"exercise-database"

📦 開源專案

hasaneyldrm/exercises-dataset

exercises-dataset：健身運動數據集 — exercises-dataset提供了一個全面的健身運動數據集，包含各種運動的詳細資訊，包括運動名稱、類別、目標肌肉群等。這個數據集可以幫助開發者建立健身相關的應用程式或網站，同時也可以用於健身愛好者的參考。通過使用exercises-dataset，開發者可以快速建立健身運動的資料庫，提供給用戶查詢和參考。

HTML★ 15.2k⑂ 1.8kdata

+710 ★☆

openai/gym

gym：強化學習算法開發工具包 — gym 提供了一個統一的接口，讓開發者可以輕鬆地創建和測試強化學習算法。這個工具包可以幫助研究人員和開發者比較不同的算法和模型，從而推動強化學習領域的發展。同時，gym 也提供了一個豐富的環境和工具，讓開發者可以專注於算法的開發和優化

Python★ 37.3k⑂ 8.7kother

☆

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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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⑂ 92other

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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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CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

openpose：實時多人關鍵點檢測庫 — openpose是一個強大的庫，能夠實時檢測多人的關鍵點，包括身體、面部、手和腳的估計。它使用了深度學習和電腦視覺技術，能夠在各種應用中提供準確的結果。openpose的實時能力和準確性使其成為人體姿勢估計和行為理解的重要工具

C++★ 34.3k⑂ 8kai-ml

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rethinkdb/rethinkdb

rethinkdb：实时網路開源数据库 — rethinkdb 是一个开源的 NoSQL 数据库，旨在支持实时網路应用。它提供了实时数据处理和推送功能，能够帮助开发者构建实时網路应用。通过使用 rethinkdb，开发者可以轻松地处理大量的实时数据，并提供更好的用户体验

C++★ 27k⑂ 1.9kweb

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andrewyng/context-hub

context-hub：內容集線器 — context-hub 是一個開源的 JavaScript 專案，旨在提供內容管理和集線功能，讓開發者能夠更容易地管理和整合不同的內容來源。這個專案使用 JavaScript 開發，提供了一個靈活和可擴展的解決方案，讓開發者能夠根據自己的需求進行自訂。同時，context-hub 也提供了一個強大的 API，讓開發者能夠更容易地與其他應用程式和服務進行整合

JavaScript★ 13.8k⑂ 1.2kweb

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dgraph-io/dgraph

dgraph：高效能圖形資料庫 — dgraph 是一個為即時使用案例設計的高性能圖形資料庫，使用 Go 語言開發。它能夠處理大量的資料和複雜的查詢，適用於各種需要實時資料處理的應用。dgraph 的分散式架構使其能夠水平擴展，滿足大規模應用的需求

Go★ 21.7k⑂ 1.6kbackend

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aristocratos/btop

btop：系統資源監控工具 — btop是一個系統資源監控工具，提供CPU、記憶體、磁碟和網路等資源使用情況的即時統計。它可以幫助用戶了解系統的性能和瓶頸，從而優化系統的配置和使用。通過btop，用戶可以快速地識別系統中的問題和優化機會

C++★ 33.5k⑂ 1.1kother

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ankane/pghero

pghero：Postgres 性能儀表板 — pghero 提供了一個直觀的界面來監控 Postgres 的效能，幫助用戶快速識別和解決效能瓶頸。它支持多種圖表和報表，讓用戶可以深入了解資料庫的運行情況。透過 pghero，開發者可以優化資料庫的效能，提高應用程式的速度和可靠性

Ruby★ 8.9k⑂ 478backend

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metabase/metabase

metabase：開源商業智慧和嵌入式分析工具 — metabase是一個開源的商業智慧和嵌入式分析工具，讓使用者可以輕鬆地與數據合作，創建儀表板、報告和數據視覺化。它支援多種數據庫，包括MySQL和PostgreSQL，並提供SQL編輯器和數據分析功能。metabase的易用性和強大的功能使其成為商業智慧和數據分析的理想工具。

