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Pythagora:无需编写代码,使用大型语言模型为 Node.js 应用生成自动化测试 (github.com)

Pythagora 是一款利用大型语言模型 GPT-4 为 Node.js 应用自动生成单元测试和集成测试的工具。用户只需运行一行命令,即可自动生成测试用例,无需手动编写。Pythagora 通过分析代码库,识别函数调用关系,并利用 GPT-4 生成测试代码,从而提高代码覆盖率,并帮助开发者发现潜在错误。

Channel3:ESP8266模拟电视广播接口 (github.com)

Channel3项目利用ESP8266的I2S总线,以80 MHz的频率输出模拟电视信号。它通过DMA缓冲区传输数据,并在每次DMA传输完成后填充下一行的视频数据。该项目支持NTSC和PAL制式,并提供了一些演示程序,包括彩色线条、3D图形等。用户可以通过Web界面控制ESP8266,设置演示程序、调整颜色等参数。

Rune:融合经典设计与现代科技的音乐播放器 (github.com)

Rune 是一款融合经典设计与现代科技的音乐播放器,其灵感来自 Zune,旨在提供现代化的音频收听和管理体验。Rune 拥有独特的设计风格,并提供音频分析和推荐功能,允许用户根据曲目、专辑或播放列表接收推荐,还可以根据自定义规则创建动态播放列表。

GitHub - steelbrain/ffmpeg-over-ip:连接到远程 FFmpeg 服务器 (github.com)

ffmpeg-over-ip 允许用户连接到远程机器上的 FFmpeg 服务器,从而利用远程机器的 GPU 资源。该工具分为服务器和客户端两部分,使用 JSONC 配置文件进行配置,并通过 HTTP 进行通信。用户可以通过 npm 安装或从 GitHub Releases 页面下载独立文件使用。

GitHub - livekit/agents:构建实时多模态人工智能应用 (github.com)

LiveKit Agents是一个框架,用于构建可以实时看到、听到和说话的AI驱动服务器程序。您的agent通过LiveKit会话连接到最终用户设备。在此会话期间,您的agent可以处理来自用户设备的文本、音频、图像或视频流,并使用AI模型生成这些相同模态的任意组合作为输出,并将它们流回给用户。该框架包括各种插件,可以轻松处理流输入或生成输出,例如用于文本到语音转换或使用流行的LLM运行推理的插件。

GitHub - ListenNotes/notebooklm-detector:检测音频文件是否由 NotebookLM 生成 (github.com)

ListenNotes 发布了一个名为 notebooklm-detector 的工具,用于检测音频文件是否由 NotebookLM 生成。该工具旨在识别并过滤提交到 ListenNotes 平台的虚假播客内容。用户可以通过提供的命令行指令执行检测,并可以根据自己的数据集重新训练模型。

NoteKit: 支持平板电脑的 GTK3 分层 Markdown 笔记应用程序 (github.com)

NoteKit 是一款基于 GTK+ 3 的结构化笔记应用程序。它允许用户以 Markdown 格式编写笔记,并将其组织在文件夹树中,还可以使用鼠标、触摸屏或数字仪添加手写笔记。该应用程序的特点包括:将文本作为一等公民、简单的标准磁盘格式以及对平板电脑输入的支持。

Lite XL: 用 Lua 语言编写轻量级文本编辑器 (github.com)

Lite XL是一款从lite衍生而来的轻量级文本编辑器,主要使用Lua语言编写。它旨在提供实用、美观、小巧、快速、易于修改和扩展的编辑器。与lite相比,Lite XL的目标是更加用户友好,提高字体渲染质量,并降低CPU使用率。可以通过插件添加额外的功能,并可以自定义颜色主题。

Rocketnotes: 基于LLM的Markdown编辑器 (github.com)

Rocketnotes是一款基于网络的Markdown笔记应用程序,具有LLM驱动的文本补全、聊天和语义搜索功能。它利用100%无服务器的RAG管道构建,该管道使用langchain、sentence-transformers、faiss、Ollama和OpenAI或Anthropic API。它具有代码语法高亮、可拖放节点的层次文档树、文档共享、内容搜索、语义搜索、类似Copilot的文本补全、与文档聊天、使用faiss、OpenAI和/或Anthropic的无服务器RAG、使用Ollama和/或Sentence Transformers进行100%本地RAG的本地模式、带有语义归档的Zettelkasten等功能。

GitHub - norvig/pytudes: Python programs, usually short, of considerable difficulty, to perfect particular skills. (github.com)

