mStream
利用可能な中で最も簡単な音楽ストリーミング サーバー。 YouTube からファイルシステム内のどこにでも音楽を保存できます。mStream はトレントを管理できます。
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利用可能な中で最も簡単な音楽ストリーミング サーバー。 YouTube からファイルシステム内のどこにでも音楽を保存できます。mStream はトレントを管理できます。
200% AI MCP 。ドッカー lanhu_mcp_server.py 3.
Avalanche ノードの Go 実装。 AvalancheGo をソースからビルドする予定の場合は、次のソフトウェアも必要になります。 Go バージョン >= 1.25.10 gcc g++ ソースからのビルド リポジトリのクローン AvalancheGo リポジトリのクローンを作成します。これにより、マスター ブランチがクローン作成され、チェックアウトされます。
3GPP R17 に基づくオープンソースの 5G コア ネットワーク。 free5GC とは free5GC (Linux Foundation プロジェクト) は、第 5 世代 (5G) モバイル コア ネットワーク用のオープンソース プロジェクトです。
XMage - マジックの別のゲーム エンジン。 XMage、Magic、もう 1 つのゲーム エンジン XMage を使用すると、1 人以上のオンライン プレーヤーまたはコンピューターの対戦相手に対してマジックをプレイできます。
Kubernetes OpenID Connect 認証用の kubectl プラグイン (kubectl oidc-login)。
Apple プラットフォーム用のホーム アシスタント。次のコマンドを使用してアプリを実行できます。 これが完了したら、HomeAssistant.xcodeproj を起動し、シミュレーターまたは iOS デバイス上で App-Debug スキームを実行できます。
MentraOS は、主要なスマート グラス OS です。互換性のあるメガネで、ライブ キャプションを表示したり、ビューをストリーミングしたり、AI と会話したり、ハンズフリーで写真を撮影したりできます。
強化された .NET サーバー側開発。サポート プラン Wolverine はオープンソースですが、JasperFx Software は Wolverine に対して有料サポートとコンサルティング契約を提供しています。
安全で簡単なシステム言語。これらのテストには、goldentests ライブラリが ante コンパイラを実行し、各ファイルの出力をそのファイルのコメント内に含まれる予期される出力と照合するために使用するコマンドが含まれています。
このプロジェクトは「Access other storage backends via the S3 API. Developers can build the project by running mvn package which produces a binary at target/s3proxy.」を基盤として、実践的に使えるオープンソース実装を提供し、再利用可能なツールチェーンと統合手段を備えています。
memohai/Memohは実運用向けに使える実用的なオープンソース実装で、再利用可能な導入ルートを持つプロジェクトです。
大規模な地元図書館向けのオフラインファーストの写真マネージャー。これは、クラウド写真サービスに代わるプライバシーを重視した代替サービスであり、強制的なアップロードがなく、ローカル AI 検索、フォルダーファーストのワークフローがあり、無料で使用できます。
Android の標準に厳密に従っている、media3 とマテリアル デザイン ライブラリで構築されたまともな音楽プレーヤーです。
MarlinFirmware/Configurationsは実運用向けに使える実用的なオープンソース実装で、再利用可能な導入ルートを持つプロジェクトです。
合成チェックをポッドとして実行するための Kubernetes オペレーター。プロメテウスとの連携もバッチリ!
検証リゾルバー: Yup、Zod、Superstruct、Joi、Vest、Class Validator、io-ts、Nope、computed-types、typanion、Ajv、TypeBox、ArkType、Valibot、effect-ts、VineJS、および標準スキーマ。
見つからない YouTube および YouTube Music macOS アプリ。 Kaset Swift および SwiftUI で構築された、YouTube Music および YouTube 用のネイティブ macOS クライアント。
このプロジェクトは「Install a full Linux desktop environment on your Android device with Termux X11 ( VNC optional) and also enable hardware acceleration.」を基盤として、実践的に使えるオープンソース実装を提供し、再利用可能なツールチェーンと統合手段を備えています。
RTX 3090/4090/5090 CUDA gpu で LLM を提供するためのコミュニティ レシピ。マルチエンジン (vLLM、llama.cpp、ik_llama) およびモデルに依存しません。現在、Qwen3.6-27B Qwen3.6 35B Gemma 4 26B Gemma 4 31B 構成を 1 枚と 2 枚のカードで出荷しています。