跨平台的桌面应用程序开发框架Electron | 开源日报 0906

electron/electron

Stars: 109.3k License: MIT

Electron 是一个基于 Node.js 和 Chromium 的开源框架，允许使用 JavaScript、HTML 和 CSS 编写跨平台的桌面应用程序。它被 Atom 编辑器等众多应用程序所采用。该项目具有以下核心优势：

• 跨平台：Electron 提供了 macOS、Windows 和 Linux 三个主要操作系统的二进制文件。
• 简化开发流程：通过 Electron Fiddle 工具可以轻松构建、运行和打包小型实验性质的 Electron 代码，并尝试不同版本的 Electron。
• 丰富文档资源：官网提供所有关于 Electron 的文档。

d2l-ai/d2l-zh

Stars: 46.5k License: Apache-2.0

本开源项目代表了我们的一种尝试：我们将教给读者概念、背景知识和代码；我们将在同一个地方阐述剖析问题所需的批判性思维、解决问题所需的数学知识，以及实现解决方案所需的工程技能。
我们的目标是创建一个为实现以下目标的统一资源：

• 所有人均可在网上免费获取；
• 提供足够的技术深度，从而帮助读者实际成为深度学习应用科学家：既理解数学原理，又能够实现并不断改进方法；
• 包含可运行的代码，为读者展示如何在实际中解决问题。这样不仅直接将数学公式对应成实际代码，而且可以修改代码、观察结果并及时获取经验；
• 允许我们和整个社区不断快速迭代内容，从而紧跟仍在高速发展的深度学习领域；
• 由包含有关技术细节问答的论坛作为补充，使大家可以相互答疑并交换经验。

firezone/firezone

Stars: 5.0k License: Apache-2.0

Firezone 是一个自托管的 VPN 服务器和 Linux 防火墙项目。

• 通过直观的 Web 界面和 CLI 实用程序管理远程访问。
• 部署在您自己的基础设施上，以控制网络流量。
• 基于 WireGuard® 构建，稳定、高性能且轻量级。

核心优势：

• 快速：使用 WireGuard® 比 OpenVPN 快 3 到 4 倍
• SSO 集成：使用任何身份提供者进行认证，并具有 OpenID Connect (OIDC) 连接器
• 容器化：所有依赖项都打包在 Docker 中
• 简单易用：只需几分钟即可设置，可以通过简单的命令行界面进行管理。

vllm-project/vllm

Stars: 4.4k License: Apache-2.0

vLLM 是一个快速且易于使用的库，用于 LLM 推理和服务。

以下是 vLLM 的核心优势：

• 具有最先进的推理吞吐量
• 使用 PagedAttention 高效管理注意力键值内存
• 进行连续批处理来处理传入请求
• 优化过的 CUDA 内核

vLLM 具备以下关键特性：

• 与流行的 HuggingFace 模型无缝集成，灵活易用。
• 具有各种解码算法的高通量服务，包括并行采样、波束搜索等。
• 分布式推理的张量并行支持。
• vLMM 完全兼容 OpenAI API Server 规范。

此外，vLLM 还可以无缝地支持许多 Huggingface 模型。例如 BLOOM、GPT2、GPT BigCode 等，并且在性能方面超越了 HuggingFace Transformers (HF) 和 Text Generation Inference (TGI)，速度最高可以达到 HF 的 24 倍、TGI 的 3.5 倍。

continuedev/continue

Stars: 3.4k License: Apache-2.0

Continue 是一款针对 VS Code 的扩展插件，将 ChatGPT 的强大功能引入到 IDE 中。该项目主要功能包括：

• 回答编码问题：可以高亮代码段并询问 Continue 获取其他视角。
• 用自然语言编辑代码：可以高亮代码段，并指示 Continue 进行重构。
• 从头开始生成文件：打开空白文件让 Continue 创建新的 Python 脚本、React 组件等。
• 使用 OpenAI API，默认使用 GPT-4 和 GPT3.5-turbo 模型，也可配置为使用不同 LLMs (例如本地或私有模型)。

RayVentura/ShortGPT

Stars: 3.3k License: NOASSERTION

ShortGPT 是一个实验性的 AI 框架，用于自动化短视频内容创作。

主要功能：

• 自动编辑框架：使用面向 LLM 的视频编辑语言简化了视频创建流程。
• 脚本和提示：提供各种预先准备好的脚本和提示，以进行多个 LLM 自动化编辑过程。
• 语音配音/内容创作：支持包括英文、西班牙文、阿拉伯文等在内的多种语言，并且还有超过 30 种以上其他语言可选 (通过 EdgeTTS)。
• 字幕生成：自动生成视频字幕。
• 素材获取：从互联网上获取图像和影片素材，并根据需要连接到网络或 Pexels API 进行操作。
• 内存与持久性：使用 TinyDB 来确保长期保存自动编缉变量。