2023年6月10日热门Github项目：今天发现成长最快的仓库！

已经出现在以前的Github排行榜上的项目不会显示详细信息，请参考以前的列表获取信息。

排名 #1 xiangsx/gpt4free-ts https://github.com/xiangsx/gpt4free-ts 提供免费的 OpenAI GPT-4 API！这是 xtekky/gpt4free typescript 版本的复制项目 语言：TypeScript 星：1,126（今天120颗星）复刻数：197 — — — — — — — — — — — — — — — —

排名#2 微软/AI-初学者 https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners 12周，24课，AI面面观！语言：Jupyter Notebook 星级：8,388（今天941颗星星）分叉：1,496。

排名 #3 IsaacMarovitz/Whisky https://github.com/IsaacMarovitz/Whisky 一个基于SwiftUI开发的现代化macOS Wine封装器 语言：Swift 星级：1,846（今日增加436颗星）Forks：45 — — — — — — — — — — — — — — — —

排名第四的reactive-python/reactpy https://github.com/reactive-python/reactpy 它是基于Python的React框架 语言：Python 星级：4,522（今日639颗星） 分叉数：173 ————

排名＃5，英特尔/英特尔一单https://github.com/intel/intel-one-mono英特尔一单字体存储库语言：星星：星星（今天的286颗星星）叉子：56 — — — — — — — — — — — — — — — —

排名第6 DAMO-NLP-SG/Video-LLaMAhttps://github.com/DAMO-NLP-SG/Video-LLaMAVideo-LLaMA：一款针对视频理解的指令调整的视听语言模型语言：Python星数：433（今日增加49个星）Forks：21Video-LLaMA项目是一种语言模型，旨在增强大型语言模型的视频和音频理解能力。它建立在BLIP-2和MiniGPT-4框架之上，由两个核心组件组成：视听（VL）分支和音频-语言（AL）分支。VL分支负责视觉编码，并利用两层视频Q-Former和帧嵌入层来计算视频表示。该模型是在Webvid-2M视频字幕数据集和LLaVA的图像文本对上进行训练，以增强其对静态视觉概念的理解。AL分支负责音频编码，并利用Wav2Vec2模型提取音频特征。Video-LLaMA项目具有多种商业应用，如视频和音频字幕，视频搜索和视频推荐系统。它可应用于媒体和娱乐、教育和市场营销等领域。———

等第 #7 名ray-project/ray https://github.com/ray-project/ray Ray 是一种用于扩展AI和Python应用程序的统一框架。Ray 包括一个核心分布式运行时和一组库工具（Ray AIR），可用于加速 ML 工作负载。 语言：Python 星级：25,979（今天20个星级） 分叉：4,632 Ray 是一种用于扩展AI和Python应用程序的统一框架。它由核心分布式运行时以及用于简化ML计算的一组库工具，统称为Ray AIR，组成。Ray AIR包括诸如Data（可扩展数据集），Train（分布式训练），Tune（可扩展的超参数调整），RLlib（可扩展的强化学习），Serve（可扩展和可编程服务）等库。Ray 还具有关键的抽象，如任务、缩写、对象，这些抽象允许在集群中执行和访问无状态函数、有状态工作进程和不可变值。 Ray 可在任何机器、集群、云提供商和 Kubernetes 上运行，并具有不断增长的社区集成生态系统。 Ray 的能力让具有相同代码从笔记本电脑到集群的无缝扩展，使其成为机器学习、数据分析和科学计算等领域的有价值的工具。其商业应用包括提高AI和Python应用程序的效率、减少开发时间和成本以及实现更快和更准确的决策。—— ————

排名＃8 christianselig/apollo-backend https://github.com/christianselig/apollo-backend Apollo后台服务器 语言：Go 星标：2,512（今天1,344颗星星） 叉子：362 Apollo API是一个项目，为开发人员提供构建Web应用程序和API的平台。 它提供了一套工具和库，使开发人员可以快速高效地创建，管理和部署API。 该项目可应用于多个领域，包括电子商务，社交媒体，金融和医疗保健。

Apollo API旨在帮助企业和组织简化其开发流程，缩短开发时间并改善其应用程序的质量。它提供可扩展和可靠的基础设施，非常适合需要高性能和可用性的商业应用程序。

要开始使用Apollo API，开发人员可以使用提供的引导脚本来设置他们的开发环境。然后，他们可以使用script/server命令运行服务器。由于其易于使用和灵活性，Apollo API是为开发人员构建强大和可伸缩的Web应用程序和API的有价值的工具。

