探索 Python 项目
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提供开箱即用的 pre-commit 钩子，用于代码质量检查。支持检查大文件、语法、冲突、配置文件等，确保提交前代码规范。
汇集各类设备默认凭证的速查表，协助蓝队/红队识别默认密码。支持通过命令行搜索、更新和导出凭证数据，数据源涵盖多个知名安全项目。
基于 Python 的下一代构建系统，支持 Ninja 构建。通过 pip 安装，需指定源码与构建目录，使用 meson setup 配置。
基于 Python 的 Web 应用模糊测试工具，通过替换 FUZZ 关键词注入任意输入，支持参数、认证、表单等组件的复杂安全测试。模块化框架，提供插件扩展，可与 Burp 等工具集成，适用于渗透测试人员。
基于 PyTorch 的一致性模型实现，支持一致性蒸馏与训练，适用于 ImageNet-64、LSUN 等数据集的大规模实验。提供预训练模型和采样算法，支持单步与多步生成。
基于 PyTorch 的 Informer 模型实现，专为长序列时间序列预测设计。核心为 ProbSparse 注意力机制，显著提升效率。获 AAAI 2021 最佳论文奖，支持 ETT、ECL 等数据集。
基于 TensorFlow 的神经机器翻译教程，涵盖 seq2seq 模型基础、注意力机制、训练与推理全流程。提供 IWSLT 和 WMT 数据集基准测试，支持多 GPU 训练与 Beam Search 优化。
专为代码美化设计的等宽字体集合。提供多种高质量等宽字体，支持垂直度量调整与行距自定义。包含中日韩开发者专用字体，所有字体可免费下载使用。
基于 Python 的 Plex 媒体服务器监控与分析工具。提供响应式 Web 界面，支持实时活动监控、自定义通知、丰富的统计图表及用户/库数据分析。支持 Docker 等多种安装方式。
基于 7M 参数的极简递归推理模型，在 ARC-AGI 基准上取得显著成绩。通过递归自更新机制，以极低计算成本实现高效推理，挑战大规模模型范式。
绕过 Cloudflare 反机器人页面的 Python 模块。支持 v1/v2/v3 及 Turnstile 挑战，具备自动会话刷新、隐身模式和代理轮换功能。适用于 Python 3.8+，性能优化，测试通过率 100%。
事件驱动的自动化平台，用于 DevOps 和 SRE 的自动修复、事件响应、故障排查和部署。包含规则引擎、工作流、160+ 集成包及 6000+ 动作，支持 ChatOps。
基于 Azure 和 OpenAI GPT 的 AI 呼叫中心解决方案。通过 API 发起 AI 代理电话呼叫，或直接拨打配置的号码。支持多语言、实时流式对话、断线恢复与数据存储。可定制提示词与品牌语音，适用于保险、IT 支持等场景。
基于 Python 的事件管理平台，深度集成 Slack、GSuite、Jira 等工具，自动化资源创建、人员召集与任务跟踪，助力高效处理安全事件。
提供基于 Transformer 的 NLP 最佳实践与示例，涵盖文本分类、命名实体识别等场景，包含 Jupyter 笔记本与工具函数，支持多语言与预训练模型微调。
OpenMMLab 计算机视觉基础库，提供图像视频处理、可视化、数据变换及多种 CNN 架构。支持 Linux、Windows、macOS，需 Python 3.7+。提供 mmcv（全功能）和 mmcv-lite（精简版）。
参数化、执行和分析 Jupyter Notebook 的工具。支持通过 Python API 或 CLI 运行，并可注入参数以实现自动化工作流。
Python 实现的群智能优化算法库，包含遗传算法、粒子群优化、模拟退火、蚁群算法、免疫算法、人工鱼群算法、差分进化及旅行商问题求解。支持用户自定义算子，提供丰富的操作符库，跨平台兼容。
Python 文本纠错工具箱，支持 Kenlm、T5、MacBERT、ChatGLM3、Qwen2.5 等模型，开箱即用，高效处理中文音似、形似、语法等错误。
已停止维护，由 Boto3 取代。提供 Python 接口访问 Amazon Web Services，支持 EC2、S3 等多种服务，兼容 Python 2.6/2.7 及部分 3.3+。
开源漏洞管理平台，专注于漏洞发现与管理。支持多用户协作，聚合并规范化数据，提供可视化仪表板。可通过 Docker、PyPI 或源码安装，集成 CI/CD 流程，拥有 80+ 工具插件。
基于 ONNXRuntime、OpenVINO、MNN、PaddlePaddle 和 PyTorch 的多语言 OCR 工具包，支持 Python、C++、Java、C#。极速、开源、免费，专为安全数字世界设计，支持中文和英文识别。
基于 PyTorch 的可微 ODE 求解器库，支持 GPU 加速和 O(1) 内存反向传播。提供多种自适应步长算法，如 dopri5 和 dopri8。支持事件处理和伴随方法，适用于深度学习中的微分方程建模。
基于大型重建模型（LRM），实现从单张图像快速重建高质量 3D 模型。在 NVIDIA A100 GPU 上推理时间 <0.5 秒，性能优于其他开源方案。提供源代码、预训练模型及在线演示。
基于 PyTorch 的开源 3D 目标检测工具箱，支持多/单模态检测器及室内/室外场景，集成 2D 检测，提供 300+ 模型。