探索 Python 项目
筛选并发现收录的、配有高质量中文文档或教程的 GitHub 项目。
从零到英雄学习 Jenkins。在 EC2 上安装 Jenkins,配置 Docker 作为构建代理,搭建 CI/CD 流水线,并使用 Argo CD 以 GitOps 方式将应用部署到 Kubernetes。
提供高质量单文件实现的深度强化学习库,支持 PPO、DQN、C51 等算法。具备研究友好特性,如基准测试、Tensorboard 日志、实验管理与云集成,代码简洁易读,便于原型开发与调试。
简化 PyTorch 模型在各类设备与分布式配置上的启动、训练与使用,支持自动混合精度(含 fp8)及易配置的 FSDP 与 DeepSpeed。
递归式互联网扫描器,用于黑客。支持子域名枚举、网络爬虫、邮箱收集和 Web 扫描。基于 Python,提供多种预设配置。
用于下载 Coursera.org 视频并命名的 Python 脚本。支持所有课程类型,提供详细文件名、正则过滤、格式筛选及命令行或 .netrc 登录。核心功能已在 Linux、Mac 和 Windows 上测试。
集成领先的文档解析模型,支持布局检测、公式识别、OCR 和表格识别。模块化设计,便于组合构建应用。提供全面评估基准,助力高效提取高质量 PDF 内容。
高性能开源音乐生成模型,支持 Mac、AMD、Intel 和 CUDA 设备。生成速度快,A100 上每首歌不到 2 秒,RTX 3090 上不到 10 秒。支持 10 秒到 10 分钟的音频生成,以及 50 多种语言的歌词。提供 LoRA 训练、音频编辑和音轨分离等功能。
高效开源视觉语言模型,参数量小,性能强劲。支持图像理解、视觉问答和物体检测。提供 2B 和 0.5B 两种模型变体,适用于云端及边缘设备部署。
基于 Python 的开源 AirDrop 实现,支持跨平台文件传输。兼容 Apple AirDrop 协议,可通过命令行工具在 Wi-Fi 直连下发送文件或链接,也可接收文件。
聚合阅读书源,支持香色闺阁、用心读书、阅读3.0等多款应用。提供自动更新的书源、IPTV源及IPA巨魔应用,涵盖看书、听书、漫画、短剧等内容。
Python 贝叶斯统计建模与概率编程包,支持高级 MCMC 和变分推断算法。语法直观,基于 PyTensor 实现计算优化与动态编译,适用于复杂模型与大规模数据。
提供《Data Science from Scratch》第二版配套代码。包含从 Python 基础到神经网络、深度学习等核心数据科学主题的实现。需 Python 3.6+,支持直接导入使用。
实时全双工语音对话模型,支持文本角色提示和音频语音条件控制。基于 Moshi 架构,提供低延迟自然交互。支持多种预设语音和角色提示,可离线评估。
Python 编写的新浪微博爬虫,支持爬取单个或多个用户数据,可输出至文件(txt/csv/json)或数据库(MySQL/MongoDB/SQLite),并能下载图片和视频。
将 SAM 模板转换为 CloudFormation 模板的 AWS CloudFormation 宏。提供内置最佳实践、本地测试和调试,以及扩展 CloudFormation 语法。
YOLOv9 的 Python 实现,基于论文《YOLOv9: Learning What You Want to Learn Using Programmable Gradient Information》。提供 T、S、M、C、E 多种模型,在 MS COCO 数据集上达到 38.3% 至 55.6% 的 AP,支持 ONNX、TensorRT、TFLite 等多种部署方式。
基于 RWKV(100% RNN)的开源聊天模型,性能媲美 Transformer,速度更快且显存占用更低。支持多种推理策略与硬件加速,提供 Python 库与演示脚本。
基于 Evol Insturct 的大语言模型,包括 WizardLM、WizardCoder 和 WizardMath。支持复杂指令遵循,代码生成性能超越 GPT-3.5 和 Gemini Pro。
🌍 全球国家、州/省、城市数据库。提供 JSON、SQL、CSV 等 11+ 格式,含 ISO 代码、时区、多语言支持。153K+ 城市,覆盖 250+ 国家。支持 NPM/PyPI 包、REST API、导出工具。ODbL 许可,完全免费开源。
开源后渗透框架,面向学生、研究人员和开发者。包含命令与控制服务器、多平台有效载荷生成器及 12 个后渗透模块。提供基于控制台和 Web GUI 两种应用,支持远程导入、零磁盘写入、无依赖运行及模块扩展。
基于 TensorFlow 的强化学习教程,涵盖从基础到高级算法,包括 Q-learning、DQN、DDPG、A3C、PPO 等。提供 Python 代码示例与可视化,适合初学者与研究者。
基于 Ray 的易用、可扩展、高性能智能体强化学习框架,支持 PPO、REINFORCE++ 等多种算法,集成 vLLM 与异步训练。