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"YAML"
📘 教程
手把手带你用 DESIGN.md 定义设计系统
DESIGN.md 是一种用于描述视觉身份的格式规范,通过 YAML 前置内容和 Markdown 文档,提供给编码代理一个持久、结构化的设计系统理解。通过本教程,你将学习如何使用 DESIGN.md 定义和管理你的设计系统,包括如何创建和验证 DESIGN.md 文件,如何比较不同版本的设计系统,以及如何使用 DESIGN.md CLI 工具。
进阶
8 章
★ 25.5k
📖 知识库
Ansible
进阶
Ansible 是一个开源的自动化工具,用于配置管理、应用部署和任务自动化,允许用户通过 YAML playbook 定义和执行复杂的操作,支持多种操作系统和云平台,通过 SSH 或 WinRM 协议连接到远程主机,执行指定的任务和配置,具有简单易用、安全可靠和高度可扩展的特点,广泛应用于 DevOps 和持续集成/持续部署(CI/CD)领域,能够帮助开发者和运维人员提高工作效率和系统稳定性,简化复杂的操作和维护工作,实现自动化和可重复的部署和配置管理, Ansible 的核心组件包括 Ansible Engine、Ansible Playbook 和 Ansible Modules 等,提供了丰富的模块和插件,支持用户自定义和扩展,满足不同的自动化需求和场景, Ansible 的 YAML 语法简单易读,方便用户定义和编写 playbook,支持条件判断、循环和变量等高级特性,能够处理复杂的逻辑和场景, Ansible 的安全性得益于其基于 SSH 和 SSL/TLS 的加密传输和验证机制,确保了数据传输的安全性和完整性, Ansible 的社区非常活跃,提供了大量的文档、教程和示例,方便用户学习和使用, Ansible 支持多种操作系统,包括 Linux、Windows 和 macOS 等,能够适应不同的环境和场景,满足用户的多样化需求, Ansible 的自动化能力能够帮助用户提高工作效率,减少手工操作的错误和风险,实现更高的系统稳定性和可靠性, Ansible 的 playbook 可以被版本控制系统所管理,方便用户跟踪和管理 playbook 的变化和历史, Ansible 的模块和插件可以被用户自定义和扩展,满足不同的自动化需求和场景, Ansible 的 YAML 语法简单易读,方便用户定义和编写 playbook,支持条件判断、循环和变量等高级特性,能够处理复杂的逻辑和场景,
Mistral
进阶
Mistral 是一个开源的工作流管理系统,允许用户定义、执行和管理复杂的工作流。它诞生于 OpenStack 项目,旨在解决云计算环境中工作流管理的挑战。Mistral 提供了一种简单的方式来定义工作流,使用 YAML 或 JSON 格式的工作流定义语言。它支持多种执行器,包括 OpenStack、Docker 和 Kubernetes,能够自动化各种任务和操作。Mistral 的工作流引擎可以处理复杂的工作流逻辑,包括条件判断、循环和并行执行。通过 Mistral,用户可以轻松地管理和优化工作流,提高工作效率和系统可靠性。
Envoy
进阶
Envoy 是一个开源的服务代理和边缘代理,最初由 Lyft 开发,用于解决服务间通信和流量管理的问题。它提供了负载均衡、服务发现、健康检查、安全和可观测性等功能。Envoy 支持多种协议,包括 HTTP/1.1、HTTP/2 和 gRPC。它的设计目标是提供一个高性能、可扩展和灵活的服务代理,能够适应现代云原生应用的需求。Envoy 可以运行在多种环境中,包括容器化和虚拟机环境。它的配置使用 YAML 或 JSON 文件,提供了灵活的配置管理。Envoy 的核心功能包括请求路由、负载均衡和服务发现等。
MoEDocker Compose
进阶
MoEDocker Compose是一种用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具,允许开发者通过一个简单的YAML文件来定义和配置多个容器之间的关系和依赖,简化了多容器应用的部署和管理,MoEDocker Compose是Docker Compose的扩展,提供了更多的功能和特性,MoEDocker Compose可以帮助开发者更容易地管理和部署复杂的多容器应用,MoEDocker Compose支持多种编程语言和框架,MoEDocker Compose可以与其他Docker工具一起使用,MoEDocker Compose提供了一个简单的命令行接口,允许开发者轻松地创建、启动和管理多容器应用,MoEDocker Compose可以自动化地管理容器之间的依赖和通信,MoEDocker Compose可以帮助开发者提高应用的可靠性和可扩展性,