Clojure★ 48.2k⑂ 6.7kdata

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doctrine/lexer

lexer：基礎詞法分析庫 — lexer是一個基礎詞法分析庫，可以用於構建Top-Down、遞歸下降解析器，提供了基礎的詞法分析功能。這個庫的主要目的是提供一個基礎的詞法分析框架，讓開發者可以輕鬆地構建自己的解析器。同時，lexer也可以用於提高解析器的效率和準確性

PHP★ 11.2k⑂ 62backend

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motiondivision/motion

motion：現代動畫庫 — motion 提供了一個簡單且強大的動畫系統，讓開發者可以輕鬆地在 React 和 JavaScript 中創建複雜的動畫。它支持 React 和 JavaScript，讓開發者可以充分利用動畫功能。motion 的設計宗旨是提供一個高效、可擴展的動畫解決方案，讓開發者可以專注於創建更好的用戶體驗

TypeScript★ 32.6k⑂ 1.2kweb

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refactoringhq/tolaria

tolaria：桌面知識庫管理應用 — tolaria是一個桌面應用，旨在幫助用戶管理Markdown知識庫。它提供了一個方便的界面，讓用戶可以輕鬆組織和查找知識庫內容。通過使用tolaria，用戶可以更有效地管理知識庫，提高生產力

TypeScript★ 18.1k⑂ 1.2kweb

+150 ★☆

vwxyzjn/cleanrl

cleanrl：高品質單檔案實現的深度強化學習算法 — cleanrl 提供了一個簡單易用的深度強化學習算法實現，包含多種流行的算法，使用 Python 和 PyTorch 開發，適合研究人員和開發者使用。這個專案的目的是提供一個高品質的深度強化學習算法實現，方便研究人員和開發者快速開發和測試自己的模型。cleanrl 的實現簡單易懂，且具有良好的可擴展性

Python★ 10k⑂ 1.1kai-ml

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calcom/cal.diy

cal.diy：開源排程基礎設施 — cal.diy 提供了一個開源的排程基礎設施，讓開發者可以輕鬆地建立自己的排程系統。該項目使用了多種流行的技術，包括 nextjs、postgresql、prisma 和 tailwindcss。通過 cal.diy，開發者可以快速建立一個可靠且高效的排程系統，滿足各種需求。

TypeScript★ 46.4k⑂ 14.4kweb

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outline/outline

outline：知識庫管理工具 — outline是一個基於TypeScript的知識庫管理工具，提供美觀的界面、實時協作功能、豐富的功能和markdown兼容性。它可以幫助團隊更有效地管理知識和文檔，提高生產力和溝通效率。同時，outline也支持多種技術，如docker、javascript、mobx、nodejs、react和slack等.

TypeScript★ 39.7k⑂ 3.4kweb

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alibaba/zvec

zvec：輕量級向量數據庫 — zvec 是一個基於 C++ 的向量數據庫，旨在提供快速和輕量級的向量存儲和查詢功能。它的設計目標是為大規模的向量數據提供高效的存儲和查詢能力，從而支持各種應用場景的需求。通過使用 zvec，開發者可以輕松地將向量數據庫集成到自己的應用中

C++★ 14.6k⑂ 901backend

+395 ★☆

timescale/timescaledb

timescaledb：高性能实时分析时间序列数据库 — timescaledb 是一个开源的时间序列数据库，能够提供高性能的实时分析功能。它作为一个 Postgres 扩展包，能够轻松集成到现有的数据库系统中。通过使用 timescaledb，开发者可以轻松构建实时分析应用，用于处理大量的时间序列数据

C★ 23.1k⑂ 1.1kbackend

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tatsu-lab/stanford_alpaca

stanford_alpaca：斯坦福大學的Alpaca模型訓練代碼 — stanford_alpaca 項目是一個基於 Python 的開源項目，提供了訓練 Stanford 的 Alpaca 模型的代碼和文檔，同時也提供了生成數據的功能。這個項目可以幫助開發者更好地理解和使用 Alpaca 模型，從而推動深度學習和語言模型的發展。通過這個項目，開發者可以輕鬆地訓練和部署自己的 Alpaca 模型

