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了解官方C# OpenAI库的全新开发和升级，该库支持GPT-3.5/4及DALL-E 2/3等API。此官方版本提供简便的接入方法和持续的技术支持。更多更新详情，请查看官方博客。

jieba-rs 是一个用 Rust 编写的中文分词库，提供快速和准确的分词功能。使用方法简单，通过添加到 Cargo.toml 即可使用。支持 TF-IDF 和 TextRank 关键字提取等功能，性能优异，比 cppjieba 快 33%。适用于多种开发环境，包括 NodeJS、PHP、Python 和 WebAssembly。

ml.js库提供了一系列JavaScript环境下的机器学习工具，覆盖无监督学习、监督学习、神经网络、回归、优化、数学运算和数据处理等功能。用户可轻松在浏览器中引用并使用这些工具，每个模块都附有详细的链接说明，便于开发者快速找到和使用所需功能。

Huggingface.js是多个JS库的集合，用于与Hugging Face API交互，支持创建或删除仓库、上传下载文件及调用超过10万个机器学习模型。兼容现代浏览器和Node.js 18以上版本，并通过NPM或CDN静态托管进行安装。主要功能包括推理服务、自然语言界面和远程文件解析，适用于多种机器学习应用场景。

TensorFlow Addons是一个开源库，提供了不在核心TensorFlow中的新增功能，包括操作符、层、指标、损失和优化器等。尽管该项目计划在2024年5月结束维护，但它仍然在许多机器学习项目中扮演重要角色。推荐迁移到TensorFlow社区的其他库，如Keras, Keras-CV和Keras-NLP。更多信息请参阅TensorFlow Addons的GitHub页面。

TensorFlow Compression 提供一套数据压缩工具，帮助构建端到端优化的数据压缩机器学习模型。该库支持高效存储数据表示，减少性能损失。主要功能包括范围编码、熵模型类以及用于数据压缩的额外TensorFlow功能和Keras层。2024年2月1日起，该库进入维护模式，适用于TensorFlow 2.14及以上版本。用户可以通过教程和论文链接深入了解有损数据压缩及模型优化方法。

jMolecules提供一系列库，帮助开发者用纯Java实现领域模型，明确架构概念，减少技术依赖和样板代码。支持领域驱动设计（DDD）、分层架构、洋葱架构和六边形架构等多种风格，并允许工具集成以生成文档和验证结构。注解和接口可表达领域构建块及事件概念，便于开发和自动化验证。支持与Spring、Data JPA、MongoDB等技术的无缝集成，确保代码即插即用。

Awesome Python是一个精选的Python框架、库、软件和资源列表，涵盖Web开发、数据分析、机器学习等多个领域。项目包含管理面板、算法实现、异步编程、音频处理、认证、构建工具等类别，为Python开发者提供全面的生态系统资源。该集合适合各层级的开发者参考使用。

bytes是Rust生态系统中一个用于处理字节数据的实用工具库。它提供Bytes、BytesMut、Buf和BufMut等核心功能，实现高效的字节操作。该库具有可选的serde序列化支持，并配有详细文档。采用MIT许可证的bytes库欢迎社区贡献，为Rust开发者提供了实用的字节处理工具。

awesome-rust 项目汇集了 Rust 生态系统中精选的代码和资源。涵盖应用开发、系统工具、音频处理、区块链等多个领域的优质项目和库。为开发者提供丰富资源,便于探索 Rust 生态系统,发现实用工具。适合不同经验水平的开发者查找 Rust 相关资源。

swift-dependencies-additions扩展了swift-dependencies库的功能，提供多个高级依赖抽象。它包含Accessibility、Application、BundleInfo等基础抽象，以及AppStorage、CoreData和Notification等实验性高级抽象。库中的API设计一致且易于测试，有助于简化iOS应用的依赖管理。开发者可灵活选择导入单个模块或全部依赖项。

这是Apple开源的Python库，用于集成App Store服务器API和通知。它实现了API调用、数据验证和收据处理等功能，包括获取交易历史和验证签名数据。该库还支持创建促销优惠签名。适用于Python 3.7及以上版本，可通过pip安装。这个开源项目简化了开发者与App Store后端服务的交互过程。

这个 Node.js 库用于集成 Apple App Store 服务器 API 和服务器通知。它提供 API 调用、签名验证和促销优惠签名创建功能。支持 Node.js 16+，可通过 NPM 或 Yarn 安装。库包含详细文档和使用示例，方便开发者实现 App Store 相关功能。

这个开源库为Arduino平台提供LoRaWAN通信功能，支持多种LoRa收发器。它实现了Class A和Class C，覆盖多个地区频段。主要特性有上下行数据传输、参数自定义和OTAA激活等。Beelan-LoRaWAN简化了开发流程，可用于各类Arduino板和LoRa模块。

python-cheatsheet项目是一个综合性的Python编程资源，包含详细的速查表和编程指南。它涵盖了从基础到高级的多个Python主题，如集合、数据类型、语法、系统操作、数据处理等。这个开源项目为开发者提供了便捷的参考工具，有助于提高编程效率和深入理解Python特性。

这是一个全面收录Java框架、库和软件的精选列表,涵盖构建工具、字节码操作、机器学习等多个领域。项目提供丰富的Java开发资源,可提高开发效率和代码质量。不同经验水平的开发者都能在此找到有价值的工具和库,用于增强Java项目开发。

这个项目汇集了C语言领域的优质开源资源,涵盖AI、编译器、压缩、并发、加密、数据库等多个方向。它提供了丰富的库、工具和学习材料,包括构建系统、调试工具和文档生成器等实用工具。该列表严格筛选纯C项目,不含C++内容,是C语言开发者的重要参考。项目分类详细,涵盖从基础组件到高级应用的各个方面,体现了C语言生态系统的广度和深度。资源保持定期更新,社区活跃度高,欢迎开发者参与贡献,共同完善这个宝贵的C语言资源库。

awesome-editorjs 是一个汇集 Editor.js 相关工具、库和资源的项目。内容涵盖文本编辑、媒体嵌入、表格、代码等功能块工具，还包括多种内联工具和插件。项目提供了主流编程语言的库支持和常见 CMS 的插件。开发者和内容创作者可以在此找到丰富的 Editor.js 资源，用于构建强大的编辑功能。

awesome-v汇集了V语言生态系统中的优质资源,包括框架、库、工具和应用实例。涵盖命令行、编辑器、游戏、图形、网络等多个开发领域,为V语言开发者提供全面的参考。该项目持续更新,旨在促进V语言社区的发展和项目开发效率的提升。

该项目将MoritzLaurer/roberta-base-zeroshot-v2.0-c模型转成ONNX格式，旨在增强推理性能和部署灵活性，借助Hugging Face的Optimum库进行转换。适用于多任务快速处理的应用场景，在零样本分类中，无需大量手动标注数据，便可实现有效的文本分类，适合各类语言处理任务。

项目中包含MythoMax L2 13b模型的Q4_K_M量化版本，基于mradermacher的GGUF方案。这一版本能通过Text Gen Webui与llamacpp_hf结合实现个性化应用，适合希望优化资源利用和提升模型性能的开发者与研究人员。