开源工具，Github开源项目排行

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开源项目列表

Detectron2用于物体检测、分割的视觉识别的平台
Detectron2用于物体检测、分割的视觉识别的平台
Detectron2 是 Facebook AI Research 的下一代库，提供最先进的检测和分割算法。它是 Detectron 和 maskrcnn-benchmark 的后继者。它支持 Facebook 的众多计算机视觉研究项目和生产应用程序。
Python

使用React实现美观且易于访问的列表拖放功能
使用React实现美观且易于访问的列表拖放功能
使用 React 实现美观且易于访问的列表拖放功能，具有简洁而强大的 API，易于上手。
Javascript

Selenium用于测试Web自动化框架和生态系统
Selenium用于测试Web自动化框架和生态系统
Selenium主要用于自动化测试 Web 应用程序，但绝不仅仅局限于此。 枯燥的 Web 管理任务也可以（也应该）实现自动化。
Java

Another更快更好更稳定的Redis桌面管理客户端
Another更快更好更稳定的Redis桌面管理客户端
Another Redis Desktop Manager，一个更快、更好、更稳定的Redis桌面(GUI)管理客户端，兼容Windows、Mac、Linux，性能出众，轻松加载海量键值。
Javascript

NPS功能强大的内网穿透代理服务器
NPS功能强大的内网穿透代理服务器
一款轻量级、高性能、功能强大的内网穿透代理服务器。支持tcp、udp、socks5、http等几乎所有流量转发，可用来访问内网网站、本地支付接口调试、ssh访问、远程桌面，内网dns解析、内网socks5代理等等……，并带有功能强大的web管理端。
Golang

OpenPose用于身体面部手部和脚部的实时关键点检测库
OpenPose用于身体面部手部和脚部的实时关键点检测库
OpenPose 是第一个实时多人系统，可以在单幅图像上联合检测人体、手、脸和脚的关键点（共 135 个关键点）。
C++

LangExtract使用LLM从文档中提取结构化信息
LangExtract使用LLM从文档中提取结构化信息
LangExtract 是一个 Python 库，它使用 LLM 根据用户定义的指令从非结构化文本文档中提取结构化信息。它可以处理临床记录或报告等材料，识别和组织关键细节，同时确保提取的数据与源文本相对应。
Python

EasyExcel快速及解决大文件的java处理Excel工具
EasyExcel快速及解决大文件的java处理Excel工具
java实现的快速、简洁、解决大文件内存溢出的处理Excel工具。
Java

File Browser是一款美观易用的Web文件管理器
File Browser是一款美观易用的Web文件管理器
文件浏览器在指定目录中提供文件管理界面，可用于上传、删除、预览和编辑文件。它是一款自建云软件，您只需将其安装在服务器上，指定路径，然后通过美观的 Web 界面访问文件即可。
Golang

spaCy基于Python和Cython的高级自然语言处理库
spaCy基于Python和Cython的高级自然语言处理库
spaCy 是一个基于 Python 和 Cython 的高级自然语言处理库。目前支持 70 多种语言的标记化和训练，它拥有用于标记、解析、命名实体识别、文本分类等任务的先进速度和神经网络模型。
Python

ijkplayer基于FFmpeg的Android/iOS视频播放器
ijkplayer基于FFmpeg的Android/iOS视频播放器
基于 FFmpeg n3.4 的 Android/iOS 视频播放器，支持 MediaCodec、VideoToolbox。
C

gulp自动化和增强工作流程的工具包
gulp自动化和增强工作流程的工具包
gulp 是一款工具包，可帮助您自动化开发工作流程中繁琐或耗时的任务。利用 gulp 和 JavaScript 的灵活性来自动化缓慢、重复的工作流程，并将其组合成高效的构建管道。
Javascript

K9s以时尚的方式管理您的Kubernetes集群
K9s以时尚的方式管理您的Kubernetes集群
K9s 提供了一个终端 UI，用于与您的 Kubernetes 集群交互。该项目旨在让您更轻松地在实际环境中导航、观察和管理您的应用程序。K9s 会持续监视 Kubernetes 的变化，并提供后续命令来与您观察到的资源进行交互。
Golang

Diffusers用于图像、视频和音频生成先进的扩散模型
Diffusers用于图像、视频和音频生成先进的扩散模型
Diffusers 是一个首选库，其中包含先进的预训练扩散模型，可用于生成图像、音频甚至分子的 3D 结构。无论您是在寻找简单的推理解决方案，还是训练自己的扩散模型，Diffusers 都是一个模块化工具箱，可同时支持这两种需求。
Python

