翻看了一些最近热点的开源项目,发现还是 AIGC 的天下。 今天,我将继续着重挑选几个近期的优质开源项目,相信这些项目对于我们的日常工作、学习生活,都会有一定的帮助。 和疾病数据库生成的"患者和医生之间的5K对话数据集",再次微调模型; 通过 HealthCareMagic-200k 的患者和医生之间的真实对话进行第三轮微调; 通过 icliniq-26k 这个调度系统会根据你的输入,自动分析要调用哪些 AI 模型,实现你所说的要求,直接调用 HuggingFace 上的相应模型,帮你执行完成。 好吧,现在“调包侠”的工作,也有 AI 帮你做了。 项目地址: https://github.com/picsart-ai-research/text2video-zero https://huggingface.co/spaces/PAIR/Text2Video-Zero ,这是咱们读者的投票结果: AI 大模型的发展,到底何去何从,拭目以待吧。
1)联网搜索 2)网页抓取 3)资源下载 4)终端操作 5)文件操作 6)PDF 生成 而且这些需求还可以进行组合 如果 AI 能够完成上述需求,就不再只是一个有知识的 “大脑”,而是有手有脚,会利用工具完成任务的 包括基本类型、POJO、集合等 不支持基本类型、Optional、集合类型 支持的返回类型 几乎所有可序列化类型,包括 void 不支持基本类型、Optional、集合类型等 使用场景 适合大多数新项目开发 先在项目根包下新建 tools 包,将所有工具类放在该包下;并且工具的返回值尽量使用 String 类型,让结果的含义更加明确。 文件操作 文件操作工具主要提供 2 大功能:保存文件、读取文件。 由于会影响系统资源,所以我们需要将文件统一存放到一个隔离的目录进行存储,在 constant 包下新建文件常量类,约定文件保存目录为项目根目录下的 /tmp 目录中。 1)可以使用 jsoup 库实现网页内容抓取和解析,首先给项目添加依赖: <dependency> <groupId>org.jsoup</groupId> <artifactId>jsoup
1、OpenGlass OpenGlass 这个项目可以让你使用不到 25 美元的现成组件,即可将任何眼镜变成可破解的智能眼镜。 实现记录生活、识别物体、计算卡路里、实时翻译等多项 AI 功能。 Star:545 项目地址:https://github.com/BasedHardware/openglass 只需要按照项目中作者说明的步骤,购买指定组件,安装刷新固件等操作即可将普通眼镜升级为智能眼镜 5、Anime gf Anime.gf 是一个私有且开源的 LLM 前端。 多 API 支持(OpenAI、Anthropic、Mistral、Together AI)、可配置的 LLM 生成设置、可定制的主题。桌面上的开源waifus。 Star:361 官网地址:https://github.com/cyanff/anime.gf 以上就是本期 GitHub圈选 的5款开源项目,有兴趣的同学可以前往了解探索哈!!
该项目是RVC-Boss 同Rcell (AI音色转换技术Sovits开发者)共同研究,历时半年开发出来的一款全新的低成本的易用的音色克隆工具。 Star:2.7k 项目地址:https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS 特征: • 零样本 TTS:输入 5 秒语音样本并体验即时文本到语音转换。 Star:2.9k 项目地址:https://github.com/Portkey-AI/gateway 这款 AI 网关项目简直太棒了,轻松接入OpenAI、LLama2、Google Gem)ini Star:402 项目地址:https://github.com/piddnad/DDColor DDColor:AI图像着色工具,优秀的黑白图像上色模型,支持双解码器! Star:5.6k 项目地址:https://github.com/TencentARC/PhotoMaker 被鹅厂最新开源AI绘画工具PhotoMaker圈粉了,多风格头像生成器就靠它了!
