"實驗項目"

webrtc/samples

samples：WebRTC 網頁示範和範例 — samples 儲存庫提供了豐富的 WebRTC 網頁示範和範例，幫助開發者了解和使用 WebRTC 技術。這些範例展示了 WebRTC 的功能和應用，包括實時通訊和多媒體處理。通過這些範例，開發者可以快速掌握 WebRTC 的開發技巧

JavaScript★ 14.6k⑂ 5.7kweb

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geekcomputers/Python

Python：Python 示例集 — 此存储库提供了一系列 Python 示例，帮助开发者学习和掌握 Python 编程语言。这些示例涵盖了 Python 的各种特性和应用场景，能够帮助开发者快速上手 Python 开发。同时，这些示例也可以作为开发者学习和研究 Python 的参考资料

Python★ 35.2k⑂ 12.9kother

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par274/sharpemu

sharpemu：實驗性PlayStation 5模擬器項目 — sharpemu是一個實驗性PlayStation 5模擬器項目，旨在讓用戶可以在PC上玩PlayStation 5遊戲。該項目使用C#語言開發，目前仍處於實驗階段。sharpemu的出現對於遊戲愛好者和開發者具有重要意義，因為它可以讓用戶體驗到PlayStation 5的遊戲內容

C#★ 1.3k⑂ 78other

+314 ★☆

valinet/ExplorerPatcher

ExplorerPatcher：Windows 環境增強工具 — ExplorerPatcher 是一個開源專案，旨在增強 Windows 作業環境的功能和使用體驗。它提供了一系列的功能增強和自訂選項，讓使用者可以更有效地使用 Windows。這個專案對於想要自訂 Windows 環境的使用者來說非常重要

C★ 33.3k⑂ 1.4kother

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simplezhli/flutter_deer

flutter_deer：簡單的 Flutter 練習項目 — flutter_deer 是一個基於 Dart 的 Flutter 練習項目，包含完整的 UI 設計圖，讓開發者可以更貼近真實項目的實踐。該項目包含了多個功能，如集成測試、可訪問性測試、自定義視圖等。通過這個項目，開發者可以學習到 Flutter 的開發技巧和最佳實踐

Dart★ 8.6k⑂ 1.8kmobile

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ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code

500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code：人工智慧項目集 — 500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code 項目收集了多個人工智慧領域的項目，包括機器學習、深度學習、電腦視覺和NLP。這些項目均附帶代碼，供開發者學習和研究。通過這些項目，開發者可以快速入門人工智慧領域，了解各種技術的實現細節。

★ 35.3k⑂ 7.3kai-ml

☆

practical-tutorials/project-based-learning

project-based-learning：實踐教程集合 — project-based-learning 專案旨在為初學者提供實踐教程，涵蓋多種程式語言如 cpp、golang、javascript、python 等，幫助用戶透過實際項目學習和掌握相關技能。這些教程對於想要提升實踐能力和了解不同技術應用的開發者尤其有用。透過這些教程，開發者可以更好地了解如何將理論知識應用於實際項目中

Python★ 272.8k⑂ 35.2kother

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jcalabro/uscope

uscope：微型調試工具 — uscope 是一個開源的調試工具，允許開發人員對 Linux 系統進行 introspection 和調試。它使用 Zig 編寫，提供了一種簡單而強大的方式來檢查和調試程式。uscope 的主要目的是為開發人員提供一個有用的工具，來更好地了解和優化他們的程式

Zig★ 1k⑂ 24tools

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quii/learn-go-with-tests

learn-go-with-tests：使用測試驅動開發學習 Go — learn-go-with-tests 透過實踐測試驅動開發的方式來教導 Go 的基礎知識，讓學習者能夠更好地理解 Go 的語法和應用。這個專案提供了一系列的測試和練習，幫助學習者掌握 Go 的基本概念和技巧。同時，learn-go-with-tests 也展示了測試驅動開發在實際開發中的應用和益處

Go★ 23.7k⑂ 2.9kbackend

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Quick/Quick

Quick：Swift 測試框架 — Quick 是一個 Swift 和 Objective-C 的測試框架，允許開發者使用行為驅動開發（BDD）的方式來撰寫測試程式。這個框架提供了許多方便的功能，讓開發者可以更容易地撰寫和維護測試程式。使用 Quick 可以提高開發者的生產力和程式的可靠性。

