网站建设地位,wordpress 小工具 插件,最好的关键词排名优化软件,微信开放平台怎么注册streamlit/streamlit
Stars: 27.5k License: Apache-2.0 Streamlit 是一个快速构建和共享数据应用程序的方法。它可以将数据脚本转换为可分享的 Web 应用#xff0c;只需几分钟即可完成。该项目完全由 Python 编写#xff0c;开源且免费#xff01;一旦创建了一个应用程序只需几分钟即可完成。该项目完全由 Python 编写开源且免费一旦创建了一个应用程序您可以使用他们的 Community Cloud 平台来部署、管理和共享您的应用。
快速构建并分享数据应用使用 Python 进行开发开源且免费支持输入小工具、DataFrame、图表等功能
makeplane/plane
Stars: 17.0k License: AGPL-3.0 Plane 是一个开源的自托管项目规划工具可以用于管理问题、迭代和产品路线图。它提供了以下核心优势和主要功能
问题计划与跟踪使用强大的富文本编辑器快速创建问题并添加详细信息支持文件上传。为更好地组织和跟踪可以添加子属性和对其他问题的引用。附件通过将文件附加到问题上实现有效协作在团队中轻松查找和共享重要的文档。布局根据个人喜好选择列表、看板或日历等布局来定制您的项目视图并以符合您理解逻辑的方式可视化展示。迭代周期 (Cycles)使用迭代周期进行冲刺计划确保团队在正确方向上高效工作。借助燃尽图等有用功能深入了解项目进度情况。模块 (Modules)将庞大复杂任务拆分成小的容易管理的模块并在不同团队之间指派这些模块以便轻松跟踪与规划整个项目进度视图 (Views)创建自定义过滤器仅显示关注事项并且支持分享页面 (Pages)Plane 页面充当 AI 驱动的记事本可以轻松记录问题、迭代计划和模块细节并与您的问题同步。Command K通过新的 Command K 菜单获得更好用户体验。从一个便捷位置管理和导航你所有项目。GitHub Sync将 GitHub 上的问题与 Plane 同步以简化规划流程在一个地方跟踪并协作处理所有问题。
qmk/qmk_firmware
Stars: 15.4k License: GPL-2.0 QMK 固件是一个基于 tmk_keyboard 固件的开源键盘固件。以下是该项目的核心优势和关键特性
灵活性支持多种不同类型的键盘包括 Planck、Preonic、ErgoDox EZ、Clueboard 和 Atreus并且还有社区对其他许多键盘提供支持。定制化可以根据个人喜好自定义按键布局和功能在满足个体需求方面具备很高的灵活度。文档完整它提供了详细而全面的文档由 Docsify 提供技术驱动并托管在 GitHub 上。
apple/ml-stable-diffusion
Stars: 14.8k License: NOASSERTION 这个项目是一个用于在 Apple Silicon 上运行稳定扩散的 Core ML 库。该项目包括以下内容
python_coreml_stable_diffusion一个 Python 软件包用于将 PyTorch 模型转换为 Core ML 格式并使用 Hugging Face diffusers 进行图像生成。StableDiffusion一种 Swift 软件包开发人员可以将其作为依赖项添加到 Xcode 项目中在应用程序中部署图像生成功能。该 Swift 软件包依赖于由 python_coreml_stable_diffusion 生成的 Core ML 模型文件。
主要功能和核心优势
将 PyTorch 模型转换为 Core ML 格式在 iOS 和 macOS 设备上执行图像生成可以在苹果硅芯片 (Apple Silicon) 上高效地运行稳定扩散算法支持多种不同版本、分辨率和计算单元配置的性能基准测试数据
Orange-OpenSource/hurl
Stars: 6.4k License: Apache-2.0
Hurl 是一个命令行工具可以运行以简单纯文本格式定义的 HTTP 请求。它可以链接多个请求、捕获值并在头部和响应体上评估查询。Hurl 非常灵活可用于获取数据和测试 HTTP 会话并且适用于处理 HTML 内容、REST / SOAP / GraphQL API 或任何其他基于 XML / JSON 的 API。
可以链式调用多个请求支持不同类型的查询和断言包括 XPath 和 JSONPath 等适合 REST/JSON API、HTML 内容、GraphQL 甚至 SOAP API 等使用场景方便集成到 CI/CD 中支持生成文本报告、JUnit 报告和 HTML 报告
mistralai/mistral-src
Stars: 2.0k License: Apache-2.0 Mistral Transformer 是一个用于运行 7B 模型的最小代码库。其主要功能是构建 vLLM 镜像以提供所需依赖项来服务 Mistral AI 模型。该项目的核心优势包括
提供了基于滑动窗口注意力机制的快速推理和较低内存占用实现了循环缓冲区高速缓存有效管理关键信息支持预填充和分块技术可在生成序列时提前计算并利用已知提示信息。
