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开源自主代理引擎，事件驱动、主动执行、自调度。支持三种触发模式、六阶段执行、多代理编排与持续学习。内置 MCP 支持、GraphRAG 及全栈运行时，单二进制文件即可运行。
自动优化 Linux CPU 频率和功耗，实时监控电池、温度与负载，延长续航且无性能妥协。支持 GUI 和 CLI，适用于笔记本。
基于 Rust 的极速 CSS 解析器、转换器、打包器和压缩器。支持浏览器级解析、类型化属性值、自动前缀处理、语法降级和 CSS 模块。可与 Parcel 集成，或作为独立库/CLI 使用。
基于 NIO 的 Android 异步网络库，提供 Socket、HTTP(s) 客户端/服务器及 WebSocket 支持。单线程回调驱动，支持 Future 取消操作。
使用低秩适应快速微调扩散模型。支持 Stable Diffusion，训练速度比 DreamBooth 快一倍，模型仅 1-6MB，易于分享。兼容 diffusers，支持修复、多向量关键调优，可合并 LoRA 模型。
为 Tesseract 4.0+ 提供训练模型，包含快速版最佳 LSTM 模型与遗留引擎模型。LSTM 模型基于 tessdata_best 整数化，速度更快但精度略低。tessdata_fast 为 Debian/Ubuntu 打包版本。
提供从零到精通的 Kubernetes 学习路线图，持续更新最新内容。包含认证考试优惠券、核心 IT 基础知识、架构详解及免费云资源，助力系统掌握容器编排技术。
Go 语言的惯用 HTTP 中间件库，轻量非侵入，鼓励使用 net/http Handlers。提供经典中间件组合，支持双向中间件流，可与任何路由器配合使用。
GUI 工具，用于从 Unity 序列化文件和资源包中提取资产，并转换为原生格式。支持 Unity 3.5.0 至 6000.5.X 版本。
💎 1MB 超轻量级人脸检测模型，专为边缘计算设备设计。提供 version-slim 和 version-RFB 两个版本，支持多种推理框架（NCNN、MNN、Caffe、ONNX），并提供 FP32/INT8 量化模型。在 WIDER FACE 数据集上表现优异，推理速度快，适用于低功耗设备。
OpenLLaMA 是 Meta AI LLaMA 的开源复现，提供 3B、7B、13B 参数模型，基于 RedPajama 等数据集训练，采用 Apache 2.0 许可证，兼容 PyTorch 和 JAX 框架。
提供全面的提示工程教程与实现，涵盖从基础到高级策略。包含 22 个 Jupyter Notebook 实践教程，助力掌握与大语言模型高效交互的技能。
基于 GitHub 标签、议题和合并的拉取请求，自动生成变更日志。支持 CLI 和 Docker 运行，可配置 GitHub Enterprise。
《算法（第4版）》配套 Java 代码库，涵盖核心算法与数据结构。代码清晰、可移植，支持 Maven/Gradle 构建，适用于学习与开发。
Java 实现的 OpenAPI 规范，支持 JAX-RS2（javax 和 jakarta 命名空间）。提供生成 Swagger API 规范的示例与服务器集成，便于 REST API 的访问。
数据模板语言，用于生成 JSON 和 YAML 配置。支持变量、函数和模块化，可嵌入代码中。提供 C++ 和 Go 实现，可通过多种包管理器安装。
基于 PyTorch 的 2D/3D 人脸对齐库，使用 FAN 深度学习模型。支持多种人脸检测器（SFD、dlib、BlazeFace），可处理图片或目录，兼容 CPU/GPU 运行。
轻量级开源数字思维扩展工具，实时分析屏幕与音频，自动生成会议摘要与待办事项。支持本地 LLM 与 API，界面隐形，无录屏痕迹。
基于大语言模型的多智能体法律助手，融合知识图谱与混合专家模型（MoE），专为中文法律场景优化。通过专家分工与标准化流程，显著降低幻觉，提升法律问答的准确性与可靠性。在多项法律基准测试中表现优于 GPT-4 等模型。
开源 ML 和 LLM 可观测性框架。评估、测试和监控任何 AI 系统或数据管道。支持表格和文本数据。提供 100+ 内置指标。支持离线评估和实时监控。