Swift★ 9.8k⑂ 895mobile

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MiniMax-AI/skills

skills：人工智慧技能開發 — skills是一個開源項目，提供了一個基於C#的技能開發框架，讓開發者可以輕鬆地創建和集成人工智慧技能。這個項目的目的是提供一個簡單和靈活的方式來開發和應用人工智慧技能。同時，skills也提供了一個強大的API，讓開發者可以輕鬆地擴展和自定義技能

C#★ 13k⑂ 1.1kother

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thoughtbot/factory_bot

factory_bot：Ruby 測試資料設定庫 — factory_bot 是一個 Ruby 庫，提供了一種簡單的方式來設定測試資料。它可以幫助開發者更容易地建立和管理測試資料，從而提高測試的效率和可靠性。通過使用 factory_bot，開發者可以更專注於寫程式，而不是花時間建立測試資料

Ruby★ 8.2k⑂ 2.6kdata

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grafana/pyroscope

pyroscope：連續性能分析平台 — pyroscope 是一個開源的連續性能分析平台，使用 Go 語言開發，能夠幫助開發人員快速地找出應用程序中的性能瓶頸。通過 pyroscope，開發人員可以調試性能問題到單行代碼層級，從而提高應用程序的性能和可靠性。這個平台對於 DevOps 和開發人員來說非常重要，因為它能夠提供實時的性能監控和分析

Go★ 11.5k⑂ 772devops

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volcano-sh/volcano

volcano：雲原生批量系統 — volcano 是一個開源的批量系統，基於 Kubernetes，提供高性能和可擴展的批量計算能力。它支持多種工作負載，包括 AI、機器學習和大數據處理。volcano 的設計目標是提供一個靈活、可靠和高效的批量系統，以滿足雲原生應用的需求

Go★ 5.8k⑂ 1.4kai-ml

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asgeirtj/system_prompts_leaks

system_prompts_leaks： Anthropic 和 OpenAI 系統提示提取 — system_prompts_leaks 是一个开源项目，旨在提取和分享来自 Anthropic 和 OpenAI 的系统提示，包括 Claude 和 ChatGPT 等模型。该项目通过提供这些提示来帮助开发者和研究人员更好地理解和改进 AI 模型的性能。同时，项目还会定期更新，以确保用户能够获取最新的系统提示。

JavaScript★ 56k⑂ 9.2kai-ml

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goss-org/goss

goss：伺服器測試/驗證工具 — goss是一個開源工具，使用Go語言開發，提供快速和易於使用的伺服器測試和驗證功能。它可以幫助用戶驗證伺服器設定、健康狀態和基礎設施配置，確保伺服器的穩定性和安全性。通過使用goss，開發人員可以更容易地實現測試驅動開發（TDD）和基礎設施即程式碼（IaC）

Go★ 5.9k⑂ 491devops

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x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools

system-prompts-and-models-of-ai-tools：AI 工具的系統提示和模型 — system-prompts-and-models-of-ai-tools 項目是一個集合了各種 AI 工具的系統提示和模型的倉庫，包括 Claude Code、Cluely、CodeBuddy 等多個開源項目。該項目的目的是提供一個便捷的方式來存取和使用這些 AI 工具，從而提高開發者的生產力。通過該項目，開發者可以輕鬆地找到和使用適合的 AI 工具，提高開發效率和質量

★ 141.8k⑂ 34.8kai-ml

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ultralytics/ultralytics

ultralytics：開源電腦視覺庫 — ultralytics 提供了強大的物體檢測和圖像分類功能，基於 PyTorch 實現，支持多種應用場景，如 CLI、電腦視覺、深度學習等。它的 YOLO 模型可以實現快速和準確的物體檢測，同時也支持姿勢估計、追蹤等功能。這個庫對於開發者來說是一個非常有用的工具，可以幫助他們快速開發電腦視覺應用

Python★ 59.3k⑂ 11.4kai-ml

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AntonOsika/gpt-engineer

gpt-engineer：代码生成实验平台 — gpt-engineer是一个命令行界面平台，允许用户实验代码生成技术。它是lovable.dev的前身，使用Python语言开发，能够与OpenAI的GPT-4等模型集成。该平台对于代码生成和自动化编码助手的研究和开发具有重要意义。