这篇文章介绍了GitHub上的一个名为“pytudes”的项目,该项目由用户“norvig”创建。该项目包含一系列难度较大的Python程序,旨在帮助开发者提升特定编程技能。

炊紙:一款在三维空间中编辑文本的文本编辑器 (github.com)

炊紙是一款使用 Rust 和 WebGPU 开发的三维文本编辑器,它利用 GPU 在三维空间中对文本进行布局和渲染,旨在探索未来文本编辑的可能性。该编辑器具有流畅的编辑操作、无缝缩放、支持竖排文字、自动项目符号等特点,并提供实验性的 AR 模式。

Kew:一款适用于 Linux 的终端音乐播放器 (github.com)

Kew 是一款功能强大的 Linux 终端音乐播放器,支持多种音频格式,包括 MP3、FLAC、AAC 等。它允许用户通过部分标题搜索音乐库、创建播放列表、控制播放以及编辑播放列表。Kew 还提供可视化功能、快捷键控制、自定义配置等功能,并使用 Nerd Fonts 增强显示效果。

GitHub - kellabyte/holocron:基于对象存储的领导者选举库 (github.com)

Holocron是一个基于对象存储的领导者选举库,灵感来自于Gunnar Morling的一篇博客文章,该文章讨论了如何使用条件写入和S3最新添加的If-None-Match标头支持,在Amazon AWS S3中实现分布式锁和领导者选举。Holocron将所有内容存储在可以进行地理复制的对象存储中,从而使节点真正成为虚拟节点。未来,更换节点将不再需要引导新节点,只需将新的计算指向崩溃节点的S3存储桶+前缀,它就可以立即恢复。

HTTrack 网站拷贝工具:将网站下载到本地 (github.com)

HTTrack 是一款离线浏览器工具,可以将网站完整下载到本地目录,递归构建所有目录,并将网页、图片和其他文件从服务器保存到您的计算机。HTTrack 会保留原始网站的相对链接结构,您可以在浏览器中打开“镜像”网站的页面,并像在线浏览一样点击链接浏览。HTTrack 还可以更新现有的镜像网站,并恢复中断的下载。

ttysvr:终端屏幕保护程序 (github.com)

ttysvr是一款使用Rust编写的终端屏幕保护程序,它基于bevy_ratatui_render插件,可以渲染各种有趣的动态效果,例如彩色气泡、DVD播放器风格的logo以及随机生成的3D迷宫等。该程序支持立即启动或在一段时间不活动后自动启动,并提供多种样式和子样式选择。需要注意的是,延迟启动功能目前仅在Zsh shell中兼容。

DOSBox-X:DOSBox 项目的一个分支 (github.com)

DOSBox-X 是一个跨平台的 DOS 模拟器,基于 DOSBox 项目。它不仅可以运行 DOS 游戏,还支持 DOS 应用程序,包括 Windows 3.x、9x 和 ME。DOSBox-X 注重模拟的准确性,支持多种 CPU 类型、IDE 接口和 Windows 版本。它提供了多种自定义选项,目标是成为一个完整的仿真包,涵盖 2000 年之前的所有 DOS 和 Windows 9x 系统。

为符号距离场优化的GPU硬件 (github.com)

本文探讨了为加速符号距离场 (SDF) 而对GPU硬件进行的改进。作者建议使用元纹理来存储SDF,其中每个8x8x8纹素块编码为16位,以减少内存带宽。文章还建议使用面心立方体积纹理和线性滤波,以减少纹理获取操作所需的样本数量,从而提高性能。

GitHub - NeilBotelho/turboAsync: 一个适用于 Python 的多线程异步事件循环 (github.com)

turboAsync 是一个与 asyncio 兼容的 Python 多线程异步事件循环实验项目,旨在探索在 Python 中实现多线程异步编程的可能性。它需要 Python 3.13 版本,并提供了一些测试脚本,例如基本异步函数、异步 GET 请求和异步连接监听。

AMD GPU推理 (github.com)

该项目提供了一个基于Docker的推理引擎,用于在AMD GPU上运行大型语言模型(LLM)。它旨在与Hugging Face的模型一起工作,重点是LLaMA模型系列。该项目包含一个Aptfile,其中列出了要在Docker容器中安装的必要ROCm软件包。用户可以使用Hugging Face上可用的任何模型,方法是在运行容器时指定其存储库名称。

WALDO: 用于无人机开源 AI 的低空可探测物体位置确定 (github.com)

