#开源项目

VideoPipe 是一个用 C++ 编写的开源视频分析和结构化框架，依赖少且易于上手。适用于视频结构化、图片搜索、人脸识别、交通和安防领域的行为分析。支持多种视频流协议和解码方式，集成深度学习和传统图像算法，具备目标检测、图像分类、特征提取等功能。插件化设计允许根据需求灵活组合，适用于多种平台，性能优良，广泛适用于各类应用场景。

Trieve 提供自托管解决方案，支持语义密集向量搜索、拼写容错搜索、子句高亮显示、推荐、RAG API 路由等功能。用户可自定义模型并优化混合搜索，Trieve 还支持流行度排名、重复检测等，适用于本地或公司VPC的高效搜索基础设施搭建。

Distilabel是专为AI工程师设计的开源框架，用于数据合成和反馈。该框架提供高质量输出、数据所有权和高效性，适用于预测和生成模型。通过提升数据质量和整合多种LLM反馈，Distilabel提高AI输出质量。支持与最新研究的整合，确保灵活性、可扩展性和容错能力。欢迎加入开源社区，参与数据集和模型的构建，享受社区资源和支持。

GPUPixel是一个实时高性能图像和视频滤镜库，基于OpenGL/ES开发，支持iOS、Android、Mac、Windows和Linux平台。采用C++11编写，内置商用级美颜滤镜。GPUPixel体积小巧，易于编译和集成，适合需要跨平台滤镜功能的开发者。

本书详细记录了Podwise产品从灵感到实现变现的全过程。Podwise是一款专为播客听友设计的AI知识管理应用，通过转录、提取、总结等功能帮助高效管理播客内容。书中涵盖灵感、构建、发布、增长和复盘五个阶段，适合关注前沿科技、创业故事和产品增长的读者。加入硬地骇客社区，与Hacker们一起探讨技术、产品和商业，寻找利基市场，构建小而美的生意。

Keras 3 提供高效的模型开发，支持计算机视觉、自然语言处理等任务。选择最快的后端（如JAX），性能提升高达350%。无缝扩展，从本地到大规模集群，适合企业和初创团队。安装简单，支持GPU，兼容tf.keras代码，避免框架锁定。

DeepFaceLab是一款广泛使用的深度换脸软件，支持面部替换、年轻化、头部替换等多种操作。超过95%的深度伪造视频都是通过DeepFaceLab制作，受到YouTube和TikTok创作者的欢迎。该软件支持多种平台，并提供丰富的教程和指南，适合视频编辑爱好者和专业人士。通过学习工作流程和提升技能，用户可以在AfterEffects或Davinci Resolve等视频编辑软件中获得最佳效果。

GFPGAN利用预训练的StyleGAN2等人脸生成网络进行盲人脸修复。项目提供多种在线演示，包括Huggingface Gradio和Colab，支持增强背景区域，适用于各种质量的图像输入。最新1.4版本生成更多细节并保持身份一致性。无需CUDA扩展的清洁版本适用于多平台运行。

CLIP通过对比学习训练神经网络，结合图像和文本，实现自然语言指令预测。其在ImageNet零样本测试中的表现与ResNet50相当，无需使用原始标注数据。安装便捷，支持多种API，适用于零样本预测和线性探针评估，推动计算机视觉领域发展。

EasyOCR是一款支持80多种语言和主要书写系统（如拉丁文、中文、阿拉伯文等）的光学字符识别（OCR）工具。它提供简单的安装和使用指南，帮助快速实现文本检测与识别，适用于多种场景。最新版本增加了Apple Silicon支持并修复了兼容性问题。未来版本将支持手写文本识别，进一步增强其功能。

本教程介绍深度学习在图像处理中的应用，涵盖使用Pytorch和Tensorflow进行网络结构搭建和训练。课程内容包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和关键点检测，适合研究生和深度学习爱好者。所有PPT和源码均可下载，助力学习和研究。