Python★ 55.2k⑂ 7.3kai-ml

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ipader/SwiftGuide

SwiftGuide：Swift 項目精選 — SwiftGuide 提供了一系列的 Swift 項目，涵蓋腦映射等領域，幫助開發者了解和使用 Swift 進行相關開發。這個專案對於 Swift 開發者和腦映射研究人員具有重要的參考價值。同時，SwiftGuide 也展示了 Swift 在腦映射領域的強大應用潛力

Swift★ 16k⑂ 3.5kmobile

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gradio-app/gradio

gradio：機器學習應用程式開發工具 — gradio允許用戶使用Python輕鬆建立和分享機器學習模型的界面，支援數據分析、數據視覺化和深度學習等功能。這個庫可以幫助開發者快速部署機器學習模型，提高開發效率。同時，gradio也提供了一個簡單易用的界面，讓用戶可以輕鬆地與機器學習模型進行交互

Python★ 43.1k⑂ 3.5kdata

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karan/Projects

Projects：實用項目清單 — Projects 提供了一系列實用項目，讓開發者可以根據自己的需求和興趣選擇適合的項目進行實踐。這些項目涵蓋了各個領域，對於提高程式設計技能和了解不同語言的應用非常有幫助。通過解決這些項目，開發者可以提升自己的實戰能力和創新思維

★ 47.8k⑂ 10.6kother

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taizilongxu/interview_python

interview_python：Python 面试题库 — interview_python 项目包含了丰富的 Python 面试题，涵盖了多个领域和技术，能够帮助开发者了解面试的重点和难点。通过这个项目，开发者可以更好地准备面试，提高面试的成功率。同时，也可以帮助开发者发现自己的知识缺陷，进一步提高自己的技能

Shell★ 17.3k⑂ 5.5kother

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ValveSoftware/Proton

Proton：Steam Play 相容工具 — Proton 是一個開源的相容層，允許用戶在 Linux 系統上運行 Windows 遊戲。它基於 Wine，並加入了額外的元件以提高相容性和性能。Proton 的開發對於擴大 Linux 遊戲生態系具有重要意義

C++★ 32.2k⑂ 1.5ktools

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DeathKing/Learning-SICP

Learning-SICP：MIT计算机程序构造与解释课程学习资料 — Learning-SICP项目旨在收集和整理MIT公开课《计算机程序的构造和解释》的学习资料，涵盖编译器原理、函数式编程、解释器、Scheme语言等主题。该项目对于学习计算机科学和程序设计的学生具有重要的参考价值。同时，Learning-SICP也是一个开源社区项目，欢迎所有对计算机科学感兴趣的人参与贡献。

Ruby★ 11.3k⑂ 1.5kbackend

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zhiwehu/Python-programming-exercises

Python-programming-exercises：Python 编程练习 — Python-programming-exercises仓库提供了大量的Python编程练习题，帮助开发者提高编程技能和解决问题的能力。这些练习题涵盖了多个领域，包括数据结构、算法和面向对象编程等。通过完成这些练习，开发者可以更好地掌握Python语言和相关技术

★ 29.4k⑂ 6.9kother

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keras-team/keras

keras：人性化的深度學習框架 — keras 是一個高層神經網絡 API，能夠在 TensorFlow、PyTorch 和 JAX 等多個後端上運行。它提供了簡單易用的 API，讓用戶可以快速地構建和訓練神經網絡模型。keras 的出現使得深度學習技術更加民主化和易於使用

Python★ 64.2k⑂ 19.8kai-ml

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langchain-ai/langgraph

langgraph：建設強健的代理 — langgraph 是一個開源的 Python 框架，能夠幫助開發者建立強健的代理，利用 AI 技術來實現智能代理的功能。這個框架提供了一個簡單的方式來建設和管理代理，能夠應用於各種領域。langgraph 的目的是為了提供一個強健和可擴展的代理建設框架，能夠幫助開發者建立更好的智能代理

Python★ 37k⑂ 6.2kai-ml

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logisim-evolution/logisim-evolution

logisim-evolution：數位邏輯設計工具與模擬器 — logisim-evolution是一個開源的數位邏輯設計工具和模擬器，允許用戶創建和模擬數位電路。它支持多種功能，包括Verilog和VHDL等。該工具對於教育和研究目的非常有用，能夠幫助學生和研究人員更好地理解數位邏輯設計的原理

