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语言 · Python

Python

以 Python 为主要语言、收录中的开源项目,按星标数排序。

共 16,169 个项目
  • trame@Kitware

    Trame 让您能将各种组件与技术交织成完全以 Python 编写的网页应用程序。

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  • python-ring-doorbell@python-ring-doorbell

    Python Ring Door Bell 是一个用 Python 3 编写的库,可将 Ring.com 设备公开为 Python 对象。

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  • :sunglasses: 实体-组件-系统 (ECS) 库与资源精选列表

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  • django-forms-builder@stephenmcd

    允许用户在 Django admin 中创建表单

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  • markupsafe@pallets

    安全地将不受信任的字符串加入 HTML/XML 标记中。

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  • llm-autoeval@mlabonne

    在 Google Colab 中自动评估你的 LLM

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  • E4GL30S1NT@C0MPL3XDEV

    E4GL30S1NT - 简易信息搜集工具

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  • Point-BERT@Julie-tang00

    [CVPR 2022] 使用遮罩点建模进行 3D 点云 Transformer 预训练

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  • Step-Audio-R1@stepfun-ai
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  • 渗透测试笔记、资源与脚本

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  • exporters@huggingface

    将 Hugging Face 模型导出为 Core ML 与 TensorFlow Lite

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  • 语音转文字性能评测框架

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  • RoMaV2@Parskatt
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  • SillyTavern-Extras@SillyTavern

    [已弃用] SillyTavern 的扩展功能 API。

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  • SynCamMaster@KlingAIResearch

    [ICLR'25] SynCamMaster:从多元视角同步多相机视频生成

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  • ranx@AmenRa

    ⚡️ 用于排序评估、比较与融合的极速 Python 库 🐍

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  • 此仓库包含大多数基于经典深度强化学习算法的 PyTorch 实现,包含:DQN、DDQN、Dueling Network、DDPG、SAC、A2C、PPO、TRPO。(更多算法持续开发中)

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  • mvsnerf@apchenstu

    [ICCV 2021] 本研究提出一种新颖的神经渲染方法,能高效重建用于视角合成的几何与神经辐射场。

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  • POLARIS@ChenxinAn-fdu

    在高级推理模型上扩展强化学习

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  • netket@netket

    多体量子系统的机器学习算法

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  • EurekaClaw@EurekaClaw

    EurekaClaw 的官方仓库

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  • Gemini-FastAPI@Nativu5

    基于网页的 Gemini 模型包装成相容 OpenAI 的 API。

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  • tanuki.py@Tanuki

    给开发者的 Prompt 工程指南

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  • pace-sim2real@leggedrobotics

    PACE:一种足式机器人仿真到真实(sim-to-real)转移的系统化方法,使用标准关节编码器识别致动器与关节动力学。

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  • Hello_HDU@ztygalaxy

    杭州电子科技大学计算机考研信息汇总 / 杭电考研 / HDU 考研(张天宇编)

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  • open-codex@codingmoh

    受 OpenAI Codex 启发且完全开源的命令行 AI 助手,支持本地语言模型。

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  • ansible-bender@ansible-community

    ansible-playbook + buildah = 绝佳的容器镜像

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  • Blackstone@ICLRandD

    用于非结构化法律文本 NLP 的 spaCy 管道与模型。

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  • Regional-Prompting-FLUX@instantX-research

    无需训练的扩散 Transformers 区域提示词技术 🔥

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  • Public-ESPN-API@pseudo-r

    公开的 ESPN API 文档提供了 20 多种体育运动(NFL、NBA、MLB、NHL)中未公开的 API 端点、URL 参数以及 JSON 响应格式的完整清单。包含实时 curl 示例、路由指南,以及用于实时比分、战绩和新闻的 Django REST API 服务。针对搜索、开发者、AI 和 LLMs 进行了优化。

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