Aya 是一个简单易用的版本控制系统，致力于提供简洁性和易用性，旨在成为 Git 的替代方案。与 Git 不同的是，Aya 只提供少量的命令，确保了快速学习曲线，并防止出现复杂的错误。其主要功能包括：少于 6 个命令、直观且用户友好的界面、专注于简单性而非功能性、快速的学习曲线以及防止出现类似 Git 中的复杂错误。
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Fiwix 是一款从零开始编写的操作系统内核，基于 UNIX 架构，完全专注于 POSIX 兼容性。它体积小，可在 i386 硬件平台上运行，并与大量现有 GNU 应用程序兼容。Fiwix 支持多种功能，包括抢占式多任务处理、进程间通信、虚拟内存、EXT2 文件系统、ISO9660 文件系统、SVGAlib、PCI 本地总线、键盘驱动程序、帧缓冲区设备等。
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SQL Explorer是一个基于Django的应用程序，可以添加到现有的Django站点，或用作独立的商业智能工具。它可以连接到Django支持的任何SQL数据库。它提供了一些关键功能，包括：支持多个连接、人工智能驱动的SQL助手、快速访问模式信息以便于查询、浏览器内透视表、定期快照查询、查询历史和日志、浏览器内统计信息、参数化查询以及将保存的查询公开为JSON API等。
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bitcoin-sdk-js是一个比特币TypeScript/JavaScript库，适用于NodeJS、浏览器和移动设备，支持隔离见证（Segwit）和Taproot。它简化了比特币交易的创建，支持多种交易类型，包括多重签名、哈希时间锁定合约（HTLC）等智能合约。该库提供了丰富的功能，用于生成密钥对、添加输入和输出、设置锁定时间、签名交易以及广播交易等。
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Refined GitHub 是一款浏览器扩展程序，旨在简化 GitHub 界面并添加实用功能，例如：显示空白字符、一键修复合并冲突、显示 PR 的进度、隐藏除评论之外的所有事件、添加快捷键、改进代码评论、增强 PR 查看和编辑体验等等。该扩展支持 Chrome、Firefox 和 Safari 浏览器，并可在 GitHub Enterprise 上使用。
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该GitHub仓库包含阿波罗11号任务中指令舱(Comanche055)和登月舱(Luminary099)的原始制导计算机源代码。这些代码由虚拟 AGC 和麻省理工学院博物馆的团队进行数字化，旨在保存和分享阿波罗11号任务的关键历史资料。
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th64 是一个用 C 语言编写的微型哈希函数，通过了 SMhasher3 中的所有测试。它对于小键（1-32 字节）的速度很快，为 43 个周期/哈希，对于大键的速度也很快，为 2.61 字节/周期（8.52 GiB/秒）。
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sc-im 是一款基于 ncurses 的类 VIM 电子表格计算器，支持 VIM 编辑命令、撤销/重做、CSV/TAB/XLSX 文件导入导出、单元格格式化、排序、过滤、脚本支持等功能，可通过 Patreon 或 PayPal 捐赠支持开发。
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Racket Plot 食谱是一个不断更新的代码示例集合，用于使用 Racket Plot 库创建各种图表。该项目欢迎开发者贡献代码、图片和简短描述，所有贡献需遵循与 Racket 相同的 MIT 或 Apache 2 许可协议。
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这篇文章提供了指向GitHub上udlbook/udlbook存储库中文件的链接，具体来说是public/NMI_Review.pdf文件，位于main分支。
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这篇文章介绍了如何使用 BOLT 工具优化 x86-64 Linux 内核性能。文章详细讲解了如何构建内核、收集性能数据、转换数据格式以及修改内核构建脚本以集成 BOLT 优化流程。此外，文章还提供了一些关于性能预期、数据收集时长以及如何查看 BOLT 优化后代码的建议。
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Transfer Thought是一个基于Web的平台，用于轻松创建和部署虚拟现实体验。该平台开源，采用MIT许可证，并提供详细的设置指南，包括克隆存储库、设置本地环境、配置AWS账户和Amplify等步骤。
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Bython 是一个 Python 预处理器，它将大括号转换为缩进，让你可以使用大括号风格编写 Python 代码。它不会影响 Python 的功能，你仍然可以使用 NumPy 和 Matplotlib 等所有现有模块。可以使用 pip 从 PyPI 安装 Bython。
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hypr-dynamic-cursors是一个为Hyprland桌面环境设计的开源插件，它使光标更加逼真，并添加了“摇动查找”功能。该插件模拟了光标在屏幕上拖动时的物理行为，例如倾斜和旋转，并允许用户自定义这些效果。此外，它还支持类似于KDE Plasma和MacOS的“摇动查找”功能，可以放大光标以便于查找。
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json.bash 是一款命令行工具和 bash 库，用于创建 JSON。它可以从 shell 原生数据（环境变量、文件、程序输出）中提取数据，并使用 JSON 对其进行封装。该工具支持多种数据类型，包括字符串、数字、布尔值、数组和嵌套 JSON。它还提供了一些实用程序，例如 jb-echo、jb-cat 和 jb-stream，用于简化 JSON 的创建和处理。