Python★ 30.3k⑂ 4kai-ml

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PHPOffice/PHPExcel

PHPExcel：PHP 封裝的 Excel 函式庫 — PHPExcel 是一個強大的 PHP 函式庫，允許開發人員讀寫 Excel 檔案，支持多種 Excel 格式。它提供了一個簡單易用的 API，讓開發人員可以輕鬆地在 PHP 應用程式中使用 Excel 功能。PHPExcel 的功能包括讀寫 Excel 檔案、設定欄位格式、插入圖片等

PHP★ 11.4k⑂ 4.1kbackend

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netdata/netdata

netdata：人工智慧全棧可觀測性監控 — netdata 提供了快速且全面的監控解決方案，使用人工智慧技術來分析數據，從而幫助用戶快速地發現和解決問題。它支持多種數據源和視覺化工具，包括 Grafana、InfluxDB 和 Prometheus，讓用戶可以輕鬆地監控和分析自己的應用程式和系統。同時，netdata 也支持多種平台，包括 Linux、Kubernetes 和 Docker，讓用戶可以在不同的環境中使用。

Go★ 79.6k⑂ 6.5kdevops

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influxdata/influxdb

influxdb：可擴展的資料儲存庫 — influxdb 是一個開源的時間序列資料庫，能夠高效儲存和查詢大量的度量和事件資料。它的可擴展性和高性能使其成為監控和分析應用的理想選擇。通過使用 influxdb，開發人員可以輕鬆地構建實時分析和監控應用

Rust★ 31.6k⑂ 3.7kweb

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dbeaver/dbeaver

dbeaver：通用數據庫工具和 SQL 客戶端 — dbeaver 是一個開源的數據庫工具，提供了 GUI 和 JDBC 支持，能夠連接多種數據庫管理系統，包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle 等，支持 SQL 查詢和數據庫管理。它的主要功能包括數據庫連接、SQL 執行、數據庫設計和數據匯出等。dbeaver 的優點在於其通用性和易用性，使得用戶能夠輕鬆地管理和操作不同的數據庫系統

Java★ 51k⑂ 4.3kbackend

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dragonflydb/dragonfly

dragonfly：現代替代Redis和Memcached的解決方案 — dragonfly是一個高效的緩存和數據庫解決方案，旨在取代Redis和Memcached，提供了比傳統緩存解決方案更好的性能和可擴展性。它使用C++編寫，支持多線程和in-memory數據庫等功能。dragonfly的出現對於需要高效緩存和數據庫解決方案的開發者來說是一個重要的選擇

C++★ 30.9k⑂ 1.2kbackend

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krahets/hello-algo

hello-algo：動畫圖解、一鍵運行的資料結構與演算法教程 — hello-algo 提供了豐富的資料結構和演算法教程，包含動畫圖解和一鍵運行的功能，支持多種語言如 Java、Python、C++ 等，讓學習者更容易理解和掌握相關概念。這個項目對於想要學習資料結構和演算法的開發者來說非常有幫助。hello-algo 的教程內容豐富，涵蓋了各種主題，包括 LeetCode 等

Java★ 127.7k⑂ 15.2kother

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duckdb/duckdb

duckdb：嵌入式SQL數據庫管理系統 — duckdb是一種開源的嵌入式SQL數據庫管理系統，使用C++編寫，能夠提供快速和高效的數據分析和查詢功能。它支持標準的SQL語法和OLAP功能，適合於各種需要高性能數據分析的應用場景。duckdb的主要優點是其高效的查詢性能和低內存占用，使其成為嵌入式數據庫管理系統的理想選擇

C++★ 39.3k⑂ 3.4kbackend

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typicode/lowdb

lowdb：簡單快速的 JSON 數據庫 — lowdb 提供了一種簡單的方式來存儲和管理 JSON 數據，它的速度快、體積小，適合於 Electron 和 Node.js 等應用程序中使用。lowdb 支持嵌入式數據庫和本地存儲，能夠滿足不同應用的需求。它的簡單性和靈活性使其成為開發人員的首選

