Python

Căn chỉnh trực tiếp toàn bộ quỹ đạo khuếch tán với sở thích chi tiết của con người

Phông chữ xkcd

Bảng điều khiển chi phí và tài nguyên AWS trên terminal được xây dựng bằng Python và thư viện Rich. Cung cấp tổng quan chi phí AWS theo tài khoản, phân tích chi tiết theo dịch vụ, theo dõi ngân sách và tóm tắt instance EC2.

📊📈 Cung cấp các dataframe Pandas thông qua Django REST Framework để sử dụng trong trực quan hóa phía client (ví dụ: d3.js) và phân tích ngoại tuyến (ví dụ: Excel)

TrustRAG: Framework RAG với đầu vào đáng tin cậy, đầu ra đáng tin cậy

[NeurIPS 2025] Direct3D-S2: Tạo 3D quy mô lớn dễ dàng hơn với Spatial Sparse Attention

Các nỗ lực vá nóng SSDT/DSDT.

VIGA: Tác nhân Vision-as-Inverse-Graphics

Python+Numpy+OpenGL: trực quan hóa khoa học nhanh chóng, có thể mở rộng và đẹp mắt

Trình tải Syscall Shellcode (Đang phát triển)

Bản cài đặt TensorFlow của bài báo Nvidia này: https://arxiv.org/pdf/1604.07316.pdf với một số thay đổi

Một framework mô-đun dành cho tạo 3D và hơn thế nữa [WIP]

Một kernel Python tính phản ứng cho Jupyter notebook.

Framework tiêm phụ thuộc (DI) dễ thương cho Python với API thân thiện và mọi thứ bạn cần

Thư viện mạng đồng thời cho Python

BlueKing Standard Operations (SOPS)

Mã cho CRATE (Coding RAte reduction TransformEr).

Chỉ trích xuất sự thật -- trích xuất nội dung trang web

Đây là một hệ thống tương tác giọng nói được xây dựng trên mô hình mã nguồn mở, tích hợp tuần tự ASR, LLM và TTS. Mô hình ASR là SenseVoice, các mô hình LLM là QWen2.5-0.5B/1.5B, và có ba mô hình TTS: CosyVoice, Edge-TTS và pyttsx3

Bộ nhớ đệm KV đàn hồi ảo hóa để chia sẻ GPU động và hơn thế nữa

Học máy 🤖 có thể mở rộng để dự báo chuỗi thời gian.

Công cụ tích hợp Instagram, Android, phishing, OSINT và hack wifi Xteam

[CVPR 2024 Oral, Á quân Bài báo xuất sắc nhất] Mã nguồn cho "pixelSplat: 3D Gaussian Splats từ các cặp hình ảnh để tái tạo 3D tổng quát có thể mở rộng" bởi David Charatan, Sizhe Lester Li, Andrea Tagliasacchi và Vincent Sitzmann

Pruna là một framework tối ưu hóa mô hình được xây dựng cho các nhà phát triển, giúp bạn cung cấp các mô hình nhanh hơn, hiệu quả hơn với chi phí tối thiểu.

PFRL: Thư viện học tăng cường sâu dựa trên PyTorch

Neo4j GraphRAG cho Python

Tối ưu hóa gọn nhẹ với các kỹ thuật cục bộ, toàn cục, dựa trên quần thể và tuần tự trên các không gian tìm kiếm hỗn hợp

Hiểu về quá trình huấn luyện kiểu R1-Zero: Góc nhìn phản biện

Chủ đề Fluent cho qBitTorrent.