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プライバシーを保護するポートフォリオ追跡、分析、会計および管理アプリケーション。
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プライバシーを保護するポートフォリオ追跡、分析、会計および管理アプリケーション。
Wikipedia ダンプからプレーン テキストを抽出するツール。警告**: Windows 上の Python 実装における StringIO のサポートが不十分なため、Windows 上で問題が報告されています。
実際に記憶しているAI会話。 AI にプロジェクトを再度説明する必要はありません。 Discord に参加してください:
MiroThinker を活用した詳細な調査と推論を備えた、EverOS 上に構築されたメモリ優先の自己改善型エージェント ハーネスです。
量子化、蒸留、枝刈り、ニューラル アーキテクチャ検索、投機的デコードなどの SOTA モデル最適化手法の統合ライブラリ。TensorRT-LLM、TensorRT、vLLM などの下流展開フレームワーク用に深層学習モデルを圧縮して、推論速度を最適化します。
基礎モデルの研究開発のためのオープンソース フレームワーク。 Marin の主な使用例は、Llama、DeepSeek、Qwen などの言語モデルのトレーニングです。
CN Windows マルチ NIC 帯域幅処理ツール。特別な構成を必要とせず、マルチ ネットワーク (有線、Wi-Fi ネットワーク、携帯電話など) を統合し、物理的なマルチ ネットワークのダウンロードとネットワーク速度の追加を実現します。 JA Windows マルチ NIC 帯域幅アグリゲータ。複雑なセットアップは不要です。ワンクリックで複数のネットワーク (イーサネット、Wi-Fi、モバイル ホットスポットなど) を結合し、物理レベルでの同時ダウンロードと速度の倍増を実現します。
Python 用のコード カバレッジ ツール。 Python 標準ライブラリで提供されるコード分析ツールとトレース フックを使用して、どの行が実行可能か、どの行が実行されたかを判断します。
車用の Python API。主な焦点はオープンパイロット用の ADAS インターフェイスのサポートですが、これまでで最高の車両管理アプリを構築できるように、できる限り多くの情報 (EV の充電ステータス、ドアのロック/ロック解除など) を読み書きすることにも関心があります。
このプロジェクトは「The definitive list of the best of (consumer facing) open source.」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。
Python プロジェクトのスタンドアロン ネイティブ アプリケーションへの変換をサポートするツール。
foryourhealth111-pixel/Vibe-Skills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。
エージェントが必要とするすべてのモデルに対応するオープンソースの推論サーバーと運用クラスター。
無料の vless-vmess-shadowsocks-trojan-xray-V2ray 構成は 5 分ごとに更新されます。
Cloudflare、vercel、または netlify のネットワークで中国の移動速度と安定性を引き上げます。 cf优选ip |クラウドフレア |ヴェルセル |ネットリファイ | 加速 | 国内 | 中国 | 境内 | 大陆。
Google Cloud のプロフェッショナル サービス チームによって開発された共通のソリューションとツール。このリポジトリとそのコンテンツは、正式にサポートされている Google 製品ではありません。
このプロジェクトは「Music Assistant is a free, opensource Media library manager that connects to your streaming services and a wide range of connected speakers. The server is the beating heart, the core of Music Assistant and must run on an always-on device like a Raspberry Pi, a NAS or an Intel NUC or alike.」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。
実際のワークフローを通じて WorkBuddy をマスターするための実践的なオープンソース ガイド。
Project-N-E-K-O/N.E.K.O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。
このプロジェクトは「Miles is an enterprise-facing reinforcement learning framework for LLM and VLM post-training, forked from and co-evolving with slime.」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。