JavaScript★ 22.6k⑂ 965backend

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pubkey/rxdb

rxdb：本地優先的資料庫解決方案 — rxdb是一個強大的本地優先資料庫，能夠在瀏覽器、Node.js等各種JavaScript運行環境中運行，並能夠與現有的後端進行複製和同步。它支持多種資料庫格式，包括IndexedDB、LocalStorage等，同時也能夠與其他流行的資料庫如Firebase、Postgres等進行整合。rxdb的設計宗旨是提供一個無需特定廠商鎖定的本地優先資料庫解決方案，讓開發者能夠輕鬆地構建實時、離線優先的應用程序

TypeScript★ 23.3k⑂ 1.2kbackend

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piqnt/planck.js

planck.js：2D 物理引擎 — planck.js 是一個開源的 2D 物理引擎，使用 TypeScript 編寫，提供了強大的物理模擬功能，適用於遊戲開發、模擬等領域。它支持跨平台，包括 HTML5 和 Canvas。planck.js 的出現使得開發者可以輕鬆地在自己的項目中添加物理效果，增強用戶體驗。

TypeScript★ 5.3k⑂ 254game

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taosdata/TDengine

TDengine：高效能時間序列資料庫 — TDengine是一個高效能、可擴展的時間序列資料庫，設計用於工業物聯網（IIoT）場景。它提供高效的資料儲存和查詢功能，支持分布式架構和SQL查詢。TDengine的優點在於其高性能、可擴展性和易用性，使其成為工業物聯網和物聯網應用的理想選擇

C★ 25k⑂ 5kbackend

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acdlite/recompose

recompose：React 函數元件和高階元件的實用工具帶 — recompose 提供了一系列的工具和函式，幫助開發者更容易地創建和管理 React 函數元件和高階元件。這些工具可以簡化元件的開發過程，提高代碼的可維護性和可擴展性。通過使用 recompose，開發者可以更專注於元件的業務邏輯，提高開發效率

JavaScript★ 14.8k⑂ 1.2kweb

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airbytehq/airbyte

airbyte：開源數據移動平台 — airbyte 是一個開源的數據移動平台，支持 ELT 管道和 AI 應用程序，能夠從各種來源中提取數據，然後將其載入倉庫、數據湖和 AI 應用程序中。它支持多種數據源，包括 API、數據庫和文件，並且可以自行托管或部署在雲端。這使得數據工程師和分析師能夠輕鬆地將數據整合到各種應用程序中，從而支持商業智能和數據驅動的決策

Python★ 21.6k⑂ 5.3kdata

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pandas-dev/pandas

pandas：Python 數據分析庫 — pandas 提供了高效的數據操作和分析功能，包括數據清理、轉換和合併等，能夠有效地處理和分析大型數據集。同時，pandas 也提供了豐富的統計和數學函數，能夠進行複雜的數據分析和可視化。因此，pandas 是 Python 中非常受歡迎的數據分析庫

Python★ 49.2k⑂ 20.1kdata

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Vonng/ddia

ddia：数据密集型应用设计 — ddia 提供了数据密集型应用设计的综合指南，涵盖了数据库、分布式系统和数据处理等方面。该书对于软件开发人员和架构师来说非常重要，因为它提供了设计和实现大规模数据系统的最佳实践。通过学习 ddia，可以更好地理解数据密集型应用的设计原则和实现方法

Python★ 23.2k⑂ 4.5kbackend

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apache/skywalking

skywalking：應用程式效能監控系統 — skywalking 是一個基於 Java 的應用程式效能監控系統，提供分布式追蹤、日誌記錄、計量等功能，幫助開發人員監控和優化應用程式的效能。skywalking 支持多種資料來源，包括 Prometheus、EBPF 等，同時也提供了 OpenTelemetry 和 Service Mesh 等功能。skywalking 的主要目的是提供一個統一的監控平台，幫助開發人員快速識別和解決應用程式的效能問題

Java★ 24.8k⑂ 6.6kdevops

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daytonaio/daytona

daytona：安全且彈性的AI代碼運行基礎設施 — daytona是一個基於TypeScript的項目，旨在為AI生成的代碼提供一個安全和彈性的運行環境。它通過提供一個可擴展和安全的基礎設施，來支持AI代理和AI沙盒的運行。這使得開發人員可以更容易地創建和部署AI應用程式

TypeScript★ 72.2k⑂ 5.7kai-ml

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