#开源库

ModelScope简化了AI模型在推理、训练和评估方面的流程，支持CV、NLP、语音、多模态和科学计算等领域的应用。该平台提供统一接口和丰富的API层级，便于开发者轻松集成和使用700多种最新开源模型。适合初学者和专业人士快速上手，体验强大功能。

pykoi是一个开源的Python库，利用RLHF优化大型语言模型（LLM）。它提供统一界面，包含RLHF/RLAIF数据和反馈收集、强化学习微调及模型比较等功能，支持用户存储聊天记录并进行性能对比。此外，pykoi还支持快速实现上下文感知对话生成，并确保数据隐私和安全，适用于CPU和GPU等多种计算资源。

LangChain和Ray是关键的Python库，用于快速开发和部署大规模语言模型（LLM）应用。项目提供了多种技术示例和用例，包括开源LLM搜索引擎、快速嵌入生成及基于检索的问答系统。通过文档、Slack和论坛与开发者社区互动，共同学习与成长。

Meerkat是一个开源的Python库，专为可视化、探索和注释各类数据集而设计，特别适合处理非结构化数据类型（如文本、PDF、图像和视频）。Meerkat支持与Pandas、Arrow和HF Datasets无缝整合，无需数据移动。用户能够使用简洁的Python代码嵌入机器学习模型，实现搜索、分组和自动完成等功能。借助Meerkat的高度定制化可视化组件，适用于探索性数据分析和快速验证数据标注等多种应用场景。

PS Move API 是一个开源库，支持在 Linux、macOS 和 Windows 系统上通过蓝牙和 USB 连接索尼 Move 控制器，无需 PS3。功能包括蓝牙配对、LED 和震动设置、传感器读取、扩展设备支持，以及通过 OpenCV 实现 3D 空间追踪，还支持增强和虚拟现实的传感器融合。核心库使用 C 语言编写，并提供 C++ 和 Python 3 绑定，适合高效开发。

LibMTL是一个基于PyTorch的开源库，专为多任务学习（MTL）设计。它提供了一致的代码库和评估流程，支持多种架构和优化策略，涵盖多个领域的基准数据集。LibMTL采用模块化设计，允许用户灵活添加自定义组件或调整现有算法，方便开发新策略或应用于新场景。详尽的文档确保不同经验水平的开发者都能轻松使用。

此项目是一个综合性的C++资源集合，包含了各种框架、库和工具。涵盖范围广泛，从标准库到人工智能、音频处理和游戏引擎等领域。除了代码库外，还提供了学习资源、开发工具和社区信息。适合各级别的C++开发者参考和使用，有助于技能提升和问题解决。

ASHPD (Asynchronous Shell for Portal Daemons) 是一个用Rust语言实现的XDG桌面门户接口库，基于zbus构建。它封装了DBus接口，简化了开发者与桌面门户的交互过程。ASHPD支持颜色选择、摄像头访问等功能，并提供tracing、tokio运行时、GTK4集成等可选特性。该项目还包含一个演示应用，用于展示和测试各种门户功能。ASHPD为Rust开发者提供了访问XDG桌面门户功能的便捷方式。

awesome-go 是一个全面的 Go 语言资源汇总,包括各类框架、库和软件。涵盖人工智能、音频处理、认证授权、区块链等多个领域的优质项目。该列表持续更新,为开发者提供高质量的 Go 工具和库参考,有助于提升开发效率。作为一个中立的资源集合,awesome-go 是 Go 程序员的重要参考。

Intervention Image是一个PHP图像处理库，支持GD和Imagick驱动。它提供统一的API接口，用于创建、编辑和合成图像，包括动画图像处理。该库与框架无关，遵循PSR-12规范，适用于调整大小、添加水印和格式转换等多种图像处理任务。Intervention Image的设计旨在简化图像处理流程，提高开发效率。

PyGAD是一个开源的Python库，用于构建遗传算法并优化机器学习模型。支持单目标和多目标优化，以及Keras和PyTorch框架。PyGAD提供多种交叉、变异和选择方式，并允许自定义适应度函数。库正在积极开发，并提供详细文档和示例帮助用户快速上手。