Supervision 是一个模型无关的计算机视觉工具包，支持分类、检测和分割模型的集成。用户可以加载数据集、可视化检测结果并进行区域统计。该工具包提供了丰富的注释和数据集处理功能，适用于零售和交通管理等领域。了解更多关于使用 Supervision 加速计算机视觉应用开发的信息。

页面提供丰富的深度学习、机器学习、Golang、PostgreSQL数据库、分布式系统和数据库系统的学习资源。用户可找到相关文档的中文翻译和详细章节链接。项目欢迎PR贡献，如发现错误信息，请通过反馈联系作者。

Ax项目根据Stanford DSPy研究与Agentic workflows概念，实现智能代理快速开发。支持多种大型语言模型（LLM）、向量数据库，具备自动化提示生成、文档格式转换以及多模态DSPy和流式输出验证。该框架适用于Typescript生产级部署，低依赖性，满足现代软件开发需求。

提供最新的深度学习示例，使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行，确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新，包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库，支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。

HC3项目推出了首个Human vs. ChatGPT对比语料集，提供多个版本的ChatGPT检测器。项目通过开源模型工具高效检测ChatGPT生成内容，并收集中英双语问答语料助力学术研究。HC3数据集已在Huggingface和ModelScope发布，检测器包括问答版、独立文本版和语言学版，支持中英文检测。

此Node.js库为微软Bing Chat的非官方封装，提供简单接口实现与Bing Chat的交互。支持流式响应与多种AI模式，但由于是逆向工程，可能存在长期稳定性问题。适用于需要Node.js 18或更高版本及有效Bing Chat cookie的后端API集成。

AutoGroq根据用户需求动态生成AI团队，优化工作流程和项目管理。无需手动配置，即可实现专家生成、自然对话、代码片段提取等功能，并支持多种LLM整合。该工具已被近8000名开发者采用。

通过GreasyFork安装的脚本，支持导出ChatGPT聊天记录为文本、HTML、Markdown、PNG和JSON格式。需先安装Tampermonkey扩展程序，适合存档和管理多个对话，支持从API获取记录，并提供导出和删除功能。

🤗 Diffusers 是一个生成图像、音频和3D结构的预训练扩散模型库，提供易用的推理管道和可定制的模型组件。它支持多种调度器和预训练模型，适用于多种任务和应用场景，并兼容 PyTorch 和 Flax 框架。用户可以简单生成内容或训练自定义扩散模型。

一款用Python编写的开源图像标注工具，适用于深度学习数据集的创建。支持PASCAL VOC、YOLO和CreateML等多种标注格式，可在Linux、macOS、Windows等平台上运行，并提供详细的安装和使用指南。用户可以通过直观的界面创建矩形框标注，支持预定义类、热键操作和Docker部署，是机器学习和计算机视觉项目的数据标注利器。

TensorFlow.js 是开源的硬件加速JavaScript库，专用于训练和部署机器学习模型。开发者能利用灵活直观的API在浏览器和Node.js环境中创建和运行模型，包括从头开始构建模型、运行现有模型和使用传感器数据重新训练模型。支持多种后端和平台，满足不同项目的需求。

Labelme是一个Python图像标注工具，使用Qt构建界面，支持多边形、矩形、圆形、线条和点的标注，适用于图像分类、语义分割、实例分割和视频标注。提供GUI自定义功能，并支持导出VOC和COCO格式数据集。兼容Windows、macOS和Linux平台，安装简单，资源丰富，易于使用。

本项目演示了使用深度学习技术从单个界面截图生成代码，适用于iOS、Android和网页平台，生成准确率超过77%。系统虽然具有实验性和教育目的，但提供了未来机器智能研究的重要数据和源码支持。

