Google Research提供多种项目的代码和数据集，数据集在CC BY 4.0国际许可下发布，源码文件在Apache 2.0许可下发布。用户可通过GitHub编辑器下载所需子目录，并进行浅克隆以提交拉取请求。库内容持续更新，最新更新时间为2023年。

这个代码库提供了使用LLaMA进行文本分类的基础代码。用户可以通过该项目设置实验环境并运行在Nvidia V100 GPU上，用于与Huggingface数据集进行文本分类实验。项目介绍了Direct、Channel和Pure Generation三种方法，并提供了预处理、推理和校准的具体示例。

Sweep是一款智能代码辅助工具，专注于GitHub开发流程优化。它能自动将问题转化为拉取请求，快速导航复杂代码，生成标准测试，并协助调试。Sweep显著提高了开发效率和代码质量，已获多家知名机构采用。该工具深入分析代码库，加速新功能开发和测试流程，同时降低成本。多个知名组织的实际应用证实了Sweep在提高软件开发质量方面的卓越价值。

DigestDiff专注于commit history分析，帮助开发者洞察项目进展和协作过程。工具注重隐私保护，仅访问提交历史而不接触实际代码。支持GitHub集成或手动输入，可生成insightful release notes和代码库概览。DigestDiff为开发团队提供安全、智能的方式解读代码库演变历程。用户可免费试用该工具，体验其独特功能。

code2prompt是一个命令行工具，可以快速将代码库转换为LLM提示。它支持通过Handlebars模板自定义提示，显示令牌数量，并可排除指定文件或文件夹。该工具自动整合和格式化多个源代码文件，简化了创建适用于代码分析和生成任务的LLM提示的过程。

项目提供精选的类别失衡学习相关论文、代码和库，旨在解决分类问题中的类别不平衡。资源涵盖多种编程语言和研究领域，按编程语言和研究领域分类。项目持续更新，并引入了新包imbalanced-ensemble，适合从事欺诈检测、稀有副作用预测等研究的人员使用。

Haddock为游戏开发者提供AI生成代码和工具。平台支持Roblox、Unity、Minecraft和Unreal等游戏引擎，提供免费的AI生成代码库。开发者可以通过文本生成代码，还能访问GPT-4、Copilot等高级AI工具生成的代码。平台核心功能ScripterAI支持多种游戏开发模式，旨在加速游戏开发流程。Haddock正在打造全面的免费AI生成代码资源库，为游戏开发者提供便利。

Maige是一款开源的代码库管理工具，为GitHub仓库提供智能工作流程。它支持自动标签、任务分配、评论和代码审查等功能。用户通过简单描述规则，即可实现自动化操作，显著提升团队协作效率。Maige还具备自定义指令和代码沙箱等高级功能，适合各类规模的开发团队使用。该工具采用按使用量付费的灵活定价模式，并提供免费试用。

RepoAgent是一个基于大型语言模型（LLM）开发的自动化代码库文档管理系统。它能够实时监测Git仓库的更新，自动解析代码结构并生成相应的文档，极大减少了手动编写文档的需求，有效提高了开发效率和项目可维护性。

Dify Docs是Dify开源LLMOps平台的官方文档仓库，包含网站代码和Markdown源文件。该仓库托管在GitHub上，为docs.dify.ai网站提供内容支持。文档涵盖了Dify产品的使用指南、API说明等资源，采用CC-BY许可协议。这个仓库为开发者提供了了解和使用Dify平台的重要参考资料。

Greptile是一款专注于代码库的智能工具，能够解答代码相关问题并审核Pull Requests。开发者只需提供GitHub仓库链接，即可与系统进行交互，深入探索代码结构，并获得代码生成支持。适用于各种编程语言和框架，Greptile注重数据安全，不会存储用户代码，且已通过SOC2 Type II认证。这个工具旨在提升开发效率，帮助用户更好地理解和管理各类代码库。

github-api是一个Java库，为开发者提供GitHub API接口。支持仓库管理、问题跟踪和用户认证等GitHub操作。该库保持更新，与GitHub功能同步，并提供文档支持。适用于需要在Java应用中集成GitHub功能的开发场景，如自动化工具或开发环境构建。

OpenAI 提供的社区库 SDK 允许开发者轻松集成OpenAI先进技术至.NET应用程序。此SDK适用于所有.NET开发者，包括完整的API访问权限、实用工具库及详尽文档，是加速AI集成进程的理想选择。

Mutable.ai是一个基于人工智能的代码文档生成平台，自动分析代码结构并生成详细文档和Wiki。平台可回答复杂的代码相关问题，如多框架支持和文件功能。它旨在优化开发流程，提升团队效率，让开发者专注于核心编码工作，减少手动编写文档的时间。

该项目提供了多种注意力机制和主干网络的PyTorch实现代码。涵盖External Attention、Self Attention、Squeeze-and-Excitation等注意力机制,以及ResNet、MobileViT等主干网络。代码结构清晰,注释详细,既可帮助初学者理解核心原理,也可作为科研和工业应用的可复用组件。项目适合深度学习爱好者学习和实际使用。