电话、照片等数据，提供 Docker 支持。
使数据分析师和工程师能像软件工程师构建应用一样，通过编写 SQL select 语句来转换数据。自动处理语句到数据仓库中表和视图的转换，支持模型关系管理、可视化及测试。
文本和图像到视频生成框架，支持 CogVideoX (2024) 和 CogVideo (ICLR 2023)。提供在线体验、微调工具和多平台 API，优化推理性能，支持单卡微调。
自动化高价值研发流程，以数据和模型为核心，通过 AI 驱动数据驱动的 AI。支持 LiteLLM 后端，提供数据科学与 Kaggle 场景代理，在 MLE-bench 上表现领先。
Python 网页自动化与端到端测试框架，提供简洁 API，支持绕过 bot 检测，内置录制、仪表盘、报告和截图功能。
基于飞桨的语音工具包，涵盖自监督学习、流式 ASR/TTS、声纹验证、语音翻译与关键词检测。获 NAACL 2022 最佳演示奖。
优化版 Selenium Chromedriver 补丁，零配置即可绕过 Distil、Imperva、DataDome、CloudFlare 等反爬系统。自动下载并修补驱动，支持 Python 3.6+。
基于 Stable Diffusion WebUI 的优化平台，简化开发、优化资源管理、加速推理并支持实验功能。提供一键安装包，支持 Flux 等模型和 LoRA。
跨平台 GUI 自动化 Python 模块，用于程序化控制鼠标和键盘。支持 Windows、macOS 和 Linux，可执行点击、输入、截图及图像定位等操作。
一站式 AI 框架，支持语义搜索、LLM 编排和语言模型工作流。核心是嵌入数据库，融合向量索引、图网络和关系型数据库。提供向量搜索、多模态索引、RAG、智能体和 Web API，支持本地或云端部署。
专业量化级股票系统，支持数据获取、指标计算、形态识别、综合选股、策略回测与自动交易，覆盖超2200个维度，提供Docker镜像，适用于PC及移动设备。
分层推理模型官方发布。采用双模块循环架构，高层模块负责慢速抽象规划，低层模块处理快速详细计算。仅需 2700 万参数和 1000 个训练样本，即可在复杂数独、迷宫寻路及 ARC 基准测试中实现近乎完美的性能，无需预训练或 CoT 数据。
基于 DWT-DCT-SVD 的盲水印工具，无需原图即可提取水印。支持文本、图像及比特数组嵌入，具备抗旋转、裁剪、遮挡等多种攻击能力。
移动设备取证工具包，用于自动化收集 Android 和 iOS 设备的取证痕迹，以识别潜在入侵迹象。支持使用公开威胁指标（IOCs）进行扫描，由 Amnesty International 开发维护。
统一框架，支持 60+ 学术基准与数百子任务。兼容 transformers、vLLM、GPT-NeoX 等多种后端，支持 API 模型与适配器评估。提供 CLI、YAML 配置与可复现的提示工程。
将任何开源 LLM（如 DeepSeek、Llama）作为 OpenAI 兼容的 API 端点在云端运行。支持一键部署到 Docker、Kubernetes 和 BentoCloud。
基于结构化3D潜变量的可扩展通用3D生成模型，支持文本/图像输入，可输出辐射场、3D高斯、网格等多种格式。提供20亿参数预训练模型，支持变体生成与局部编辑。
将代码库转化为易懂教程的 AI 工具。基于 100 行 LLM 框架，分析 GitHub 仓库，识别核心抽象与交互，为初学者生成带可视化教程。支持众多流行项目，如 FastAPI、LangGraph 等。
轻量级 ASGI 框架，支持 WebSocket、后台任务和事件。提供测试客户端、CORS、GZip 等功能，100% 类型标注，兼容 asyncio 和 trio。
快速重写 Git 仓库历史，是 git filter-branch 的高效替代品。基于 Python，性能卓越，功能更强大，设计可扩展。Git 官方推荐使用。
基于 Gradio 的 Stable Diffusion 训练 GUI 与 CLI。支持 LoRA、Dreambooth、微调及 SDXL 等多种训练方法，提供参数配置界面并自动生成命令行指令。兼容 Linux 与 macOS，可通过本地 uv/pip 或云端 Colab/Runpod 部署。