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Github提权项目推荐
WindowsElevation 项目介绍：该项目主要用于收集Windows平台下常用的提权方式以及载荷，目前还在逐步完善中和不断更新中 项目地址：https://github.com/Al1ex/WindowsElevation LinuxEelvation 项目介绍：该项目主要收集常用的Linux平台下的提权方式以及载荷，目前还在逐步完善中和不断更新中 项目地址：https://github.com/Al1ex/LinuxEelvation 文末小结 后期计划以PDF文档的方式输出一些Linux平台下提权技巧文章到GitHub平台上去，例如：计划任务提权、写/etc/passwd提权、SUID提权、Screen提权、通配符提权、NFS配置错误提权
1.1K20发布于 2021-07-21 - 来自专栏AI研习社
Github项目推荐 | Pytorch TVM 扩展
* TVM：深度学习编译器 Github项目链接： https://github.com/pytorch/tvm 构建 你需要在这个PR的基础上构建PyTorch：https://github.com/
1.6K20发布于 2019-05-14 - 来自专栏AI研习社
Github项目推荐 | OpenAI文本生成器 - gpt-2
Github项目地址： https://github.com/openai/gpt-2 视频：《OpenAI Text Generator - YouTube》by Siraj Raval 地址： v=0n95f-eqZdw （或者打开：https://weibo.com/tv/v/Hiyyk0mKE ） 本项目是《 Language Models are Unsupervised Multitask 安装 用Git克隆此项目仓库，然后用 cd 进入目录以获取其余命令 git clone https://github.com/openai/gpt-2.git && cd gpt-2 本机安装 下载模型数据 docker build --tag gpt-2 -f Dockerfile.gpu . # or Dockerfile.cpu 从gpt-2 docker镜像启动交互式bash会话。 虽然我们还没有正式发布GPT-2，但你可以在 gpt-2-samples 文件夹中看到它的一些样本。 我们使用默认设置（温度1和无截断）显示无条件样本，温度为0.7，并使用top_k 40进行截断。
1.2K40发布于 2019-05-12 - 来自专栏AI研习社
Github项目推荐 | OpenAI文本生成器 - gpt-2
Github项目地址： https://github.com/openai/gpt-2 视频：《OpenAI Text Generator - YouTube》by Siraj Raval 地址： 本项目是《 Language Models are Unsupervised Multitask Learners（语言模型是无人监督的多任务学习者）》一文的代码实现 目前，我们只发布了一个较小的（117M 参数）版本的GPT-2。 安装 用Git克隆此项目仓库，然后用 cd 进入目录以获取其余命令 git clone https://github.com/openai/gpt-2.git && cd gpt-2 本机安装 下载模型数据 docker build --tag gpt-2 -f Dockerfile.gpu . # or Dockerfile.cpu 从gpt-2 docker镜像启动交互式bash会话。
3.9K20发布于 2019-03-14 - 来自专栏AI研习社
Github 项目推荐 | TensorFlow 项目模板架构最佳实践
一个简单且设计良好的架构对于任何深度学习项目来讲非常有必要，这里的 Tensorflow 项目模板经过了大量的实践，拥有简单性、良好的文件结构以及 OOP 设计等特点。 该库的模板能够帮助开发者快速开启项目，使其更加专注于核心目标（模型、训练等）. Github 地址： https://github.com/Mrgemy95/Tensorflow-Project-Template 内容列表： ? 项目结构 ?
1.5K70发布于 2018-03-16 - 来自专栏AI研习社
Github项目推荐 | Python机器学习课程
https://machine-learning-course.readthedocs.io/en/latest/ Github项目地址： https://github.com/machinelearningmindset 这个项目的目的是通过一个全面而简单的使用Python的机器学习教程来提供机器学习的最重要方面内容的了解学习。 在这个项目中，我们使用许多著名机器学习框架（如Scikit-learn）来构建我们的教程。 在这个项目中，你将学习到： 机器学习的定义是什么？ （机器学习）从什么时候开始，它的趋势是什么？ Python Tutorial 自编码器 Python Tutorial 循环神经网络 Python IPython 开发者 创建者：Machine Learning Mindset [Blog, GitHub , Twitter] 主管：Amirsina Torfi [GitHub, Personal Website, Linkedin ] 开发人员：Brendan Sherman*, James E Hopkins
1.2K40发布于 2019-05-22 - 来自专栏AI研习社
Github 项目推荐 | 用 PyTorch 实现 OpenNMT
Github： https://github.com/mattiadg/SR-NMT 快速开始 一些有用的工具： 下面的例子使用了 Moss tokenizer (http://www.statmt.org /multi30k/val.en.atok -valid_tgt data/multi30k/val.de.atok -save_data data/multi30k.atok.low -lower 2）
1.6K40发布于 2018-07-26 - 来自专栏机器学习之禅
GitHub 项目推荐 | 轻量级中文 OCR