AllenNLP是一个基于PyTorch的Apache 2.0自然语言处理研究库，专注于开发先进的深度学习模型。该项目已进入维护模式，并将在2022年12月16日前继续修复问题和响应用户提问。推荐的替代项目包括AI2 Tango、allennlp-light、flair和torchmetrics，以帮助用户更好地管理实验和使用预训练模型。

Turi Create是一款简化机器学习模型开发的工具，适合非专业人士使用。它支持添加推荐、目标检测、图像分类、图像相似度和活动分类等功能。工具兼容文本、图像、音频、视频和传感器数据，提供内置可视化和快速扩展性，并支持导出模型到Core ML，用于iOS、macOS、watchOS和tvOS应用。

提供斯坦福CS 20课程的TensorFlow代码示例和详细课程笔记，涵盖Python 3.6与TensorFlow 1.4.1，实时更新课程进度，包含前一年课程的资源。详细信息见课程大纲和设置指南。

使用条件对抗网络实现图像到图像翻译，支持从建筑立面生成到日夜转换等多种任务。该项目能在小数据集上快速产生良好结果，并提供改进版的PyTorch实现。支持多种数据集和模型，并附有详细的安装、训练和测试指南。

Sonnet是由DeepMind开发的TensorFlow 2扩展库，提供简单且可组合的抽象模型，核心概念为snt.Module，支持自定义和预定义模块。Sonnet不限制训练框架，适合监督、非监督和强化学习，并支持分布式训练和高级的TensorFlow功能。

Pytorch-UNet项目提供定制的U-Net实现，支持多类别分割任务，包括车体遮罩、肖像分割和医学图像分割。兼容PyTorch 1.13及以上版本，提供Docker镜像和预训练模型，便于集成和使用。模型在高分辨率图像上训练，取得了0.988的Dice系数，并支持自动混合精度，可通过Weights & Biases实时监控训练进度。

本项目基于《Attention is All You Need》论文实现了PyTorch版Transformer模型，利用自注意力机制替代传统的卷积和循环结构，在WMT 2014英德翻译任务中表现出色。项目支持模型训练和翻译，部分字节对编码相关部分尚未完全测试，仍在开发中。提供详细的教程，包括数据预处理、模型训练和测试步骤，为用户提供全面指导。

本指南详细介绍了如何使用Sklearn和TensorFlow进行机器学习，包括在线阅读、Docker镜像、PYPI包和NPM包的多种下载方式，并提供了完整的编译和安装步骤。通过该指南，读者能够学习和掌握数据分析及机器学习的实用技能。

AutoTrain Advanced 是一款无代码解决方案，只需几次点击即可训练机器学习模型。需要上传正确格式的数据以创建项目，关于数据格式和定价的详细信息请查阅文档。AutoTrain 免费使用，只需为使用的资源付费。支持在 Colab 和 Hugging Face Spaces 上运行，也可以通过 PIP 本地安装。适用于 Python 3.10 及以上版本，推荐在 Conda 环境中运行。更多信息请访问项目文档页面。

JARVIS项目专注于人工通用智能(AGI)的研究，提供最新的技术和工具。最新发布的EasyTool简化了工具的使用，TaskBench用于评估大型语言模型的任务自动化能力。项目支持本地、远程和混合模式的部署，满足不同配置需求。通过ChatGPT进行任务规划、模型选择、任务执行和响应生成，整合多个专业模型解决复杂的AI任务。

Korvus是一款开源搜索SDK，将整个RAG（检索增强生成）流程整合在单个数据库查询中。基于Postgres，支持Python、JavaScript和Rust等编程语言，提供高性能且可定制的搜索功能，减少基础设施的复杂性。它结合了LLMs、向量存储、嵌入生成、重排和摘要等功能，简化搜索架构，提升性能。

Bytom是一种区块链协议，支持用户定义、发行和转移数字资产。其官方golang实现提供关键管理、账户及资产管理、交易发送等功能，可通过Homebrew或源码安装。项目正在积极开发中，提供详细的安装和运行指南，并欢迎社区贡献。