Java★ 7.3k⑂ 965tools

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GoogleCloudPlatform/microservices-demo

microservices-demo：示範雲端應用程式 — microservices-demo 是一個雲端應用程式的示範，包含 10 個微服務，展示了 Kubernetes、Istio 和 gRPC 的功能。這個項目展示了如何使用這些技術來構建一個可擴展和可靠的應用程式。這對於開發人員了解如何使用這些技術來構建雲端應用程式非常重要

Go★ 20.6k⑂ 10.2kdevops

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android/uamp

uamp：Android 音頻示範應用 — uamp 是一個示範如何使用 Android 的音頻 API 開發音頻播放器的應用，使用 Kotlin 作為開發語言。這個應用展示了如何播放音頻、控制音頻播放等功能。uamp 的開源代碼可以幫助開發者學習如何開發自己的音頻播放器

Kotlin★ 13.2k⑂ 3.8kmobile

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andrewrk/poop

poop：性能優化觀察平台 — poop 是一個性能優化觀察平台，旨在幫助開發者優化應用程式的性能。它使用 Zig 語言開發，提供了一個簡單且高效的方式來觀察和優化性能。通過使用 poop，開發者可以更好地了解應用程式的性能瓶頸，從而進行優化和改進

Zig★ 2k⑂ 91other

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kaushikgopal/RxJava-Android-Samples

RxJava-Android-Samples：Android 示例教程 — RxJava-Android-Samples 提供了多个示例来演示如何在 Android 中使用 RxJava 进行响应式编程。通过这个项目，开发者可以学习如何使用 RxJava 来处理并发和异步操作。同时，它也展示了如何将 RxJava 集成到 Android 应用中

Java★ 7.5k⑂ 1.4kmobile

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chenfei-wu/TaskMatrix

TaskMatrix：任務管理工具 — TaskMatrix 是一個開源的任務管理工具，使用 Python 編寫。它提供了一個簡單易用的介面來管理和追蹤任務，讓用戶可以輕鬆地組織和優先處理任務。透過 TaskMatrix，用戶可以提高工作效率和生產力。

Python★ 34.1k⑂ 3.2kother

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hiyouga/LlamaFactory

LlamaFactory：大型語言模型優化 — LlamaFactory 通過提供一個統一的介面，支持多種微調技術，如 PEFT、LORA 和 QLoRA，從而實現了對多個大型語言模型的高效微調。這個項目對於自然語言處理（NLP）領域具有重要意義，因為它能夠大大提高模型的性能和效率。另外，LlamaFactory 還支持多種模型，包括 GPT、LLaMA 和 Transformers 等

Python★ 73.2k⑂ 8.9kai-ml

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langchain-ai/langchain

langchain：語言鏈代理工程平台 — langchain是一個開源的代理工程平台，提供了一個框架用於構建和管理AI代理。它支持多種AI模型和框架，包括OpenAI、Anthropic和LLM，讓開發者可以輕鬆地創建和管理AI代理。langchain的目的是為開發者提供一個統一的平台，讓他們可以專注於構建AI代理，而不需要關心底層的複雜技術細節

Python★ 141.5k⑂ 23.5kai-ml

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allenwong/30DaysofSwift

30DaysofSwift：Swift 自學專案 — 30DaysofSwift 是一個自學專案，旨在學習 Swift 程式設計語言。這個專案可以幫助開發者快速掌握 Swift 的基礎知識和開發技能。通過這個專案，開發者可以更好地理解 Swift 的語法和應用場景

Swift★ 11.5k⑂ 2kmobile

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iovisor/bcc

bcc：Linux IO 分析和監控工具 — bcc 提供了一系列基於 BPF 的工具，用于 Linux IO 分析、網路監控和其他系統監控任務。這些工具可以幫助開發人員和系統管理員更好地了解系統的行為和性能。bcc 的工具集合包括網路監控、IO 分析和安全監控等功能

C★ 22.5k⑂ 4.1kdevops

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microsoft/autogen

autogen：人工智慧框架 — autogen 是一個基於 Python 的編程框架，旨在開發具有自主性和智能的代理人工智慧。它提供了一個強大的平台，讓開發者可以創建和定制自己的智能代理。autogen 的出現對於人工智慧的發展具有重要意義，因為它可以讓開發者更容易地創建和應用智能代理

Python★ 59.6k⑂ 9kai-ml

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