项目地址在文末！ 今天和大家介绍一个超轻量级的中文 OCR 项目，目前这个项目已在 GitHub 上标星 6.7k。 本项目基于 chineseocr 与 psenet 实现中文自然场景文字检测及识别，支持竖排文字识别，支持 ncnn、mnn、tnn 推理 ( dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet python 代码翻译为各种语言的 Demo 以及基于本项目的一些第三方 Demo。 第三方 Demo 根据本项目，基于 TNN 实现的轻量级中文字符 ocr demo，支持 iOS 和 Android 系统，凭借 TNN 优化的 CPU(ARMv7、ARMv8) 和 GPU(OpenCL 最后附上 GitHub 项目地址：https://github.com/DayBreak-u/chineseocr_lite，感兴趣的小伙伴快去学习吧。
3.7K10编辑于 2022-07-11 - 来自专栏前端时空
Vue 项目推荐，Github 过万 Star
不少小伙伴，说自己是转行、自学，没有项目，今天推荐一个 Vue 实战项目 还记得 Martin 仿写过在线 Markdown 简历项目吗？ ? 感谢大家的支持，现在有了 64 个 star https://github.com/1024-cool/resume 今天介绍的项目，同样是在线简历制作。 ? Github https://github.com/salomonelli/best-resume-ever star 13311 fork 1.8 k Watch 334 MIT 协议 项目介绍 ? 使用方法 安装要求 Node 版本需要 >= 8.5.0 node -v 拉取项目 克隆这个仓库 git clone https://github.com/salomonelli/best-resume-ever.git 进入克隆好的项目的根目录。
50440发布于 2020-07-08 - 来自专栏wimoor
2022 GitHub 优质ERP 开源项目推荐
：Es6，vue3, nodejs·UI框架: element plus, uni-app·后台框架: spring cloud , alibaba colud, nacos, quartz,oss·项目管理框架 开发环境建议开发者使用以下环境，可以避免版本带来的问题·IDE: eclipse·DB: Mysql5.7+·JDK: JDK1.8·Maven: Maven3.2.3+系统界面图片图片图片图片结尾系统源码已经上传至Github
2.5K20编辑于 2022-10-15 - 来自专栏phodal
GitHub 更新：更新 timeline & 相似项目推荐
与此同时，开始为您推荐相似项目了。 依我的猜测：目前的算法，应该是基于项目的 Tag 来推荐的 因为 GitHub 目前能简单地从一个 Repo 获取的信息太少，只有： README，这意味着需要使用 NLP 来处理，然后提取 tag，成本太高 项目采用的语言，显示在项目下面的那一部分 开源作者自己写的 tag，这部分是最简单采用的，直接计算即可。 反正总不至于，采用基于 star 数和 follow 数推荐。 未来，可能会和 osrc 一样，推荐给你相似的人。 毕竟这是一个『代码社交』网站。 这果然是未来都是 AI 的时代。 那么问题来了，GitHub 还会像上次一样，再改版回去吗？ 相似文章推荐：GitHub 更新 License 界面，让你对 License 一目了然 欢迎在 GitHub 上关注我：https://github.com/phodal 哈哈
1.7K60发布于 2018-01-29 - 来自专栏前端框架
GitHub项目推荐：小红书运营助手
免费开源的哦，效果可以直接看这里 项目地址：https://github.com/BetaStreetOmnis/xhs_ai_publisher 方式一 直接使用安装包 仅提供了windows 百度网盘链接 : https://pan.baidu.com/s/1rIQ-ZgyHYN_ncVXlery4yQ 提取码: iqiy 方式二 自己克隆项目本地运行，我的 mac 笔记本运行不起来，可能是我个人电脑问题 ，现在是在我的 windows上运行的 克隆项目 git clone https://github.com/BetaStreetOmnis/xhs_ai_publisher.git 下载依赖 pip install -r requirements.txt 运行项目 python easy_ui.py 此时会打开一个操作窗口， 输入电话号点击登录，在调试浏览器里输入验证码登录即可 然后回到操作窗口，属入创作内容即可自动生成内容 9a97b3a4038e4df39bf5ab44a539490a#pushState 优点 方便快捷 自带LLM，无需额外配置 缺点 每次运行都需要登录，后续发布无需登录 无法调整图片样式 AI内容也不可控 总结 这个项目的功能只能说满足了基本的功能
1.2K10编辑于 2025-03-10 - 来自专栏LeeCen
GitHub上传本地项目 之 Github本地项目上传 (2)
GitHub上传本地项目 之 Github设置SSH keys (1) 步骤 1、在MAC上新建一个文件夹 2、在 GitHub 上新建一个仓库 Paste_Image.png Paste_Image.png 3、cd + 把刚才在 MAC 上新建的文件夹拖进终端 Paste_Image.png 4、git clone + GitHub 上创建的仓库地址 Paste_Image.png Paste_Image.png 克隆成功 Paste_Image.png 5、cd + 克隆下来的项目路径（把你想上传的项目先放到你刚才克隆下面的文件里面 -m "描述" （“ ” 引号里面输入你的描述 随意） Paste_Image.png 10、git push origin master (最后push到GitHub
1.1K10发布于 2018-10-11 - 来自专栏GitHubDaily
GitHub 项目推荐：前端开发资料、Go 项目源码解读
今天照例给大家推荐几个不错的开源项目。 小编推荐 front-end-collect 有位开发者在 GitHub 上整理了一批前端开发相关的优质网站、博客、教程、书籍等内容。 Go 夜读 这个项目每周会通过在线直播的方式，向开发者分享 Go 相关的技术话题，于 Slack 上沟通交流编程技术话题。 先前直播的视频已上传至 B 站，另外你还可以在 GitHub 上提交 issue，把感兴趣的 Go 主题、源码库或源码模块推荐给作者，通过审核后作者将开播分享。 ---- 以上是今天给大家推荐的内容。 如果你最近写过什么开源项目，或者你发现什么有趣的项目，欢迎在评论区留言。 关注 GitHubDaily 公众号，后台回复「520」获取以上所有项目链接 推荐阅读： GitHub 项目推荐：俄罗斯小游戏、Markdown 幻灯片、头像生成器、Logo 制作工具、坦克大战 ?