2、Suno-API 最近AI圈最热的话题之一:Suno AI 音乐生成模型,一跃成为AI音乐模型No.1。 可作为 Perplexity AI 免费平替工具。 用户可以提出问题,系统将使用searxng进行多引擎搜索,并将搜索结果合并到ChatGPT3.5 LLM中,并根据搜索结果生成答案。 5、InstantStyle InstantStyle 是一个通用框架,由 InstantID 作者团队新打造的一款适用于AI绘画的开源项目,它采用两种简单但有效的技术来实现风格和内容与参考图像的有效分离 Star:363 项目地址:https://github.com/InstantStyle/InstantStyle[5] 也有与之相关的ComfyUI 插件已经上线,目前已2k标星。 ComfyUI_IPAdapter_plus: https://github.com/cubiq/ComfyUI_IPAdapter_plus[6] 以上就是本周 GitHub圈选 的5款开源项目,有兴趣的同学可以前往了解探索
本周 GitHub圈选 项目推荐: • chatgpt-on-wechat(基于大模型的WX聊天机器人) • FIFO-Diffusion(AI视频生成) • AniTalker(语音动画生成器) • AI视频生成开源项目,是一种无需训练的基于预训练扩散模型的新型推理技术,可以从文本生成无限长的视频。 AI开源项目,旨在通过身份解耦的面部动作编码技术,生成生动多样的说话面部动画。 Star:6.9k 项目地址:https://github.com/jasonppy/VoiceCraft 5、FarFalle FarFalle 是一款开源的AI搜索引擎项目,类似Perplexity :https://github.com/rashadphz/farfalle 体验Demo:https://www.farfalle.dev/ 以上就是本周 GitHub圈选 的5款开源项目,有兴趣的同学可以前往了解探索
近期Alist出现了一点问题,我深感遗憾,这个项目我也在用,我并不是项目所有者,所以我没权利评价,只能希望社区发力,尽快出现替代品吧~ 服务器升级到了1Panel v2版本,迁移的事情比较多,更是耽误了两天 在线白板:纯前端白板项目,支持自由绘图与页面标注,适用于笔记、构图与展示,非多人协作工具。 通信与互动 即时聊天:基于cf Worker的加密即时通讯项目,支持私密聊天与群组,重视用户隐私安全。 CloudPaste:基于Cloudflare的在线文本/大文件分享平台 github.com@ling-drag0n 之前介绍过很多的内容中转,比如项目推荐3中就推荐了一个CloudPaste项目, github.com@plait-board 我本来是有一个思维导图项目的,但是原先项目不太好看,功能也并不全面,我不是很喜欢,所以一直在找替代品,最终找到了这个开源白板工具,或者叫思维导图工具。 该项目不仅实现了流程图的功能,还有画笔,可以自行在画板上简单的涂改,功能多的同时,相比于原项目,界面也更加清爽,后面我会进行重新部署并迁移到新项目中。
AI项目落地的现状 当前,AI项目在企业中的落地普遍存在以下问题: 问题 详情 业务与技术的脱节 业务团队往往认为AI项目是IT部门的事,缺乏积极参与,导致项目难以贴合实际业务需求。 技术认知的不足 业务人员对AI技术的能力和局限性缺乏了解,导致项目目标设定不切实际。 资源投入的不足 企业在AI项目上的资源投入有限,难以支撑项目的长期发展。 AI项目成功落地的五大要素 三桥君认为,要让AI项目在企业中成功落地,仅仅依赖技术团队是远远不够的。以下是五个关键要素,帮助企业在AI项目中取得突破: 1. 业务人员的热情 业务团队的积极参与是AI项目成功的关键。如果业务人员对AI项目缺乏兴趣或认为与自己无关,项目很难真正落地。企业需要激发业务人员的热情,让他们意识到AI技术能够为自身工作带来的实际价值。 5. 老板的耐心 AI项目的落地往往需要时间,领导层的耐心支持是项目持续发展的保障。企业需要为AI项目设定合理的预期,避免急于求成。同时,领导层应定期关注项目进展,及时提供资源和支持。
今天给大家推荐 5 个超实用的开源 MCP 项目,涵盖浏览器扩展、系统操作、阅读学习、出行服务等场景,让你的 AI 不再是“纸上谈兵”,而是能直接操控工具、获取实时数据的“超级助手”! 项目地址: 1 https://github.com/hangwin/mcp-chrome AI 可直接读取你正在浏览的网页正文(支持动态加载内容),无需手动复制文本;帮你列出所有打开的标签页标题与 项目地址: 1 https://github.com/CursorTouch/Windows-MCP 允许 AI 通过一组工具(如点击、输入、滚动、快捷键、运行命令等)来执行打开应用、操作窗口、模拟用户输入 项目地址: 1 https://github.com/freestylefly/mcp-server-weread 有多种方式可以与Claude Desktop集成: 5、12306 MCP 12306 项目地址: 1 https://github.com/Joooook/12306-mcp 12306 MCP为AI模型提供结构化铁路数据接口,使其能够理解并调用车票查询功能,实现智能化的行程规划或票务服务集成
2026年,AI写代码已经不是新鲜事。但AI写代码到底靠不靠谱?我让Claude Code写了5个真实项目,给出了成功率、代码质量、踩坑经验。 先看下token消费量: 测试环境 工具: Claude Code(Anthropic的AI编程助手) 模型: GLM5 项目类型: 全栈Web应用、工具库、数据处理、脚本、API 测试周期: 2026 5) 可维护性: ⭐⭐⭐⭐☆ (4/5) 测试覆盖: ⭐⭐⭐⭐☆ (4/5) 项目3:数据处理脚本(日志分析) ▪ 需求 功能: 解析日志文件 统计错误数量 生成报表 发送邮件通知 技术栈: Python 并发安全: ⭐⭐⭐☆☆ (3/5) 性能: ⭐⭐⭐☆☆ (3/5) 项目5:CLI工具(文件转换) ▪ 需求 功能: 转换图片格式(PNG→JPG, JPG→PNG) 批量处理 压缩图片 生成缩略图 AI会有不少清奇的逻辑回路,需要纠正。 如何正确使用AI写代码? ▪ 1. 搭建脚手架 ✅ 适合: 生成项目结构、基础配置 ❌ 不适合: 复杂的架构设计 ▪ 2.