WALDO是一个基于YOLO-v7的大型目标检测AI模型,由合成和增强数据训练而成。该模型能够检测航拍图像中的多种物体,包括汽车、卡车、建筑物、人、储罐、挖掘机等,并可应用于卫星图像。该项目以开源方式发布,提供ONNX格式的模型文件,可用于ONNXruntime进行推理。

hnsw/README.md at master · brtholomy/hnsw · GitHub (github.com)

该文章是GitHub平台上brtholomy/hnsw项目的README.md文件, 主要介绍了该项目的相关信息。但没有提供具体的项目内容和功能描述。

GitHub - dankamongmen/notcurses: Releases (github.com)

本文档是GitHub上dankamongmen/notcurses项目的发布说明,详细介绍了从版本v3.0.1到v3.0.10的更新内容,包括新功能、bug修复、性能提升以及代码重构等方面。每个版本的发布说明都包含了主要变更的描述、贡献者列表以及相关的issue链接。

离线用户体验模式 (github.com)

这篇文章描述了Expensify应用程序中使用的几种离线用户体验模式。这些模式旨在为用户提供尽可能无缝的体验,即使在网络连接不稳定的情况下也是如此。文章详细介绍了每种模式的使用场景、实现方式以及示例。此外,还提供了一个流程图,帮助开发者确定应该使用哪种模式。

Sourcebot:快速代码搜索工具 (github.com)

Sourcebot 是一款快速代码索引和搜索工具,使用 Zoekt 索引器,支持 GitHub 和 GitLab 的公共和私有代码库。它可以一键部署 Docker 镜像,并提供闪电般的搜索速度、完整的文件可视化以及现代化的 Web 界面。

DB Browser for SQLite 3.13.0 发布 (github.com)

DB Browser for SQLite 3.13.0 版本历经三年打磨,终于正式发布!新版本带来了大量更新,包括升级到 SQLite 3.46.0、新增 sqlean 内置扩展、可停靠数据浏览器、改进的数据库单元格编辑器、更好的 HiDPI 支持和新的可缩放图标、明暗主题、改进的项目文件、撤销操作、改进的执行 SQL 功能、绘图增强以及多语言翻译等。

Venator: 基于 Kubernetes 的灵活威胁检测平台 (github.com)

Venator 是一个灵活的威胁检测平台,使用 Kubernetes CronJob 和 Helm 简化了规则管理和部署。它支持多种查询引擎和发布器,允许用户轻松地在不同的数据湖或服务之间切换。Venator 将每个检测规则作为独立的作业运行,并使用排除列表来减少误报。此外,它还集成了大型语言模型 (LLM) 以增强信号分析,并利用 Helm 实现自动化部署。

GitHub - yellow-footed-honeyguide/facad:一款适用于命令行的现代化、彩色目录列表工具 🗃️ (github.com)

facad是一款适用于命令行的现代化、彩色目录列表工具,它使用emoji图标来区分文件和目录,支持符号链接和可执行文件,并提供可定制的列宽和Unicode格式。用户可以通过git克隆仓库代码,并使用meson构建工具进行编译安装。

qrframe: 基于代码的二维码生成器 (github.com)

qrframe是一个基于代码的二维码生成器,深受QRBTF和Anthony Fu的QR Toolkit的启发。它允许用户自定义二维码的数据(如编码模式、版本、纠错、掩码模式)和外观(如使用预设、自定义或通过代码编辑器创建新样式)。该工具还支持SVG和PNG格式输出,所有代码都在浏览器中运行,没有任何限制。

Coolify: 开源自托管的 Heroku/Netlify/Vercel 替代方案 (github.com)

Coolify 是一款开源自托管平台,可替代 Heroku、Netlify 和 Vercel 等平台,帮助用户在自己的硬件上管理服务器、应用程序和数据库。用户只需一个 SSH 连接,即可管理 VPS、裸机、树莓派等各种设备。Coolify 提供了云平台的便利性,同时允许用户保留对服务器的控制权,所有配置都保存在用户的服务器上,即使停止使用 Coolify,用户仍然可以管理正在运行的资源。

pipreqs:根据项目导入生成 requirements.txt 文件 (github.com)

pipreqs 是一个 Python 工具,可以根据项目的导入语句自动生成 requirements.txt 文件,方便开发者管理项目依赖。它可以识别项目中使用的库,并查询 PyPI 获取相应的版本信息,生成requirements.txt 文件。与 pip freeze 不同,pipreqs 只会列出项目实际使用的库,避免了不必要的依赖。

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