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基于 Vue.js 的企业级后台管理系统前端集成方案，采用最新技术栈，首屏加载快，内置多种主题、富文本编辑器、图表库及数据导入导出功能，支持多语言、多标签页和模块化状态管理。
为 Twitter Bootstrap 设计的日期选择器插件。支持多语言、多种日期格式，可自定义视图与事件。提供 CDN 引用、在线演示与文档。
通过文本描述生成 UML 图表，支持序列图、类图、活动图等多种类型，也支持 JSON、YAML、网络图等非 UML 图表。基于 Java 开发，提供丰富的扩展功能。
使用 TypeScript 等现代编程语言，以代码形式定义云基础设施。通过 AWS CloudFormation 部署，提供高级面向对象抽象，封装 AWS 最佳实践。
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。
免费 4 个月机器学习工程课程，涵盖从 Python 建模到 Docker、FastAPI、Kubernetes 和 AWS Lambda 生产部署的全流程。提供直播班与自学模式，含作业、项目与证书。
🚀 超强的 Laravel Excel 导出与导入工具。基于 PhpSpreadsheet 的优雅封装，支持集合导出、查询分块、队列处理、Blade 视图导出及 Eloquent 模型批量导入。
基于 TypeScript 的 Matrix 协作客户端，提供安全的即时通讯与团队协作功能，支持多平台浏览器环境。
功能齐全的 JavaScript 日历组件，支持月、周、日等多种视图。提供拖拽调整日程、默认弹窗等易用特性，可通过主题自定义 UI。
使 Web 应用导航更快，提供单页应用性能，无需客户端框架。自动优化导航，支持服务器端渲染，兼容现代浏览器，并有 iOS 和 Android 适配器。
提供近200个AI实战案例与项目，涵盖Python、数学、机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等热门领域。包含免费配套教材，零基础入门，助力就业实战。
基于 Next.js 16 的现代化启动模板，集成 App Router 与 Page Router，支持 Tailwind CSS 4 和 TypeScript。提供完整的开发工具链，包括 ESLint、Prettier、Drizzle ORM、Vitest、Playwright、Storybook、Sentry 等，注重开发者体验与项目质量。
社区维护的 Java 和 Scala 高速 Web 框架，具备无状态、非阻塞架构，支持 RESTful、JSON 和 WebSocket，适合构建可扩展的现代 Web 与移动应用。
轻量级 Android ORM，将对象映射到 SQLite 数据库。高度优化，性能出色，内存占用低。支持 SQLCipher 加密，提供简洁 API 和强大查询功能。
基于 JavaScript 和 API 驱动的 WordPress.com 前端，采用单页应用架构，整合 React、Redux 等技术，用于统一管理多个 WordPress 站点。
为 LLM 应用提供客观指标、智能测试生成和数据驱动洞察的评估工具包。支持 LangChain 等框架集成，通过预构建指标和自定义评估，提升应用性能。
PyTorch 高级 AI 可解释性库。支持 CNN、ViT、分类、目标检测、分割、图像相似度等。提供多种像素归因方法，如 GradCAM、GradCAM++、ScoreCAM 等。包含平滑方法与性能指标，适用于模型诊断与研究基准。
基于 Go 注解自动生成 RESTful API 文档，支持 Swagger 2.0。兼容 Gin 等主流 Web 框架，通过 swag 命令行工具快速集成。
高性能跨平台表单解决方案，支持 React/React Native/Vue 2/Vue 3。提供 JSON Schema 驱动、可视化表单构建器，字段独立管理提升渲染性能。
轻量级数据采集器，用 Go 编写，用于收集日志、指标等数据并发送至 Elasticsearch 或 Logstash。包含多种官方 Beat，如 Filebeat、Metricbeat 等。
Darling 是 macOS 应用程序的运行时环境，可在 Linux 上模拟 Darwin/macOS。支持 DPREFIX 虚拟环境，允许安全安装软件。提供命令行工具，可运行简单程序、安装 .pkg 包、处理 DMG 镜像及 XIP 归档文件。
自托管 YouTube 下载器，基于 yt-dlp，提供 Web GUI 界面。支持播放列表下载，可通过 Docker 部署，并提供丰富的环境变量配置选项。
《Python Machine Learning》第一版代码仓库，包含 400 页丰富内容，涵盖从理论到实践的机器学习知识，使用 NumPy、scikit-learn 和 Theano 实现。