📦 开源项目
jbeder
/
yaml-cpp
yaml-cpp:C++ YAML 解析器和发射器 — yaml-cpp 提供了 YAML 解析和发射功能,允许 C++ 应用程序轻松处理 YAML 数据。它支持各种 YAML 特性,包括映射、序列和标量。通过使用 yaml-cpp,开发人员可以轻松地在应用程序中集成 YAML 支持
C++
★ 6.1k
⑂ 2.3k
other
+69 ★
☆
ultralytics
/
yolov5
yolov5:实时物体检测算法 — yolov5 是一个高性能的实时物体检测算法,能够实时检测图像和视频中的物体。它使用 PyTorch 作为后端,支持 ONNX、CoreML 和 TFLite 部署,适用于各种应用场景。yolov5 的高性能和灵活性使其成为机器学习和计算机视觉领域的热门选择
Python
★ 57.7k
⑂ 17.5k
ai-ml
☆
langfuse
/
langfuse
langfuse:开源AI工程平台 — langfuse是一个开源的AI工程平台,提供了LLM评估、可观察性、指标、提示管理、游乐场和数据集等功能。它与多个库和框架集成,包括OpenTelemetry、LangChain、OpenAI SDK和LiteLLM。langfuse的目标是为AI开发者提供一个统一的平台来评估、管理和优化他们的LLM模型。
TypeScript
★ 30.9k
⑂ 3.3k
devops
☆
urfave
/
cli
cli:Go 命令行工具构建包 — cli 提供了一种简单的方式来构建命令行工具,支持多种数据格式,如 JSON、TOML 和 YAML。它的声明式语法使得开发命令行工具变得更加容易和高效。同时,cli 还提供了许多实用的功能来帮助开发者快速构建和测试命令行工具
Go
★ 24.2k
⑂ 1.8k
tools
☆
chenfei-wu
/
TaskMatrix
TaskMatrix:任务管理矩阵 — TaskMatrix是一个开源的任务管理平台,使用Python语言开发。它提供了一个简单易用的接口,帮助用户管理和跟踪任务。通过TaskMatrix,用户可以高效地组织和优先级任务,从而提高生产力。
Python
★ 34.1k
⑂ 3.2k
other
☆
ConardLi
/
easy-dataset
easy-dataset:数据集创建工具 — easy-dataset是一个JavaScript库,用于简化数据集的创建过程。它支持LLM微调、RAG和Eval等多种应用场景。通过使用easy-dataset,开发者可以更高效地创建和管理数据集,从而提高AI模型的性能和准确性。
JavaScript
★ 14.6k
⑂ 1.5k
ai-ml
☆
OpenRLHF
/
OpenRLHF
OpenRLHF:基于 Ray 的易用、可扩展和高性能的智能体 RL 框架 — OpenRLHF 框架支持多种算法,包括 PPO、DAPO、REINFORCE++、VLM、TIS、vLLM 和 Async RL,能够高效地处理大规模数据和复杂任务。该框架基于 Ray,具有高性能和可扩展性,适用于大型语言模型和视觉语言模型的训练和部署。同时,OpenRLHF 还支持从人类反馈中学习,能够提高模型的性能和鲁棒性
Python
★ 9.7k
⑂ 973
ai-ml
☆
zml
/
zml
zml:零损害的AI模型部署 — zml项目旨在打破AI模型部署的硬件限制,允许用户在任何硬件上部署任何模型,使用Zig语言和OpenXLA、MLIR、Bazel等技术,实现高性能和灵活的AI模型部署。该项目对于AI应用的开发和部署具有重要意义。通过zml,开发者可以更容易地将AI模型部署到不同的硬件平台上,提高AI应用的效率和可靠性。
Zig
★ 3.7k
⑂ 160
ai-ml
☆
pycaret
/
pycaret
pycaret:低代码自动机器学习平台 — pycaret是一个开源的自动机器学习(AutoML)平台,提供低代码解决方案,支持多种机器学习任务,如分类、回归、聚类和异常检测。它使用sklearn-native引擎和React控制平面,能够简化机器学习工作流程,提高开发效率。pycaret的开源性和低代码特性使其成为数据科学和机器学习开发者的理想选择
Python
★ 9.8k
⑂ 1.9k
ai-ml
☆
LC044
/
WeChatMsg
WeChatMsg:微信消息处理工具 — WeChatMsg是一个微信消息处理工具,使用PyQt作为开发框架,集成了ChatGPT和LLMS功能,能够实现智能化的微信消息处理。该工具能够帮助用户更好地管理微信消息,提高工作效率。同时,WeChatMsg也为开发者提供了一个灵活的框架,方便扩展和定制。
★ 41.8k
⑂ 5.2k
ai-ml
☆
projectdiscovery
/
nuclei