AI项目落地的现状当前,AI项目在企业中的落地普遍存在以下问题:问题详情业务与技术的脱节业务团队往往认为AI项目是IT部门的事,缺乏积极参与,导致项目难以贴合实际业务需求。 技术认知的不足业务人员对AI技术的能力和局限性缺乏了解,导致项目目标设定不切实际。资源投入的不足企业在AI项目上的资源投入有限,难以支撑项目的长期发展。 AI项目成功落地的五大要素三桥君认为,要让AI项目在企业中成功落地,仅仅依赖技术团队是远远不够的。以下是五个关键要素,帮助企业在AI项目中取得突破:1. 业务人员的热情业务团队的积极参与是AI项目成功的关键。如果业务人员对AI项目缺乏兴趣或认为与自己无关,项目很难真正落地。企业需要激发业务人员的热情,让他们意识到AI技术能够为自身工作带来的实际价值。 5. 老板的耐心AI项目的落地往往需要时间,领导层的耐心支持是项目持续发展的保障。企业需要为AI项目设定合理的预期,避免急于求成。同时,领导层应定期关注项目进展,及时提供资源和支持。
H5页面在移动端字体应该怎么设置? //H5页面的数字不想识别为电话号码,怎么办? important; margin: 0;} ---- 15、H5页面加载的图片太大了,怎么办? -webkit-text-size-adjust: 100%; ---- 19、H5页面想有快速回弹滚动的效果,怎么办? 12px字体 这里注意在rem前要加上对应的px值,解决不支持rem的浏览器的兼容问题,做到优雅降级 body { font-size:12px; font-size:1.2rem; } 29、项目超实用的
但是,AI 的定义在很长一段时间以来一直是一个争论的主题。 这主要是因为所谓的 AI 效应将过去已经通过 AI 解决的工作归类为非 AI。 我们将坚持这个更实际的定义,而不是关注 AI 效应所带来的哲学内涵以及 AI 奇异性的前景。 尽管可能存在关于 AI 可以实现和不能实现的争论,但基于 AI 的系统的最新成功故事却令人瞩目。 的所有核心学科的项目的详细实现,概述如下: 基于迁移学习的 AI 系统 基于自然语言的 AI 系统 基于生成对抗网络(GAN)的应用 专家系统 视频到文本翻译应用 基于 AI 的推荐系统 基于 AI 的移动应用 基于 AI 的聊天机器人 强化学习应用 在本章中,我们将简要介绍实现机器学习和深度学习的概念,这些概念是实现以下各章中涉及的项目所必需的。 在随后的章节中,我们将讨论实用的 AI 项目,并使用本章中讨论的技术来实现它们。 在第 2 章,“迁移学习”中,我们将从使用迁移学习实现医疗保健应用进行医学图像分析开始。 我们希望您期待您的参与。
作者 | Walker 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文为大家总结了二月份最热门的机器学习项目top5。 想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 此外,如果你想了解更多优秀的github项目,请关注我们公众号的github系列文章。 推荐 | 7个你最应该知道的机器学习相关github项目 热点 | 六月Github热点项目库总结 热点 | 四月最佳Github项目库与最有趣Reddit热点讨论 No1: StyleGAN — OfficialTensorFlow 这个Github存储库还列出了创建自己的自定义NLP数据集需要遵循的5个步骤。如果您对这个项目感兴趣,点击上方链接具体查看详细信息。 No5:Subsync github地址:https://github.com/smacke/subsync 该项目的实施始于2019年的哈克伊利诺斯州,获得了荣誉奖(排名前5名),Subsync是关于
人工智能(AI)项目的“落地”问题,现在谈论的比较多,我也来凑个热闹,不过,我不是从宏观角度来讲,而是从具体实施过程讲讲个人体会。 首先,AI 工程师要有能力且勇敢地将项目真实情况讲出来。 如果项目管理者对某个 AI 技术的细节不很了解,而是凭借浅显的认知决定要在项目中使用,那么,AI 工程师是不是能够协助项目管理者做深入的可行性研究呢? AI 工程师要有能力进行评估 这对多数 AI 工程师来讲,是一个挑战。因为评估一个项目是否可以使用某项 AI 技术,不仅仅是技术本身,还要考虑项目的其他问题,比如成本、运营、人员、时间等等。 仅仅就 AI 技术而言,也要求 AI 工程师除了知道某项技术之外,比如某个神经网络框架,还要能够凭借自身对项目的理解,以更开阔的视野来理解项目的关键,从而才能不局限于某个神经网络框架的限制。 在项目中是否使用 AI 技术?使用哪种技术?怎么使用?结果会如何?为项目带来什么价值?所以,如果一名 AI 工程如果要有能力对项目进行评估,需要掌握和具备比较全面的的知识和技能以及相关能力。
