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
* 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/
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 ?
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
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
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
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 true&app_version=8.59.5&share_from_user_hidden=true&xsec_source=app_share&type=normal&xsec_token=CBp9tTfhd4ZqyDrxwITySsUkCFgbHBgmpcIMitYeJv3mY author_share=1&xhsshare=WeixinSession&shareRedId=ODo3QkU6SU42NzUyOTgwNjczOTlFPT48&apptime=1741443746&share_id=9a97b3a4038e4df39bf5ab44a539490a
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。
: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
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。
这是一款 SpaceX Falcon 9 第一级火箭的垂直火箭着陆模拟器,该模拟器用 Python 3.5 开发并且在 OpenAI Gym 环境中编写。 v=4_igzo4qNmQ Github: https://github.com/arex18/rocket-lander OpenAI Gym Environment: https://gym.openai.com PID 控制 模拟 DDPG 控制 模拟 MPC 控制 也可以用于(非通常用法): 模拟进化策略算法(ES) 函数逼近 Q-learning(FA Q-Learning) 线性二次型调节器(LQR) 该项目主要贡献了模拟环境 这个小型项目的重点在于将经典控制方法与 AI 算法进行比较和对比,以应用于连续控制问题。 这与动作空间离散的 lunar lander 不同。
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 ?
查看文章 项目地址:https://github.com/leon-kfd/Dashboard 3、DataEase:一款开源的数据可视化分析工具,帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势,从而实现业务的改进与优化 查看文章 项目地址:https://github.com/chubin/cheat.sh 7、Uptime Kuma:一个开源的监控工具,功能全面,使用简单,还支持自托管服务,并且限制更少。 查看文章 项目地址:https://github.com/louislam/uptime-kuma 8、Fig:一款 Mac 终端的高颜值强大的自动补全工具,整合苹果原生 Terminal、iTerm2 查看文章 项目地址:https://github.com/withfig/autocomplete 9、Know Streaming:一套云原生的 Kafka 监控平台,用于管理和观测 kafka , 查看文章 项目地址:https://github.com/didi/KnowStreaming 推荐 2021年-2022年历史优质精华合集 写在最后 问君能有几多愁,开源项目解千愁,我们下期再见!
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。
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
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。
今天我们将继续介绍 GitHub 上 9 月份最受欢迎的 11 个开源项目,在这些项目中,你有在用或用过哪些呢? 4 best-resume-ever https://github.com/salomonelli/best-resume-ever Star 6526 ? 5 百度 RPC 框架 BRPC https://github.com/brpc/brpc Star 4875 ? 7 SQL 工具 franchise https://github.com/HVF/franchise Stars 2608 ? 9 构建 iOS 和 Android 应用的框架 matcha https://github.com/gomatcha/matcha Star 2377 Matcha 是一款在基于 Go 构建 iOS
最近通过视频在学习一个完整项目的开发流程和思路,为了更真实地模拟在实际开发中的流程,我们需要将项目的代码以及一些资料进行版本控制和管理,一般比较常用的SVN或者Github进行代码版本控制和项目管理 我们iOS项目的开发工具Xcode本来就集成了Github的代码控制,所以非常方便,今天我们就学习如何利用xcode直接进行代码管理,按照下面的5步轻松完成项目和GitHub链接。 一 首先,我们需要再GitHub上创建一个仓库repository来存放我们的项目代码。 接下来我们看如何将我们的项目连接到项目,这一步很简单,就是要将我们待链接的项目放到刚刚从GitHub上clone下来的文件夹中就可以了。 打开刚刚拖到demo中的项目,进行下面图2所示的操作 打开GitHub,你可以看到刚刚的项目已经上传到GitHub了 ? ? ?
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!
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 csail.mit.edu/), CelebA (http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html)以及 Paris Street-View (https://github.com 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 /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