nuclei:快速可定制的漏洞扫描器 — nuclei是一个由Go语言编写的漏洞扫描器,能够快速发现应用程序、API、网络、DNS和云配置中的漏洞。它使用简单的YAML DSL,使得用户可以轻松地自定义扫描规则和插件。nuclei的主要目标是帮助用户及时发现和修复漏洞,保护其网络安全。
Go
★ 29.7k
⑂ 3.7k
security
☆
Avik-Jain
/
100-Days-Of-ML-Code
100-Days-Of-ML-Code:机器学习编码挑战 — 100-Days-Of-ML-Code 项目是一个机器学习编码挑战,旨在帮助开发者在 100 天内掌握机器学习的基础知识。该项目涵盖了深度学习、线性回归、逻辑回归等主题,并提供了使用 Python 和 scikit-learn 库的实现示例。通过这个项目,开发者可以快速学习机器学习的基础知识,并应用于实际项目中
★ 51.4k
⑂ 11.6k
ai-ml
☆
huggingface
/
candle
candle:Rust 的极简 ML 框架 — candle 提供了一个简单且高效的机器学习解决方案,允许开发者快速构建和部署模型。它的极简设计使得它非常适合资源受限的环境。同时,candle 也为开发者提供了一个高度可定制的框架,满足不同的需求
Rust
★ 20.6k
⑂ 1.6k
ai-ml
☆
SillyTavern
/
SillyTavern
SillyTavern:大型语言模型前端 — SillyTavern是一个基于JavaScript的LLM前端,旨在为高级用户提供便捷的交互界面。它能够帮助用户更好地利用大型语言模型的能力,提高工作效率。同时,SillyTavern的开发也体现了开源精神,欢迎开发者参与贡献。
JavaScript
★ 29.9k
⑂ 5.7k
ai-ml
☆
asmvik
/
yabai
yabai:macOS 窗口管理器 — yabai 是一个开源的窗口管理器,使用 C 语言编写,基于二进制空间分割算法,能够高效地管理 macOS 的窗口布局。它提供了灵活的窗口管理功能,能够满足不同用户的需求。通过使用 yabai,用户可以更好地组织和管理他们的窗口,提高工作效率
C
★ 29.2k
⑂ 732
other
☆
allenai
/
olmocr
olmocr:PDF线性化工具包 — olmocr是一个Python工具包,用于将PDF文件线性化,以便于LLM(大语言模型)数据集和训练的准备。它可以帮助提高LLM的训练效率和准确率。通过使用olmocr,用户可以更轻松地处理和分析PDF文件
Python
★ 18.5k
⑂ 1.5k
ai-ml
+334 ★
☆
Zackriya-Solutions
/
meetily
meetily:开源AI会议助手 — meetily是一个自托管、开源的AI会议记录工具,支持macOS和Windows系统,采用Rust编程语言,实现了快速的Parakeet/Whisper实时转录和Ollama总结。meetily注重隐私保护,所有处理都在本地进行,无需云服务。meetily的出现为用户提供了一个安全、快速的会议记录解决方案
Rust
★ 22.9k
⑂ 2.4k
ai-ml
☆
macrozheng
/
mall
mall:电商系统解决方案 — mall项目是一套全面的电商系统解决方案,包括前台商城系统和后台管理系统,使用Spring Boot、MyBatis等技术实现,能够满足电商系统的各种需求。该项目采用Docker容器化部署,能够方便地部署和管理。同时,项目中包含了许多模块,例如商品管理、订单管理、会员管理等,能够为电商系统提供强大的支持。
Java
★ 84k
⑂ 29.7k
devops
☆
JetBrains
/
Exposed
Exposed:Kotlin SQL 框架 — Exposed 提供了一个简单易用的 API,用于构建和执行 SQL 查询。它支持多种数据库管理系统,包括 MySQL、PostgreSQL 等。Exposed 的主要目标是提供一个高效、灵活的方式来访问和操作数据库。
Kotlin
★ 9.3k
⑂ 788
backend
☆
tonybanters
/
oxwm
oxwm:一个Zig编写的窗口管理器 — oxwm是一个使用Zig语言开发的窗口管理器,旨在提供高效和可定制的窗口管理功能。oxwm的开发使用了Zig语言,这是一种现代的系统编程语言。oxwm的出现为用户提供了一个新的窗口管理选择
Zig
★ 843
⑂ 63
other
☆
GokuMohandas
/
Made-With-ML
Made-With-ML:机器学习应用开发部署指南 — Made-With-ML 项目旨在帮助开发者学习如何开发、部署和迭代生产级机器学习应用,涵盖了数据工程、数据质量、深度学习等多个方面。通过该项目,开发者可以掌握机器学习应用的开发、部署和迭代流程,提高机器学习应用的质量和效率。同时,项目还涉及了 MLOps、自然语言处理、PyTorch 等热门技术。