Zod是为TypeScript量身打造的模式声明和验证库。它通过单一声明自动推断静态类型，消除重复工作。该库以零依赖、轻量级和不可变性为特色，兼容Node.js和现代浏览器。Zod提供简洁的链式接口和函数式方法，便于构建复杂数据结构。它优化了开发体验，简化了类型管理，是TypeScript项目的理想选择。

swift-concurrency-extras是一个开源库，为Swift并发编程提供实用工具集。该库增强了Swift并发代码的可测试性和可靠性，包含LockIsolated类型用于安全访问共享状态、Stream和Task相关辅助函数，以及串行执行工具。它主要面向需要编写可靠并发代码和单元测试的开发者，有助于简化异步编程中常见挑战的处理过程。

awesome-modern-cpp项目是一个综合性的现代C++资源集合。它包含了书籍、社区、讲座、博客和网站等多样化内容，涵盖C++11及更新标准的特性。该项目还收录了项目模板、测试框架、基准测试工具、日志库、并发编程库以及解析与序列化库等实用资源，为C++开发者提供全面的学习参考。

Java-OCA-OCPP是一个开源Java库，用于实现开放充电点协议(OCPP)。该库支持OCPP 2.0.1和1.6版本的SOAP和WebSocket通信，采用测试驱动设计，便于开发者适配和修改。它可用于构建符合OCPP规范的中央系统或充电桩，并按功能配置文件分类处理传入请求事件，有助于电动汽车充电基础设施的开发。

vocode-core是一个开源框架，专注于简化语音对话LLM应用的开发过程。该框架提供了直观的抽象和丰富的集成，支持开发者快速实现实时语音交互、电话通话和视频会议等功能。它兼容多种转录、大语言模型和语音合成服务，同时提供详细文档和入门指南，适用于构建个人助手等多样化的语音交互应用。

iztro是一个开源的紫微斗数排盘JavaScript库。它提供丰富的星盘数据计算和分析功能,支持多语言输入输出和链式调用。通过全局配置和插件机制,可适应不同流派需求。开发者可利用iztro生成完整星盘数据,专注于界面设计和深度分析,为占星研究和应用提供有力支持。

dry-core 是 Ruby 开发者的核心工具库，作为 dry-rb 生态系统的一部分，提供多种实用工具和扩展。支持 MRI 3.0.0+ 和 JRuby 9.4+，配有完善的 API 文档和用户指南。这个库旨在提升应用性能，简化开发流程，帮助开发者编写高效、易维护的 Ruby 代码。dry-core 提供了类属性、常量、委托、扩展等核心功能，可以在各种 Ruby 项目中使用。

dry-effects是一个管理Ruby程序副作用的开源库。它提供结构化方法处理状态管理、依赖注入和异步操作，提高代码可测试性和可维护性。支持MRI 3.0.0以上和JRuby 9.4以上版本，为Ruby开发者提供项目优化工具。

dry-types是一个增强Ruby类型系统的开源库。支持MRI 3.0+和JRuby 9.4+版本，提供详细的用户和API文档。该库通过改进类型系统，有助于提高Ruby代码的可靠性和可维护性。dry-types为Ruby开发者提供了一个实用的类型管理工具。

PhotoView是一个Android图片查看组件，为ImageView增添了缩放功能。它支持多点触控和双击缩放，提供流畅滚动，可集成到ViewPager等容器中。该组件能通知矩阵变化和用户点击，便于开发者调整UI。PhotoView由Stream维护，通过Maven Central发布，为Android应用提供了实用的图片查看功能。

Youtubei 是一个直接从 YouTube API 获取数据的开源库。相比网页抓取，它提供更快速、可靠的结果。支持视频、播放列表和频道的搜索及信息获取，具备分页功能。此外，还包含专门的 YouTube Music 客户端。Youtubei 设计简洁，便于开发者将 YouTube 数据集成到应用中。该库要求 Node.js 版本 16 及以上。作为 scrape-yt 的替代品，Youtubei 通过向 youtubei/v1 接口发送请求来获取数据。

openWakeWord是一个开源语音唤醒词库，用于开发语音交互应用和界面。它提供预训练模型，可识别常见词语，适应真实环境。该项目旨在平衡速度、准确性和易用性，采用简单架构，支持高效训练新模型，无需大量手动数据采集。

