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精选前端系统设计资源库，涵盖新闻流、电商、图片分享等应用案例，提供指南、案例研究和实用工具，助力面试准备与学习。
汇聚各类电子书下载链接，涵盖帆书、微信读书、京东读书、喜马拉雅等平台。提供 epub、mobi、azw3 格式，支持 GitHub Pages 实时搜索与多关键词检索。
Open edX LMS & Studio，为全球教育站点提供支持。基于 Python 和 Django 构建，包含模块化单体应用、独立部署应用及 ReactJS 微前端。提供内容管理 (CMS) 和学习管理 (LMS) 服务。
可插拔的 SOTA 多目标追踪模块，支持分割、目标检测与姿态估计模型。提供多种追踪器（如 BoTSort、ByteTrack）与 ReID 模型，支持 MOT17、MOT20 等基准测试。具备运动与外观融合模式，可复用检测与嵌入结果，实现高效评估。
基于 Elasticsearch 的灵活告警框架，支持多种规则类型（如频率、尖峰、基数）和告警方式（邮件、Slack、JIRA 等），用于实时数据监控。
开源工作负载规范，以开发者为中心、平台无关，简化云原生开发。消除环境间配置不一致，支持 Docker Compose、Kubernetes 等平台。
为 GDB 提供增强功能的 Python 插件，专为漏洞开发和逆向工程设计。支持多架构，无依赖，安装快速，提供丰富的调试命令和可扩展的 Python API。
Telegram iOS 客户端源码，使用 Swift 开发。提供详细的编译指南，包括快速编译、高级编译、FAQ 和技巧，帮助开发者基于官方 API 构建应用。
一款现代电子书阅读器，支持多种格式，提供暗色模式、注释、维基百科查询和垂直书写等高级功能。基于 GTK4 和 WebKitGTK 构建，可通过 Flatpak、Snap 或源码安装。
包含机器学习经典公式与图解的速查表，适用于快速回顾知识与面试准备。提供 PDF 下载与 Docker/Windows 编译指南。
Swift 重写的 Apple Reachability 替代方案，使用闭包和通知，兼容 iOS 8.0+、macOS 10.9+ 和 tvOS 9.0+。
Android 图像视图库，支持大图无损缩放、平移和旋转。采用分块加载技术，避免内存溢出，适用于相册、地图和建筑图纸等场景。支持手势操作、动画和自定义扩展。
将 Windows 任务栏图标居中，提供多种动画效果与自定义选项。支持透明、模糊、亚克力样式，可调整偏移与速度。兼容多显示器与垂直任务栏，轻量高效。
自托管的 Google Timeline 替代品，支持位置历史追踪、交互地图可视化、旅行分析、家庭共享，并可导入 OwnTracks、GPX 等数据源。基于 Ruby 开发，提供 Docker 部署。
易用、模块化、可扩展的深度学习 CTR 模型包，提供 tf.keras 和 TensorFlow Estimator 接口，兼容 TF 1.x/2.x，支持快速实验与大规模分布式训练。
基于 Mozilla Firefox 构建的先进快速浏览器，致力于维护开放、私密和可持续的 Web 生态。支持 Windows、macOS 和 Linux，提供多种安装方式。
基于 C++ 的开源 MMORPG 游戏服务器框架，专为《魔兽世界》巫妖王之怒版本设计。提供模块化架构，支持高度自定义，致力于稳定、暴雪风格内容和活跃的社区驱动开发。
单文件 Shell 脚本，提供 CLI 与本地网页笔记、书签及归档。支持纯文本存储、加密、Git 版本控制与同步、Pandoc 转换、Wiki 风格链接、标签、过滤、搜索及插件扩展。
基于大规模无标签数据训练的单目深度估计基础模型，支持相对深度与度量深度估计，提供更优的深度条件 ControlNet 和下游场景理解能力。
展示 2020 年浏览器可实现的鲜为人知功能，涵盖深色模式、支付、分享、音频、推送、离线、安装、XR、画中画、媒体控制、流媒体、加密、WebRTC、投屏、力触控、AR 和游戏手柄等 API。
基于 JavaScript 的简单前馈神经网络库。支持训练 XOR 函数等示例，提供 Node.js 和浏览器环境使用方式。可序列化为 JSON 或生成独立函数，便于部署。项目已停止开发，推荐使用 brain.js 等替代库。
Fathom Lite 是一款开源、隐私优先的网站分析工具，基于 Go 和 Preact 构建。它提供简单的数据追踪，无需 Cookie，适合注重隐私合规的网站。
功能强大的食谱管理应用，支持食谱管理、餐食计划、购物清单生成。提供 AI 图像识别、营养分析、食谱导入、多语言支持及 Docker 部署。适合家庭与朋友共享，优化移动端体验。
一套命令行工具，用于管理 Python 依赖项。核心功能是 pip-compile 和 pip-sync，可从 pyproject.toml 等文件生成锁定的 requirements.txt，并同步虚拟环境。支持多 Python 版本，确保构建可预测。
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