Python

『Deep Learning do Zero ❷』(O'Reilly Japan, 2018).

Uma API Flask para StreamMusic.

Uma implementação em PyTorch do SRGAN baseada no artigo da CVPR 2017 "Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network".

Ícones SVG coloridos de softwares, produtos e marcas relacionados a homelab

Automação orientada por agentes começando pela web. Experimente: https://www.emergence.ai/web-automation-api

Script Python para mapear portas USB no macOS e criar um kext injetor personalizado.

Integração do Frigate para Home Assistant

Estimativa de profundidade métrica monocular universal

Uma coleção de mapas para uso no ATAK

Downloader de música baseado em Qt escrito em Python

Kit de ferramentas de quantização (compressão) de modelos LLM com suporte a aceleração de hardware para GPUs Nvidia, AMD, Intel e CPUs Intel/AMD/Apple via HF, vLLM e SGLang.

Sincronização de passos do Mi Fitness (WeChat e Alipay) com suporte a login por e-mail.

Framework de processamento de observação da Terra para machine learning em Python

Ferramenta de diagnóstico automotivo compatível com OBD-II

AgentSociety 2 é uma plataforma moderna de simulação de agentes nativa de LLM, projetada para pesquisa em ciências sociais e design experimental. Ela fornece uma estrutura flexível para criar e gerenciar agentes inteligentes em ambientes simulados.

Módulo Python para analisar texto semiestruturado em tabelas python.

MonkeyOCRv2 Vision Encoder — Um backbone visual nativo de documentos

Fiona lê e grava arquivos de dados geográficos

IA multimodal de bolso para compreensão e geração de conteúdo em textos multilíngues, imagens e 🔜 vídeo, até 5x mais rápida que o OpenAI CLIP e LLaVA 🖼️ & 🖋️

Diffusion-LM

Uma WebUI para diferentes redes neurais relacionadas a áudio

Cliente Python3 para NATS.

Uma implementação de código aberto de Large Reconstruction Models

Ferramentas de programação funcional para o shell

Interaja com o Jupyter a partir do NeoVim.

🔥 Biblioteca Python e CLI para formulários PDF.

Um guia abrangente e passo a passo para aprender Machine Learning, desde o básico até tópicos avançados

Ambiente Docker para vulnerabilidades de todas as versões do FastJson (incluindo 1.2.47/1.2.68/1.2.80, etc.), cobrindo injeção JNDI, bypass de versões recentes, bypass de WAF, leitura/escrita de arquivos, desserialização nativa, detecção de cadeias de exploração e exploração sem saída para a internet. Cobre o uso aprofundado do FastJson sob uma perspectiva de caixa preta.

Implementação oficial do HYPIR: Aproveitando priors de pontuação gerados por difusão para restauração de imagem (SIGGRAPH 2025)