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基于微信iPad协议,一键检测好友关系,自动标记异常好友并管理。支持国际版,封号风险低,可处理上万好友。
高度可定制的 TabBarController 组件,继承自 UITabBarController。支持自定义 UI、徽章、动画及 Lottie,兼容 SwiftPM、Carthage、CocoaPods。
收集了 GitHub 个人资料 README 的最佳模板,用于参考和灵感。欢迎贡献,包含星星和分支统计徽章。
Google 开发的 C++ 内存分配器,是 C 的 malloc 和 C++ 的 operator new 的高性能、多线程实现。使用 Bazel 构建,提供快速、高效的内存管理。
C++ 资源分类清单,涵盖程序分析、汇编、原子操作、构建系统、编译器、计算机架构、调试、错误处理、可执行文件格式、互操作性、学习、性能工具、标准与测试等主题。
FMZ量化交易策略库,支持 JavaScript、Python、C++、PineScript、Blockly 及麦语言。提供多种交易策略,包括趋势跟踪、套利、马丁格尔、网格交易等,适用于数字货币期货与现货。
跨平台漫画浏览器,支持 Android / iOS / MacOS / Windows / Linux。核心功能包括分类、阅读、搜索、收藏、历史、缓存、社区评论及用户登录。采用 Flutter 与 Rust 技术架构。
基于 Rust 开发的 Postgres 语言服务器,提供语法高亮、自动补全、错误检查、格式化和 Linter 功能。支持 VSCode、Neovim、Zed 等编辑器,兼容多种接口。
专为 C 语言设计的单元测试框架,适用于嵌入式工具链。核心为单个 C 文件与头文件,易于集成至现有构建系统,支持 Make、CMake 等。专注于微控制器测试。
B站机器学习白板推导系列视频,涵盖数学基础、线性回归、SVM、概率图模型、EM算法、变分推断、MCMC、HMM、卡尔曼滤波、粒子滤波、CRF、高斯过程、受限玻尔兹曼机等核心主题,适合入门学习。
自动化大规模漏洞利用工具。通过 Shodan、Censys 或 Zoomeye 自动收集目标,支持自定义主机列表。集成 Metasploit 模块,用于远程代码执行并获取反向 Shell 或 Meterpreter 会话。提供代理和自定义 User-Agent 设置,优化操作安全性。
精选 123 道 JavaScript 前端面试题,涵盖核心概念与常见陷阱,附带详细解答与代码示例,助力技术面试准备。
专为云服务设计的极简、资源高效单内核操作系统。支持 C++11/14/17/20,内存占用极小(2.5 MB),支持 KVM、VirtualBox 和 VMWare,启动速度快(300ms 至 10ms),提供 Virtio/vmxnet3 网络驱动和模块化 TCP/IP 栈。
一个简单的在线假 REST API 服务器,用于测试和原型开发。无需注册、零配置,支持基本 API、关系、过滤和跨域,兼容多种前端框架。
高性能 Web 应用的动态、部分状态数据流系统。基于 Rust 构建,通过预计算和缓存查询结果实现极快读取,并自动维护缓存一致性。支持 MySQL 协议适配,可无缝替换现有数据库,提升 5 倍吞吐量。
使用 Go 语言快速创建美观的系统架构图。基于 Graphviz,支持定义节点、分组和连接,可生成 DOT 文件及 PNG 等格式图像。
跨平台桌面 AI 助手与 MCP 客户端。兼容主流服务提供商,支持通过 MCP 服务器接入本地知识库与工具。基于 TypeScript 构建,提供文件系统访问、数据库交互等扩展能力。
极简且地道的 Go WebSocket 库。零依赖,支持 context.Context,通过 autobahn 测试套件,提供 wsjson 子包,零分配读写,并发写入。
高性能、灵活的授权/权限引擎,受 Google Zanzibar 启发,为开发者设计。支持 Go 语言,提供 HTTP/gRPC API、多种存储后端和 SDK。
为 webpack 提供简洁流畅的 API,用于定义应用构建步骤。支持多种 CSS 和 JS 预处理器,简化模块打包与资源编译流程。
基于全卷积网络的实时实例分割模型,支持 YOLACT 和 YOLACT++ 两种版本。提供训练、评估及实时演示代码,兼容 PyTorch 1.0.1+,需编译 DCNv2 以启用 YOLACT++。
6 周课程,使用 OpenAI Agents SDK、CrewAI、LangGraph、AutoGen 和 MCP 构建自主 AI Agent。包含 Jupyter Notebook 实战、环境设置指南与 API 成本提示。
基于 TensorFlow 1.15 实现的去噪扩散概率模型,用于生成高质量图像。支持在 Google Cloud TPU 上训练与评估,依赖特定 Python 库。
透明的 MySQL 和 Postgres 缓存层,位于现有数据库之前,通过缓存查询结果并随数据变化增量更新,加速查询并横向扩展读取吞吐量。无需重写应用或手动处理缓存失效,即可获得内存键值存储的性能与扩展性。
scikit-learn (sklearn) 中文文档翻译项目,提供完整中文版文档、示例及多种部署方式(Docker/PyPI/NPM)。