Google Benchmark是一个C++性能基准测试库，用于精确测量代码片段的执行效率。它支持C++03以上版本，提供简洁API便于开发者对比代码性能。该库具备详细文档、跨平台兼容性和CMake集成，是一个强大的代码性能分析工具。

tnlearn是一个开源Python库，通过符号回归算法生成任务专属神经元。该库利用多样化神经元构建神经网络，提升特征表示能力。tnlearn支持向量化符号回归，寻找最优公式并将其参数化为神经元的可学习聚合函数。在多项基准测试中，tnlearn展现出优异性能，为人工神经网络设计开辟新途径。

api-inference-community是一个开源项目，旨在帮助第三方库与Hugging Face Hub集成。它提供Docker容器创建功能，使库能实现类似transformers的Hub小部件。项目包含通用模板和指南，便于开发者集成新库和AI任务。支持的任务包括语音识别、文本生成和图像识别等。项目提供完整的开发、测试和部署流程，促进AI推理API的开发和社区协作。

opencv_contrib 是 OpenCV 库的扩展模块仓库，包含多个实验性计算机视觉功能。它允许开发者贡献和测试新算法，同时保持 OpenCV 主库的稳定性。仓库涵盖目标检测、3D重建和机器学习等高级技术。用户可通过 CMake 将这些模块集成到 OpenCV 构建过程中，从而增强库的功能。

opencv_extra仓库为OpenCV库提供额外数据支持。包含官方网站、文档、问答论坛等重要资源链接，以及问题追踪系统。仓库还提供了详细的贡献指南，涵盖pull request规范、分支选择、测试文档要求、提交历史管理和编码风格等关键开发规则。

Lucia是一个TypeScript编写的身份验证库，简化会话处理并提供易用的API。支持Node.js、Bun、Deno和Cloudflare Workers等多种运行时，具有完全类型化和广泛的数据库兼容性。该库减少配置复杂度，为开发者提供高效的身份验证方案。

libgphoto2是一个开源库,用于访问多种品牌的数码相机。支持PTP和MTP协议,能与大多数非大容量存储模式相机通信。具有跨平台兼容性,提供Java、Python、C#等多种编程语言绑定。开发者可利用libgphoto2构建相机控制和图像传输应用。

SimpleResults是一个轻量级的.NET库，用于实现Result模式并结构化服务返回结果。它支持多种结果类型，如Result、ListedResult和PagedResult，能够优雅地处理错误和成功消息。该库提供了与ASP.NET Core的无缝集成，可将Result对象转换为ActionResult或IResult。此外，SimpleResults还支持Fluent Validation集成和结果对象到HTTP状态码的转换，为开发人员提供了灵活且高效的错误处理方案。

Jennifer是一个Go语言代码生成库，提供简洁API用于生成各种Go语法结构。它支持自动导入包、生成函数、接口和结构体等。Jennifer适用于自动化代码生成任务，可提高开发效率。该库的灵活性使开发者能够创建复杂的代码模板，适合多种代码生成场景。

jsi-rs是一个开源库，使开发者能够使用Rust语言编写React Native JSI模块。该库提供了原生模块开发的支持和详细的入门指南。项目处于早期阶段，鼓励社区参与以改进API和增强稳定性。jsi-rs基于MIT许可证发布，为React Native开发提供了新的模块开发选择。

LinaVG是一个高效的2D矢量图形库，提供抗锯齿凸形状和线条绘制，以及传统和SDF文本渲染功能。支持渐变、轮廓、阴影等多样化样式选项。通过生成优化缓冲区，可轻松集成到自定义后端。适用于构建即时和保留模式GUI应用，具有线程安全特性。支持多种形状、线条和文本渲染选项，是开发高性能2D图形应用的有力工具。

graphql-scalars是一个开源的GraphQL自定义标量类型库，旨在帮助开发者创建精确且类型安全的GraphQL模式。该库提供了多种预定义的标量类型，如日期、时间和JSON等，同时支持社区贡献新的类型。通过使用graphql-scalars，开发者可以构建更严格、更可靠的GraphQL API，提高数据处理的准确性和效率。这个项目为GraphQL开发提供了重要的工具支持，有助于提升整体的API质量。

OpenCV是开源的计算机视觉库，提供详尽的文档、在线课程和活跃的Q&A论坛。用户可在GitHub上报告问题和贡献代码，需遵循明确的贡献指南。此外，OpenCV支持提交社区项目和参与志愿者活动，通过多个平台获取最新的计算机视觉与AI动态。