Jupyter Notebook
★ 48.6k
⑂ 7.7k
ai-ml
☆
basecamp
/
kamal
kamal:部署网页应用 — kamal是一个使用Ruby编写的工具,允许用户将网页应用部署到任何支持的环境中。它提供了灵活性和便利性,帮助开发者简化部署过程。通过使用kamal,开发者可以更轻松地管理和维护自己的网页应用
Ruby
★ 14.4k
⑂ 730
web
☆
getgrav
/
grav
grav:现代、快速、简单、强大的平面文件内容管理系统 — grav是一款基于PHP的内容管理系统,采用平面文件存储,支持Markdown、Twig和Symfony等技术,能够快速、轻松地创建和管理网站内容。它的强大功能和简单的使用方式使其成为构建网站的理想选择。同时,grav还支持多种格式,如YAML等,提供了灵活的扩展能力。
PHP
★ 15.6k
⑂ 1.4k
backend
☆
yt-dlp
/
yt-dlp
yt-dlp:命令行音视频下载器 — yt-dlp是一个基于Python的命令行程序,用于下载YouTube和其他视频网站的音视频内容。它支持多种视频格式和解码器,能够根据用户的需求下载特定的音视频流。yt-dlp的出现填补了youtube-dl的空缺,提供了更好的下载体验
Python
★ 177.2k
⑂ 15.1k
tools
☆
Leaflet
/
Leaflet
Leaflet:移动友好交互式地图库 — Leaflet是一个流行的JavaScript库,用于创建移动友好交互式地图。它提供了许多功能,例如地图标记、弹出窗口和地图层,使开发者能够轻松创建自定义地图。Leaflet的灵活性和可扩展性使其成为许多开发者的首选地图库
JavaScript
★ 45.3k
⑂ 6.1k
mobile
☆
MetaMask
/
metamask-mobile
metamask-mobile:移动以太坊浏览器 — metamask-mobile是一个移动端的web浏览器,允许用户访问使用以太坊区块链的网站。它使用TypeScript和React Native开发,支持Android和iOS平台。通过metamask-mobile,用户可以方便地访问和使用去中心化应用(dapps)和Web3服务
TypeScript
★ 3k
⑂ 1.6k
mobile
☆
opendatalab
/
MinerU
MinerU:文档转换工具 — MinerU 通过将复杂文档如 PDF 和 Office 文档转换为 LLM 可以处理的 markdown/JSON 格式,简化了数据处理流程。这样可以提高 Agentic 工作流程的效率和准确性。MinerU 是一个使用 Python 开发的工具,能够很好地支持数据转换和处理。
Python
★ 72k
⑂ 6k
ai-ml
+380 ★
☆
microsoft
/
BitNet
BitNet:1位LLM推理框架 — BitNet是微软开发的官方1位LLM推理框架,用于支持低位深度神经网络的高效推理。它能够有效地优化1位LLM的性能,提高推理速度。BitNet的出现对推动低位深度神经网络的发展具有重要意义
Python
★ 39.7k
⑂ 3.6k
ai-ml
☆
bmad-code-org
/
BMAD-METHOD
BMAD-METHOD:敏捷AI驱动开发方法 — BMAD-METHOD提供了一种新的开发方法,利用JavaScript和AI技术实现敏捷开发。这种方法可以提高开发效率和质量,减少开发时间和成本。BMAD-METHOD的出现标志着软件开发领域的一个重要突破
JavaScript
★ 49.9k
⑂ 5.7k
ai-ml
☆
MaterialDesignInXAML
/
MaterialDesignInXamlToolkit
MaterialDesignInXamlToolkit:XAML & WPF 中的 Material Design — MaterialDesignInXamlToolkit 使开发者能够在 XAML 和 WPF 应用程序中使用 Material Design 风格的 UI 控件和主题。该项目支持 C# 和 VB.Net 语言,提供了丰富的 UI 组件和自定义选项。通过使用 MaterialDesignInXamlToolkit,开发者可以创建出美观且用户体验良好的应用程序。
C#
★ 16.2k
⑂ 3.5k
other
☆
ZhuLinsen
/
daily_stock_analysis
daily_stock_analysis:股票智能分析系统 — daily_stock_analysis 系统利用 LLM 驱动的技术,提供多源行情和实时新闻,帮助用户做出明智的投资决策。同时,系统支持零成本定时运行,能够自动推送相关信息。该系统的主要目的是帮助用户更好地分析和理解股票市场的变化