如有新的优秀项目,我会不断补充。 开源项目是众多组织与个人分享的组件或项目,作者付出的心血我们是无法体会的,所以首先大家要心存感激、尊重。请严格遵守每个项目的开源协议后再使用。 后台基础代码由代码生成器完成,在生成的代码上继续编写业务即可 前端表单开发(直接上手看demo即可) 配合app做H5或全h5开发 发布静态(h5)页面,框架已经提供了demo 在现有的代码生成器功能上 可配合 Jenkins 实现CI / CD; 可配合 Consul 实现服务发现; 可配合 Ocelot 实现网关处理; 可配合 Nginx 实现负载均衡; 可配合 Ids4 实现认证中心; 5、 开源版 采用.NET 4.5/.NET 5 MVC + LayUI 前后端开发模式,更适合传统 .NET Framework 开发者使用,前端深度使用 LayUI 界面。 使用 NET Core + Bootstrap + PetaPoco + HTML 5 + jQuery 构建的后台管理平台 特别说明 BootstrapAdmin 无需二次开发,要做的仅仅是与前台系统集成
而且,今天我们要聊的 5 个开源项目,绝对能让你玩得更爽——而且还是免费的! 想象一下在视频会议中,突然把自己“换”成喜欢的明星,或者直播时秒变超酷角色!是不是超有趣? 项目地址:FaceSwap on GitHub[4] FaceSwap 5. 了解更多: •5 个好用的 Github 开源 AI 声音克隆项目&工具推荐[6]•好用的 GitHub 开源 AI 虚拟女友项目[7] 相关链接 [1] DeepFaceLive on GitHub: ref=promptchoose.com [6] 5 个好用的 Github 开源 AI 声音克隆项目&工具推荐: https://promptchoose.com/ai-tools/ai-voice-clone-github / [7] 好用的 GitHub 开源 AI 虚拟女友项目: https://promptchoose.com/ai-tools/github-ai-girlfriend/
GitHub Star 的单价是 5 毛钱一颗,1000 颗起批,AI 项目下单最勤快。 换句话说,你在 GitHub 上看到的那个"1 万颗星"的 AI 项目,如果它想,5000 块就能配齐。 捞了几个月下来,我形成了一个不太舒服的直觉:Trending 上的 AI 项目,有相当一部分,气味不对。 气味不对是什么意思?我说不出精确定义,但它有很具体的样子。 AI 热潮把这个错位推到了极致,因为 AI 项目的空气里全是钱,而 star 是目前最便宜、最可视化、最好讲故事的那个"热度证明"。 一个真实在被用的项目,commit 不会停。 这两句话听起来很像,中间隔着 5 毛钱一颗的距离。
运行示例 当你运行bouncingdvd.py时,输出将看起来像图 5-1 。 bouncingdvd.py节目的斜向移动的 DVD 标识 工作原理 你可能还记得学校数学课上的笛卡尔坐标。 图 5-2 显示了屏幕的坐标系统。 :原点(0,0)在屏幕的左上方,x 和 y 坐标分别向右下递增。 without it adding a # newline automatically, so reduce the width by one: WIDTH -= 1 NUMBER_OF_LOGOS = 5 X] -= 2 logo[Y] += 1 # Display number of corner bounces: bext.goto(5, 如果把第 20 行的WIDTH, HEIGHT = bext.size()改成WIDTH, HEIGHT = 10, 5会怎么样?
如果您对机器学习,深度学习,机器智能和人工智能(AI)的流行语有些困惑,这里有个简短的摘要:机器智能和 AI 确实是同一回事。 因此,在本书中,当我们说 AI 时,我们主要是指深度学习,这是将 AI 从漫长的冬天带到夏天的救星。 有关 AI 冬季和深度学习的更多信息,您可以查看这里和这里。 总体而言,迁移学习仍然是 AI 中的一个开放问题,因为在许多情况下,仅需人类反复尝试几个例子,然后再学习掌握新事物,就会花很多时间来训练和学习 AI。 关闭 Xcode 中的项目窗口(因为我们稍后将使用 Pod 来打开项目的工作区文件)。 关闭 Xcode 中的项目窗口(因为稍后将使用 Pod 来打开项目的工作区文件)。