SNIFFNET跨平台网络监控工具
SNIFFNET跨平台网络监控工具
一个用 Rust 编写的跨平台网络监控工具，具有图形化界面，支持对本机的实时网络流量进行分析和可视化展示。它简单、直观、开源、安全，适合网络分析爱好者、系统管理员和开发者快速排查网络连接问题或观察设备行为。
Rust

AdGuard Home是一款全网广告拦截和追踪软件
AdGuard Home是一款全网广告拦截和追踪软件
AdGuard Home 是一款全网广告拦截和追踪软件。设置完成后，它将覆盖您家中所有的设备，无需任何客户端软件。它作为 DNS 服务器运行，将跟踪域名重新路由到“黑洞”，从而阻止您的设备连接到这些服务器。
Golang

fish-shell是一个让用户惊艳的命令行shell
fish-shell是一个让用户惊艳的命令行shell
fish 是适用于 Linux、macOS 和其他操作系统的智能且用户友好的命令行 shell。fish 的 Tab 补全和语法高亮等功能绝对让你惊喜不已。它会让你惊叹“fish 居然能做到！”
Rust

nacos阿里开源的动态服务发现配置和服务管理平台
nacos阿里开源的动态服务发现配置和服务管理平台
Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。
Java

CLIP一个基于多种图像文本对进行训练的神经网络
CLIP一个基于多种图像文本对进行训练的神经网络
CLIP（对比语言-图像预训练）是一个基于多种（图像，文本）对进行训练的神经网络。它可以通过自然语言指令，根据给定图像预测最相关的文本片段，而无需直接针对任务进行优化，类似于 GPT-2 和 GPT-3 的零样本能力。
Jupyter

WxJava微信开发接入JavaSDK
WxJava微信开发接入JavaSDK
微信开发 Java SDK ，支持包括微信支付，开放平台，小程序，企业微信，视频号，公众号等的后端开发。
Java

小编推荐

Docling解析各种格式与AI生态系统的无缝集成
Docling 简化了文档处理，解析各种格式（包括高级 PDF 理解），并提供与 gen AI 生态系统的无缝集成。支持解析多种文档格式，包括 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、HTML、WAV、MP3、VTT、图像（PNG、TIFF、JPEG 等）等。
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MarkItDown将文档转换为Markdown的工具
MarkItDown 是一个轻量级的 Python 实用程序，用于将各种文件转换为 Markdown，以便用于 LLM 和相关的文本分析流程。
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Stirling-PDF基于Web可本地部署的PDF工具
Stirling-PDF 是一款基于 Docker 的本地托管、功能强大的 Web PDF 处理工具。它支持您对 PDF 文件执行各种操作，包括拆分、合并、转换、重组、添加图像、旋转、压缩等等。这款本地托管的 Web 应用程序功能强大，功能全面，可满足您所有的 PDF 需求。
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Docker容器内运行Windows系统
Docker容器内运行Windows系统。
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Ollama开源的大型语言模型LLM平台
Ollama 是一个开源的大型语言模型（LLM）平台，旨在让用户能够轻松地在本地运行、管理和与大型语言模型进行交互。Ollama 提供了一个简单的方式来加载和使用各种预训练的语言模型，支持文本生成、翻译、代码编写、问答等多种自然语言处理任务。
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immich自托管照片和视频管理解决方案
高性能自托管照片和视频管理解决方案。在您自己的服务器上轻松备份、整理和管理您的照片。Immich 帮助您轻松浏览、搜索和整理您的照片和视频，同时又不牺牲您的隐私。
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copyparty便携式文件服务器
便携式文件服务器，具有加速可恢复上传、重复数据删除、WebDAV、FTP、TFTP、零配置、媒体索引器、缩略图等功能，全部包含在一个文件中，无依赖项。将几乎任何设备变成文件服务器，使用任何 Web 浏览器进行可断点续传/下载。
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ChatTTS用于日常对话的生成式语音模型
ChatTTS是一款适用于日常对话的生成式语音模型，它针对对话式任务进行了优化，能够实现自然且富有表现力的合成语音。它支持多个说话者，便于生成互动式对话。
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OpenWebUI用户友好的AI界面
open-webui 是一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 WebUI，旨在完全离线操作。它支持各种 LLM 运行程序，包括 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API。
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chsrc全平台通用换源工具与框架
全平台通用换源工具与框架 chsrc，目标支持 Linux, Windows (native, MSYS2, Cygwin), macOS, BSD, Android 等尽可能多的操作系统环境，龙芯、飞腾、RISC-V 等尽可能多的 CPU。
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