Python
★ 56.6k
⑂ 48.7k
ai-ml
☆
microsoft
/
WSL
WSL:Windows下的Linux子系统 — WSL提供了一个运行Linux环境的平台,允许开发者在Windows上直接运行Linux命令和工具。这种集成使得开发者可以更方便地在Windows上进行Linux开发。WSL的出现提高了开发效率和灵活性
C++
★ 33.1k
⑂ 1.8k
other
☆
louislam
/
dockge
dockge:自托管DockerCompose.yaml栈管理器 — dockge提供了一个简单易用的界面来管理DockerCompose.yaml栈,支持响应式设计和实时更新。它使用TypeScript编写,集成了Socket.IO和WebSocket技术,能够高效地管理和部署Docker应用。dockge的自托管特性使得用户可以轻松地在自己的服务器上部署和管理Docker应用
TypeScript
★ 23.7k
⑂ 776
devops
☆
ultralytics
/
ultralytics
ultralytics:开源计算机视觉库 — ultralytics 库提供了多种计算机视觉功能,包括目标检测、图像分类、实例分割、姿势估计等。它基于 PyTorch 框架,支持 CLI 和 Hub 功能,能够满足不同用户的需求。ultralytics 库的开源性和强大的功能使其成为计算机视觉领域的重要工具。
Python
★ 59.3k
⑂ 11.4k
ai-ml
☆
deniscerri
/
ytdlnis
ytdlnis:Android 的全功能音频/视频下载器 — ytdlnis 是一个基于 Kotlin 开发的 Android 应用,利用 yt-dlp 实现全功能的音频/视频下载。它支持多种格式,包括 mp3 和视频格式,并且具有 Material Design 界面。ytdlnis 的出现为 Android 用户提供了一个便捷的下载工具,满足他们对音频/视频内容的需求
Kotlin
★ 9.2k
⑂ 402
mobile
☆
tymondesigns
/
jwt-auth
jwt-auth:Laravel 和 Lumen 的 JSON Web Token 身份验证 — jwt-auth 为 Laravel 和 Lumen 提供了 JSON Web Token 身份验证的功能,帮助开发者保护应用程序的安全。它支持多种身份验证方式,包括基于令牌的身份验证。使用 jwt-auth,可以轻松地在应用程序中实现安全的身份验证机制。
PHP
★ 11.5k
⑂ 1.5k
security
☆
deepset-ai
/
haystack
haystack:开源AI编排框架 — haystack允许用户设计模块化的管道和agent工作流,并对检索、路由、内存和生成具有明确的控制权。它适用于大规模agent、RAG、多模态应用、语义搜索和对话系统。haystack的目的是为了帮助用户构建高效、智能的LLM应用程序
MDX
★ 25.9k
⑂ 2.9k
ai-ml
☆
slab
/
quill
quill:现代所见即所得编辑器 — quill是一个基于TypeScript的现代所见即所得编辑器,旨在提供兼容性和可扩展性。它支持丰富的文本编辑功能,能够满足不同用户的需求。quill的设计初衷是为了提供一个高兼容性和可扩展性的编辑器解决方案
TypeScript
★ 47.2k
⑂ 3.7k
tools
☆
prettier
/
prettier
prettier:代码格式化工具 — prettier是一个使用JavaScript编写的代码格式化工具,它支持多种编程语言和文件格式,包括JavaScript、HTML、CSS、JSON等。prettier的主要功能是自动格式化代码,使其更加美观和易于阅读。通过使用prettier,开发人员可以减少手动格式化代码的时间和精力,从而提高开发效率。
JavaScript
★ 52.2k
⑂ 4.9k
web
☆
dr5hn
/
countries-states-cities-database
countries-states-cities-database:全球国家、州、城市数据库 — countries-states-cities-database提供了一个全面的全球国家、州、城市数据仓库,支持多种数据格式,包括ISO2、ISO3代码、国家代码、首都、母语、时区等信息。该数据库对于需要地理数据的开发者来说非常有用。同时,countries-states-cities-database的数据也可以用于各种应用场景,例如地图服务、旅行推荐等。
Python
★ 9.7k
⑂ 3k
backend
☆