Github 2024-02-25开源项目日报 Top10

���据Github Trendings的统计，今日(2024-02-25统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：

Python - 100天从新手到大师

• 创建周期：2186 天
• 开发语言：Python, HTML, Jupyter Notebook
• Star数量：146991 个
• Fork数量：50759 次
• 关注人数：146991 人
• 贡献人数：12 人
• Open Issues数量：709 个
• Github地址：https://github.com/jackfrued/Python-100-Days.git

  作者骆昊从项目上线到获得8w+星标以来，一直收到反馈说基础部分（前15天的内容）对新手来说是比较困难的，建议有配套视频进行讲解。最近把基础部分的内容重新制作了一个名为“Python-Core-50-Courses”

  Hiddify-Next: 多平台自动代理客户端

  • 创建周期：249 天
  • 开发语言：Dart
  • 协议类型：Other
  • Star数量：3426 个
  • Fork数量：232 次
  • 关注人数：3426 人
  • 贡献人数：20 人
  • Open Issues数量：107 个
  • Github地址：https://github.com/hiddify/hiddify-next.git
  • 项目首页: https://hiddify.com

    Hiddify-Next是一个支持Sing-box、X-ray、TUIC、Hysteria、Reality、Trojan、SSH等多种协议的多平台自动代理客户端。它是一个开源、安全且无广告的解决方案。

    Gemma：Google Gemini模型的官方PyTorch实现

    • 创建周期：4 天
    • 开发语言：Python
    • 协议类型：Apache License 2.0
    • Star数量：2512 个
    • Fork数量：176 次
    • 关注人数：2512 人
    • 贡献人数：3 人
    • Open Issues数量：8 个
    • Github地址：https://github.com/google/gemma_pytorch.git
    • 项目首页: https://ai.google.dev/gemma

      Gemma是一系列轻量级、最先进的开放模型，是基于用于创建Google Gemini模型的研究和技术构建的。它们是文本到文本、仅解码的大型语言模型，提供英文、开放权重、预训练变种和指令调整变种。这是Gemma模型的官方PyTorch实现，提供了使用PyTorch和PyTorch/XLA的模型和推断实现，并支持在CPU、GPU和TPU上运行推断。

      gemma.cpp: Google Gemma基础模型的轻量级C++推理引擎

      • 创建周期：11 天
      • 开发语言：C++
      • 协议类型：Apache License 2.0
      • Star数量：1905 个
      • Fork数量：118 次
      • 关注人数：1905 人
      • 贡献人数：4 人
      • Open Issues数量：15 个
      • Github地址：https://github.com/google/gemma.cpp.git

        gemma.cpp是一个轻量级的、独立的C++推理引擎，用于Google的Gemma基础模型。

        OOTDiffusion: Outfitting Fusion基于潜在扩散可控虚拟试穿

        • 创建周期：30 天
        • 开发语言：Python
        • 协议类型：Other
        • Star数量：1262 个
        • Fork数量：133 次
        • 关注人数：1262 人
        • 贡献人数：1 人
        • Open Issues数量：23 个
        • Github地址：https://github.com/levihsu/OOTDiffusion.git

          OOTDiffusion是Outfitting Fusion基于潜在扩散可控虚拟试穿的官方实现。该项目由来自小i研究的徐宇豪、顾涛、陈伟峰和陈成才开发。实现包括在VITON-HD（768 * 1024）上训练的模型检查点，并计划将在未来发布在Dress Code（768 * 1024）上训练的检查点。该项目还在预处理阶段利用了humanparsing和openpose的检查点，并要求将clip-vit-large-patch14下载到checkpoints文件夹中。

          YOLOv9: 使用可编程梯度信息学习的实现

          • 创建周期：7 天
          • 开发语言：Python
          • Star数量：1787 个
          • Fork数量：176 次
          • 关注人数：1787 人
          • 贡献人数：1 人
          • Open Issues数量：54 个
          • Github地址：https://github.com/WongKinYiu/yolov9.git

            YOLOv9是论文’YOLOv9: 使用可编程梯度信息学习想要学习的内容’的实现。它专注于使用可编程梯度信息进行学习。

            Gemma: Google DeepMind的开放权重大型语言模型（LLM）

            • 创建周期：5 天
            • 开发语言：Jupyter Notebook, Python
            • 协议类型：Apache License 2.0
            • Star数量：1068 个
            • Fork数量：133 次
            • 关注人数：1068 人
            • 贡献人数：1 人
            • Open Issues数量：6 个
            • Github地址：https://github.com/google-deepmind/gemma.git
            • 项目首页: http://ai.google.dev/gemma

              Gemma是Google DeepMind的一个开源项目，包括基于Gemini研究和技术的开放权重大型语言模型（LLM）。该项目包括使用Flax和JAX的推断实现和示例。

              SoraWebui: 使用文本在线生成视频的开源项目

              • 创建周期：6 天
              • 开发语言：TypeScript
              • 协议类型：Apache License 2.0
              • Star数量：640 个
              • Fork数量：170 次
              • 关注人数：640 人
              • 贡献人数：2 人
              • Open Issues数量：2 个
              • Github地址：https://github.com/SoraWebui/SoraWebui.git
              • 项目首页: https://sorawebui.com/

                SoraWebui是一个开源项目，通过允许用户使用文本在线生成视频，简化了视频创作，使用了OpenAI的Sora模型，并具有易于一键部署网站的特点。

                NOTE钱包（社区版本）

                • 创建周期：6 天
                • 开发语言：TypeScript
                • Star数量：53 个
                • Fork数量：24 次
                • 关注人数：53 人
                • 贡献人数：1 人
                • Open Issues数量：6 个
                • Github地址：https://github.com/NoteProtocol/NoteWallet.git

                  NOTE钱包（社区版本）是一个简单的命令行工具，用于管理比特币和NOTE加密资产。