根据Github Trendings的统计，今日(2024-01-16统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：
| 开发语言 | 项目数量 |
|---|---|
| Python项目 | 10 |
| HTML项目 | 1 |
精心策划的Python资源列表
- 创建周期：3490 天
- 开发语言：Python
- 协议类型：Other
- Star数量：194414 个
- Fork数量：24529 次
- 关注人数：194414 人
- 贡献人数：363 人
- Open Issues数量：406 个
- Github地址：https://github.com/vinta/awesome-python.git
- 项目首页: https://awesome-python.com/
Awesome Python是一个由精心策划的Python框架、库、软件和资源的列表，涵盖了诸如Web开发、数据分析、机器学习等广泛的类别。它为寻找工具和资源以增强其项目的Python开发人员提供了全面的指南。
稳定扩散Web UI
- 创建周期：512 天
- 开发语言：Python
- 协议类型：GNU Affero General Public License v3.0
- Star数量：117672 个
- Fork数量：23480 次
- 关注人数：117672 人
- 贡献人数：430 人
- Open Issues数量：1812 个
- Github地址：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
稳定扩散Web UI是基于Gradio库的浏览器界面，用于稳定扩散。
Home Assistant | 本地控制和隐私优先的开源家庭自动化项目
- 创建周期：3773 天
- 开发语言：Python
- 协议类型：Apache License 2.0
- Star数量：65862 个
- Fork数量：26697 次
- 关注人数：65862 人
- 贡献人数：402 人
- Open Issues数量：2874 个
- Github地址：https://github.com/home-assistant/core.git
- 项目首页: https://www.home-assistant.io
Home Assistant是一个开源的家庭自动化项目，它优先考虑本地控制和隐私。它由全球的爱好者和DIY爱好者社区支持，非常适合在Raspberry Pi或本地服务器上运行。
了不起的机器学习
- 创建周期：3472 天
- 开发语言：Python
- 协议类型：Other
- Star数量：62256 个
- Fork数量：14479 次
- 关注人数：62256 人
- 贡献人数：442 人
- Open Issues数量：2 个
- Github地址：https://github.com/josephmisiti/awesome-machine-learning.git
《了不起的机器学习》是一个按语言分类的机器学习框架、库和软件的精心策划清单。它受到了 awesome-php 的启发，并欢迎通过拉取请求或直接联系进行贡献。该存储库还提供进一步的资源，如免费的机器学习书籍、专业事件、在线课程、博客、新闻通讯和免费参加的聚会和本地活动。
Open Interpreter: 一种自然语言接口
- 创建周期：179 天
- 开发语言：Python
- 协议类型：GNU Affero General Public License v3.0
- Star数量：36253 个
- Fork数量：3170 次
- 关注人数：36253 人
- 贡献人数：69 人
- Open Issues数量：163 个
- Github地址：https://github.com/KillianLucas/open-interpreter.git
- 项目首页: http://openinterpreter.com/
Open Interpreter 是一种自然语言接口，允许LLMs在本地运行代码，使用户能够通过终端中类似于ChatGPT的界面与计算机的通用功能进行交互。它提供了创建和编辑各种类型文件、控制Chrome浏览器进行研究以及分析大型数据集的能力。在执行代码之前，用户需要批准该代码。
CCXT – 加密货币交易库
- 创建周期：2438 天
- 开发语言：Python
- 协议类型：MIT License
- Star数量：30124 个
- Fork数量：7402 次
- 关注人数：30124 人
- 贡献人数：356 人
- Open Issues数量：1113 个
- Github地址：https://github.com/ccxt/ccxt.git
- 项目首页: https://docs.ccxt.com
CCXT是一个用于加密货币交易和电子商务的开源库，支持多种编程语言和100多个比特币和替代币交易所。
ArchiveBox：开源自托管网络存档工具
- 创建周期：2447 天
- 开发语言：Python, HTML
- 协议类型：MIT License
- Star数量：18547 个
- Fork数量：1062 次
- 关注人数：18547 人
- 贡献人数：104 人
- Open Issues数量：183 个
- Github地址：https://github.com/ArchiveBox/ArchiveBox.git
- 项目首页: https://archivebox.io
ArchiveBox是一个开源的自托管网络存档工具，允许用户离线收集、保存和查看网站。它可以保存各种类型的内容，如HTML、JS、PDF、媒体等。该工具被专业人士和业余爱好者用于备份浏览器书签/历史记录、保留社交媒体内容、研究收集、证据保存和AI训练集收集等目的。
高质量VCTK训练集驱动的VC模型及RVCv3模型
- 创建周期：295 天
- 开发语言：Python
- 协议类型：MIT License
- Star数量：15433 个
- Fork数量：2511 次
- 关注人数：15433 人
- 贡献人数：97 人
- Open Issues数量：679 个
- Github地址：https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI.git
这个开源项目使用了接近50小时的高质量VCTK训练集来训练其VC模型，没有版权上的顾虑。即将推出的RVCv3模型将具有更大的参数、更多的数据、更好的性能，并且需要更少的训练数据，推理速度相似。
Surya: 多语言文档OCR工具包
- 创建周期：6 天
- 开发语言：Python
- 协议类型：GNU General Public License v3.0
- Star数量：2219 个
- Fork数量：118 次
- 关注人数：2219 人
- 贡献人数：1 人
- Open Issues数量：2 个
- Github地址：https://github.com/VikParuchuri/surya.git
Surya是一个多语言文档OCR工具包，提供准确的行级文本检测，即将包括文本识别、表格和图表检测。它旨在与各种文档和语言配合使用，并以印度教太阳神命名，因为他以具有普遍视野而闻名。
Moore-AnimateAnyone 项目
- 创建周期：4 天
- 开发语言：Python
- 协议类型：Apache License 2.0
- Star数量：915 个
- Fork数量：61 次
- 关注人数：915 人
- 贡献人数：2 人
- Open Issues数量：21 个
- Github地址：https://github.com/MooreThreads/Moore-AnimateAnyone.git
Moore-AnimateAnyone 项目是 AnimateAnyone 的复现，旨在近似原始论文中展示的性能。该存储库包括推断代码和预训练权重，并计划在将来发布训练脚本。该项目存在一些限制，涉及背景伪影、尺度不匹配和动作序列中的闪烁，这些问题将在未来的更新中得到解决。
原文地址:https://blog.csdn.net/xiaoquqi/article/details/135615128
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