77110发布于 2019-05-21 - 来自专栏AI研习社
Github 项目推荐 | 由文本生成人脸图像 —— T2F
T2F 结合了最近的两个架构 StackGAN 和 ProGAN，用于从文本描述中合成面部，该项目使用 Face2Text 数据集，每个数据集包含 400 个图像和文字说明。 数据包含在 data / LFW / Face2Text / face2text_v0.1 目录下的存储库中。 Github 链接： https://github.com/akanimax/T2F 一些样例 ? 结构 ? - 16 num_workers: 3 feedback_factor: 7 # number of logs generated per epoch checkpoint_factor: 2 use_matching_aware_discriminator: True # use the matching aware discriminator 使用 requirements.txt 安装该项目所有的依赖
88420发布于 2018-07-26 - 来自专栏AI科技评论
推荐 | github 项目推荐：用 edge-connect 进行图像修复
准备： Python 3 PyTorch 1.0 NVIDIA GPU + CUDA cuDNN 安装： 复制下面这个 repo： git clone https://github.com/knazeri ）以及 Paris Street-View （https://github.com/pathak22/context-encoder）数据集。 2 .测试 要测试模型，请创建一个与示例配置文件（https://github.com/knazeri/edge-connect/blob/master/config.yml.example）类似的 config.yaml /checkpoints/places2 --input ./examples/places2/images --mask ./examples/places2/masks --output . /scripts/fid_score.py --path [验证集路径, 模型输出路径] --gpu [要使用的 gpu id] via： https://github.com/knazeri/edge-connect
2.3K20发布于 2019-05-08 - 来自专栏AI研习社
Github 推荐项目 | GloVe 的快速实现 —— Mittens
Github 链接： https://github.com/roamanalytics/mittens 安装 依赖 Mittens 只需要 numpy。 正如我们在这里看到的，在 GPU上 运行时，其性能与官方用 C 语言实现的版本（https://github.com/stanfordnlp/GloVe）相比具有竞争力。
1K30发布于 2018-07-26 - 来自专栏AI研习社
Github 项目推荐 | Tensorflow.js 进化建模
视频： https://youtu.be/HT1_BHA3ecY DEMO： https://adityathebe.github.io/evolutionSimulator/ Github： https ://github.com/llSourcell/Modeling_Evolution_with_TensorflowJS Evolution模拟器 神经网络 遗传算法 物理环境 项目结构 环境 输入到网络的输入数据是： 水平速度 垂直速度 扭力 地面以上的高度 2.遗传算法设计的网络: ?
96340发布于 2018-07-26 - 来自专栏AI研习社
Github项目推荐 | GANSynth: 用GANs创作音乐
小编：听说中央音乐学院将于2019年首次招收“音乐人工智能与音乐信息科技”方向的博士生，所以我们今天为你推荐的就是利用生成对抗网络合成音频的算法。截至翻译开始前。 本项目在Github上的Star数已超过12000+。 ? GANSynth是一种利用生成对抗网络合成音频的算法。 详情可在ICLR 2019论文中查看。 项目地址： https://github.com/tensorflow/magenta/tree/master/magenta/models/gansynth 【注】点击文末【阅读原文】即可访问。
2K10发布于 2019-03-14 - 来自专栏JavaGuide
强烈推荐！Github 顶级 Java 教程类开源项目推荐！
今天给大家推荐 15 个新手也能看懂的 Java 教程方向的开源项目。这些项目无论是对于你学习 Java 还是准备 Java 方向的面试都非常有帮助。 推荐理由 ：JavaGuide是我在大三的时候开源的一个项目。这个项目主要是记录一些我觉得比较重要的Java核心知识和一些常见的面试题。 推荐理由 ：CS-Notes 是我要推荐的第二个项目。这个项目主要记录了技术面试必备的基础知识比如计算机网络、数据结构和算法，还有操作系统。除此之外，这个项目的 Leetcode 题解部分也十分给力。 推荐理由 ：推荐的理由主要是它对于后端知识体系的涵盖特别全，如果大家在学习方向上有疑问的话不妨去看看这个项目。 推荐理由 ：开源这个项目的老哥和我年龄一样大，非常优秀，同样是我学习的榜样！
1.5K21发布于 2020-05-07
腾讯云开发者
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