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pyNES是一个使用 Python 为 NES 开发游戏的项目，它包含一个汇编器和一个将 Python 代码转换为 6502 汇编代码的编译器。文章介绍了 pyNES 项目的起源、目标以及 0.1.x 和 0.2.x 版本的功能和改进。
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Palico是一个LLM开发框架，旨在通过快速实验来提高LLM应用程序的准确性。它允许开发者构建模块化的LLM应用程序，并通过交换不同的模型、提示、上下文和架构来进行实验。Palico还提供了评估工具和可视化界面，帮助开发者分析和比较不同配置的性能，从而快速找到最佳解决方案。
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Mutahunter是一款开源的、语言无关的变异测试工具，它利用大型语言模型(LLM)自动在代码中注入上下文感知的错误，以评估测试套件的有效性。与传统的基于抽象语法树(AST)的变异测试工具不同，Mutahunter能够理解代码的上下文，从而生成更接近真实漏洞的变异。Mutahunter支持多种编程语言，并提供详细的变异覆盖率报告，帮助开发者识别测试套件中的潜在弱点。
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Hugging Face发布了Transformer v4.42.0版本，其中包括多个新模型，如Gemma 2、RTDETR、InstructBLIP、LLAVa Next等。新版本对工具使用和RAG模型的支持进行了重大更新，并新增了GGUF文件支持。此外，还包括训练器改进、量化改进、新实例分割示例以及其他显著改进和错误修复。
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Omniparse 是一个开源平台，可以将任何非结构化数据（文档、表格、图像、视频、音频文件或网页）解析成结构化、可操作的数据，并针对 GenAI（LLM）应用程序进行优化。它支持多种文件类型，可以提取表格、图像、音频/视频转录、网页爬取等功能，并可以使用 Docker 和 Skypilot 轻松部署。
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Ant Design 是一款企业级 UI 设计语言和 React UI 库，提供了一整套高质量的 React 组件、国际化支持、主题定制以及设计资源和开发工具。它基于 TypeScript 编写，支持服务端渲染、Electron 等多种环境，并提供详细的文档和示例代码。
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8cc.vim 是一个用 Vim 脚本编写的 C 编译器，它是基于 ELVM 构建的 8cc 的移植版本。8cc.vim 可以将 C 代码编译成 Vim 脚本，并且可以在 Vim 中运行编译后的代码。虽然 8cc.vim 的编译速度非常慢，但它确实可以工作。
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pretzelai 是一个GitHub项目，提供了一个名为 pretzelai/pretzelai 的资源库。
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diff-pdf 是一款用于直观比较两个 PDF 文件的工具，它接受两个 PDF 文件作为参数，并突出显示差异。用户可以选择生成差异 PDF 文件或使用 GUI 工具进行可视化比较。该工具还提供了其他功能，例如缩放和平移页面以识别差异。
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ViperIDE 是一款无需安装，开箱即用的创新 MicroPython IDE，适用于 Web 和移动设备。它具备 mpremote、ampy、rshell 等工具的大部分功能，并提供多种连接方式，支持 Windows、MacOS、Linux、Android、iOS 和 Chromebook 等平台。ViperIDE 还提供语法高亮、文件管理、包管理、终端、REPL 等功能，并针对不同设备进行了优化。
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WhoDB 是一款强大、轻量级且用户友好的数据库管理工具，结合了 Adminer 的简洁性和卓越的用户体验与性能。WhoDB 使用 GoLang 编写，具备优异的速度和效率，并提供交互式图表以可视化您的整个数据库模式。无论您是在管理小型项目还是复杂的企业系统，WhoDB 都旨在使您的数据库管理任务更加顺畅和直观。
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这是一个 Python 脚本，它结合了 Perlin 噪声和 Wang 砖块的概念，用于生成一组非周期性可平铺的噪声图像。该脚本允许用户自定义 Perlin 噪声设置，例如频率、幅度和八度，以及 Wang 砖块设置，例如颜色数量和选项。
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该PR为conhost引入了对Sixel图形协议的基本支持，但仅限于GDI渲染器。SixelParser类负责解析传入的Sixel DCS序列，图像内容存储在文本缓冲区中的一系列ImageSlice对象中，渲染器负责绘制受影响的每一行的图像切片。该实现旨在与VT340仿真器兼容，并已通过真实VT340上的广泛测试。
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该项目介绍了一款名为AAIELA的AI图像编辑工具，用户可以通过语音指令修改图像。它结合了目标检测、语音转文本、大型语言模型和文本到图像修复等开源AI模型，实现了将语音指令转换为图像编辑操作的功能。项目还列举了未来研究方向，如语义理解、多目标掩码生成、视觉语言模型集成等，以及计划实现的功能，如集成ControlNet、Mediapipe Face Mesh、超分辨率模型、交互式掩码编辑等。
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