MCExtractor

多品牌处理器微码提取与分析工具

MCExtractor 微码提取处理器固件分析开源工具 Github 开源项目

MCExtractor是一款多品牌处理器微码工具,可提取分析微码信息,支持格式转换和完整性验证。内置数据库实现自动分类和更新检查,适合微码研究和管理使用。

MX_FFmpeg - FFmpeg跨平台库构建工具

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MX_FFmpeg是一个FFmpeg库构建工具，支持多种架构。通过简便的脚本，开发者可以构建完整的FFmpeg库或单个库。支持构建所有FFmpeg库或单个库，适用于不同架构。项目包含rebuild-ffmpeg.sh和build-ffmpeg.sh脚本，便于开发者根据需求进行构建。设置NDK位置后，可通过命令行完成构建过程。该项目为跨平台应用开发提供了音视频处理能力。更多信息可在项目网站查阅。

llmc - 开源工具压缩大型语言模型提升效率

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llmc是一个压缩大型语言模型的开源工具,采用先进压缩算法提高效率和减小模型体积。它支持多种LLM和压缩方法,可在单GPU上量化评估大模型,兼容多种推理后端。项目提供LLM量化基准,帮助用户选择合适的压缩策略。

CyberChef - 多功能网络数据处理与分析工具

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CyberChef是一款多功能网络数据处理工具，提供编码、加密、压缩等多种操作。支持XOR、Base64编码，AES、DES加密，以及二进制转储、数据压缩、哈希计算、IPv6解析等功能。该工具在浏览器中运行，无需安装，界面直观，适合各类分析人员使用。CyberChef具备拖放操作、自动检测编码、设置断点等特性，能高效处理复杂的数据操作需求。

zydis - 轻量的x86/x86-64反汇编和代码生成工具

Githubx86/x86-64 disassemblerzydis多平台支持开源项目高性能

Zydis是一款高性能、轻量级的x86和x86-64反汇编及代码生成工具，支持所有相关指令和扩展。它具备线程安全特性，并且不需要动态内存分配，文件体积小且性能优越。Zydis被广泛应用于x64dbg、Mozilla Firefox和Webkit等开源项目。该工具不依赖任何第三方库，能在多平台上顺利编译，提供详尽文档和多种示例程序，便于用户迅速上手。

ExtractNinja - 高效智能的多类型文档数据提取与分析工具

AI分析AI工具ExtractNinja数据提取数据自动化文档处理

ExtractNinja是一款基于AI技术的文档处理工具，能够快速从各类文档中提取和分析数据。支持处理简历、发票、合同等多种文档类型，通过简单的提取模式定义，实现自动化数据提取，有效减少人工输入工作。工具还提供自定义分析功能，帮助用户深入挖掘数据价值。支持Excel和CSV格式输出，适用于人力资源、财务、法务等多个部门的数据处理需求，为企业提供高效的文档数据处理解决方案。

T-MAC - 优化低比特量化LLM推理的CPU加速框架

CPU加速GithubLLM推理T-MAC低比特量化开源项目矩阵乘法

T-MAC是一个创新的内核库，采用查找表技术实现混合精度矩阵乘法，无需反量化即可加速CPU上的低比特LLM推理。该框架支持多种低比特模型，包括GPTQ/gguf的W4A16、BitDistiller/EfficientQAT的W2A16和BitNet的W1(.58)A8。T-MAC在多种设备上展现出显著性能提升，例如在Surface Laptop 7上，单核处理速度可达20 tokens/s，四核可达48 tokens/s，比llama.cpp快4~5倍。

Extracta.ai - 自动提取非结构化文档数据无需训练高效解析

AI工具Extracta.ai人工智能数据提取文档处理自动化

Extracta.ai为智能文档数据提取工具，可从多种非结构化文档中自动提取信息。支持PDF、图片、扫描件等格式，无需复杂训练。用户定义所需字段并上传文件后，即可获得结构化数据。适用于发票、简历、合同等文档处理，提高效率减少错误。采用加密存储技术，符合GDPR规定，确保数据安全。

mlx - 为Apple芯片优化的开源机器学习框架

APIApple芯片GithubMLX开源项目数组框架机器学习

MLX是一款针对Apple芯片优化的开源机器学习框架。它具有类NumPy的Python接口、可组合的函数转换、惰性计算和动态图构建等特性。通过统一内存模型，MLX支持在CPU和GPU间无缝切换。该框架为机器学习研究者提供了友好高效的开发环境，有助于快速验证创新想法。

mir - 多平台轻量级JIT编译器框架

GithubJIT编译器MIR中间表示代码优化开源项目编译器项目

MIR是一个轻量级JIT编译器框架，为快速高效的即时编译器实现提供基础。支持x86_64、ARM64、POWER等多种架构，采用强类型中间表示。MIR提供API用于创建模块、函数和指令，支持二进制和文本格式代码处理。编译器使用简化优化流程，包括函数内联和全局公共子表达式消除等，在编译速度和代码性能间取得平衡。MIR适用于需要快速、轻量级JIT编译的项目开发。

PlexRipper - 跨平台Plex媒体内容下载工具

GithubPlexRipperPlex服务器媒体下载器开源项目跨平台

PlexRipper是一款跨平台媒体下载工具,专为Plex用户设计。它可以索引用户有权访问的Plex服务器,实现内容下载并添加至个人Plex服务器。这种方式简化了媒体库扩展过程,无需搜索种子或支付Usenet服务费用。目前该项目处于积极开发的alpha阶段,基本功能已可使用,但仍在持续完善中。

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