optimism

以太坊扩容技术革新的先驱

Optimism 以太坊扩展 OP Stack 区块链智能合约 Github 开源项目

Optimism项目致力于扩展以太坊技术，开发开源软件以支持可扩展区块链，并解决以太坊生态系统的关键治理和经济挑战。该项目旨在提升全球用户构建有效去中心化经济和治理系统的能力，遵循'影响力即利润'原则，通过创新激励机制推动行业变革。

DeFi-Developer-Road-Map - 区块链和DeFi开发者全面学习路线图

DeFiEVMGithub以太坊区块链开源项目智能合约

该项目提供区块链和DeFi开发者全面的学习路线图,涵盖从基础到高级的各个方面,包括以太坊、智能合约、安全和前端开发等。内容包括教程、文章、工具和最佳实践,帮助开发者掌握区块链技术并在DeFi领域发展。项目由社区维护并定期更新,是区块链开发者的重要参考资源。

Goptimise - AI驱动的无代码后端开发平台

AI工具AI驱动API构建可扩展工作流程无代码后端

Goptimise是一个AI驱动的无代码后端开发平台，支持用户快速构建API、自动化工作流和可扩展后端。平台特色包括智能API建议、可视化界面和一键部署，显著提高开发效率。适用于个人开发者和团队项目，提供多种定价方案和持续更新的功能路线图。

storj - 分布式云存储革新安全可靠的去中心化网络

GithubS3兼容平台Storj分布式云存储加密文件存储开源项目

Storj是一个开源的分布式云存储平台，提供S3兼容的安全数据存储解决方案。通过全球计算机网络实现文件加密和分散存储，确保数据安全性和高可用性。项目支持社区贡献，提供测试网络、Uplink CLI和S3网关等功能，以低成本高效率的方式构建去中心化存储生态系统。Storj致力于革新分布式存储技术，为用户提供可靠、经济的云存储选择。

epic-stack - 全栈项目启动器，加速Web应用开发与部署

Epic StackGithubKent C. DoddsWeb应用开发开发效率开源项目项目启动器

Epic Stack是一个全栈项目启动器和参考框架，由Kent C. Dodds及其他开发者共同创建。这个框架旨在帮助开发团队快速将创意转化为生产级应用，同时克服决策瘫痪。Epic Stack集成了一系列工具和最佳实践，让开发者可以专注于核心业务逻辑开发，而无需过多关注底层架构。它不仅支持快速原型设计，还确保了应用的稳定性和可扩展性。

hardhat - 以太坊开发环境简化智能合约测试部署

GithubHardhat以太坊区块链开发环境开源项目智能合约

Hardhat作为专业以太坊开发环境，简化测试、代码检查和智能合约交互等任务。支持插件扩展，可集成现有工具。由Nomic Foundation开发，为以太坊社区提供服务。Hardhat具备完善文档和活跃社区支持，助力开发者高效构建以太坊项目。

opytimizer - 基于自然启发的Python优化库简化元启发式算法开发

GithubOpytimizerPython优化器元启发式优化开源项目搜索空间自然启发算法

Opytimizer是一个基于自然启发的Python优化库,实现了多种元启发式算法。它允许用户创建自定义优化器、设计优化任务并组合不同策略。该库专注于最小化问题,提供丰富示例和主流机器学习框架集成。Opytimizer可简化计算实验和参数调优,适合优化算法研究和应用开发。

opt-6.7b - Meta AI推出开源预训练语言模型促进AI研究

GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目文本生成模型语言模型预训练

OPT-6.7B是Meta AI推出的开源预训练语言模型,采用因果语言建模方法训练。该模型具有67亿参数,在800GB多样化数据集上训练,性能接近GPT-3。OPT-6.7B可用于文本生成和下游任务微调,旨在促进大型语言模型的可重复研究,让更多研究者参与探讨语言模型的影响。

opt-125m - 开放预训练变压器模型OPT的功能与限制

GithubHuggingfaceOPT大语言模型开源项目数据集模型生成文本预训练模型

OPT是一种开放预训练的变压器语言模型，支持从125M到175B参数的不同模型，旨在推动可再现的研究。模型通过因果语言建模进行自监督预训练，适用于文本生成和下游任务评估。需注意，由于训练数据多样性不足，OPT在偏见和安全性上存在限制。用户可通过Hugging Face平台使用这些模型进行文本生成，以更深入了解大语言模型的表现。

Safe-Policy-Optimization - 安全强化学习的全面算法基准平台

GithubPKU-AlignmentSafe-Policy-OptimizationSafety-Gymnasium安全强化学习开源项目算法基准

Safe-Policy-Optimization为安全强化学习(Safe RL)提供了全面的算法基准平台。该项目整合了多种算法和环境，支持单智能体和多智能体任务，具备正确性、可扩展性、日志记录和可视化等特性。通过统一的接口和详细文档，Safe-Policy-Optimization简化了安全RL算法的评估和比较流程，为研究人员提供了强大的实验工具。

optimizer - Windows系统优化和隐私保护工具

GithubOptimizerWindows优化开源项目性能提升系统安全隐私保护

Optimizer是一款功能全面的Windows系统优化工具，致力于提升系统性能和加强隐私保护。支持24种语言，可禁用多余Windows服务和遥测功能，控制自动更新，快速安装实用程序，清理系统，修复注册表等。此外，Optimizer还提供硬件检查、自定义右键菜单和自动化操作，适合需要优化Windows系统体验的用户。

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