#转换器

brocolli

此开源项目提供了基于Torch FX的PyTorch模型转换和量化功能，支持转换为Caffe和ONNX格式。用户可以通过简单的安装和使用步骤实现模型的转换与保存。尽管该项目已停止维护，它仍然提供了详细的使用示例和说明，适合需要进行PyTorch模型转换的用户。

generator

Generator是一个基于AsyncAPI规范文件的多用途生成器，支持生成多种应用和服务。内置如Node.js、Java、Python、HTML等官方模板，提供高效的生成方式。集成的Nunjucks模板过滤器避免重复工作。目前工具不再支持AsyncAPI 1.x版本，建议升级至最新版本以获得更佳体验。详细信息请查阅文档。

onnx2torch

onnx2torch转换器使从ONNX到PyTorch的模型转换变得简单，从而简化深度学习工作流。通过简单函数调用即可完成转换，并支持自定义层扩展，且支持模型返回ONNX格式。适用于分割、检测、分类和变压器模型。尽管当前支持的模型和操作有限，用户可以通过GitHub反馈需求，以协助开发团队改进。支持通过pip或conda快速安装，并提供详细的使用示例和扩展教程。

dukat

Dukat是一个开源的TypeScript定义文件到Kotlin声明转换工具。它运行于JRE 1.6+环境，生成兼容Kotlin 1.1+的文件。通过npm安装简便，支持命令行操作，可设置包名、模块注解和输出目录。JetBrains官方维护，提供稳定版和开发版，为开发者简化了TypeScript到Kotlin的转换过程。

ts-runtime-checks

ts-runtime-checks是一个TypeScript转换器，可自动从类型定义生成运行时验证代码。它依托TypeScript编译器，无需额外模式定义，在转译阶段生成原生JavaScript代码。该项目支持灵活的验证选项和复杂类型检查，易于集成到现有TypeScript项目中。通过ts-runtime-checks，开发者可以简洁高效地实现运行时类型安全。

distilbart-mnli-github-issues

本项目使用零样本分类技术，通过distilbart-mnli模型有效分类GitHub问题，辅以BART-large-mnli教师模型指导，识别特性请求、错误等问题类型，预测一致性达94.82%。该NLP解决方案提升分类准确度，支持自定义训练，适合客户服务和技术支持。项目还提供详细的训练数据与模型选择说明，为用户提供清晰的指导和实际应用案例。