排名 #9 iv-org/invidioushttps://github.com/iv-org/invidiousInvidious 是 YouTube 的一种替代前端语言：CrystalStars: 10,573（今天 343 星）Forks:1,146 Invidious 是一个开源的 YouTube 替代前端，为用户提供了轻量、无广告、无追踪的体验。它不需要 JavaScript，并提供了明亮和暗黑两种主题。用户可以自定义他们的主页和订阅，这些内容都是独立于 Google 的。Invidious 还支持对所有已订阅频道的通知、仅音频模式（移动设备上具有后台播放功能）和 Reddit 评论的支持。由于翻译人员的帮助，该平台提供多种语言支持。Invidious 提供了一系列数据导入/导出功能，例如从 YouTube、NewPipe 和 Freetube 导入订阅，并将订阅导出到 NewPipe 和 Freetube。它还具有嵌入式视频支持和开发者 API 等技术特性。Invidious 不使用官方的 YouTube API，也不需要贡献者许可协议（CLA）。选择列表中的一个公共实例可以使用 Invidious，也可以遵循安装说明来托管该项目。该项目有一个在线文档网站，用户可以通过 Weblate 提交代码或翻译来为项目做贡献。Invidious 可以应用于媒体和娱乐、教育和市场营销等领域。它的商业应用包括提供一个更加用户友好和注重隐私的 YouTube 替代方案，减少 Google 收集的数据量，并使用户对自己的视频观看体验拥有更多的控制。———

第十名 ciaochaos/qrbtf https://github.com/ciaochaos/qrbtf 一款艺术二维码美化工具。 语言: JavaScript 星数: 3,724（今日285颗星） 派生版本数: 319 ———————

等级 #11 Mintplex-Labs/anything-llm https://github.com/Mintplex-Labs/anything-llm 一个全栈应用程序，可以将任何文档转换为智能聊天机器人，具有优美的界面和更容易管理工作区的功能。 语言：JavaScript 星星：458（今天63颗星） Forks:52 AnythingLLM是一个全栈个性化的人工智能助理，使用户能够将任何文档、资源或内容转换为任何LLM（长期记忆）可以在聊天时使用的参考数据。该应用程序以最小的开销运行，并支持Pinecone、ChromaDB和OpenAI进行向量存储和LLM/聊天。AnythingLLM将文档分成称为“工作区”的对象，它们的功能类似于线程，但同时将文档封装成容器，以保持上下文的清洁。该应用程序具有原子管理文档、两种聊天模式（对话和查询）和管理大型文档的节省成本措施等功能。该项目的技术概述由三个主要部分组成：收集器、前端和服务器。收集器是一个Python工具，将在线资源或本地文档转换为LLM可用格式。前端是一个ViteJS + React前端，用于创建和管理内容。服务器是一个NodeJS + Express服务器，用于处理交互、向量DB管理和LLM交互。AnythingLLM可用于客户服务、教育和营销领域。它的商业应用包括提供更个性化和高效的客户服务体验、提高教育资源的效率以及实现更快速和准确的决策。

排名＃12 QiuChenlyOpenSource / MyMacsAppCrack https://github.com/QiuChenlyOpenSource/MyMacsAppCrack MacBook自用软件破解（macOS Intel） 语言：Shell 星级：1,516（今天171颗星） 分叉：211 macOS应用程序注入插件是一个项目，它创建一个注入Dylib文件来修补某些macOS应用程序。该项目的目的是演示macOS上的软件安全漏洞，并不分发任何形式的完成应用或收费。该项目仅供教育目的使用，不得用于任何非法活动。该项目的作者表示，使用或分发该项目而导致的任何法律责任完全由用户承担。该项目是开源的，并使用GPLv3许可证。该项目可以应用于软件安全领域，并可用于演示macOS应用程序中的漏洞。其商业应用受到限制，因为其不是用于商业目的。———

排名 #13 苹果/自酿苹果 https://github.com/apple/homebrew-apple

语言：Ruby星级：1,988（今天102颗星）分叉：59 — — — — — — — — — — — — — — — —

排名第14位 datawhalechina/prompt-engineering-for-developers https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers。吴恩达大模型系列课程中文版，包括《Prompt Engineering》、《Building System》和《LangChain》。语言: Jupyter Notebook。星级: 4,226(今日141个星)。派生: 471。

排名 #15 TabbyML/tabby https://github.com/TabbyML/tabby自托管的AI编程助手语言：TypeScript 星数：7,107（今日92颗星） Fork数：194—— —— — — — — — — — — — — — — — —

排名第16名 PaperMC/Paper https://github.com/PaperMC/Paper高性能Spigot分支，旨在解决游戏玩法和机制不一致问题。语言：Java 星数：7,550（今日17颗星） 分支：1,887 。Paper是一个高性能的Spigot分支，旨在解决游戏玩法和机制不一致问题。它是一个开源项目，在项目论坛、Discord或IRC提供支持和讨论。该项目可以应用于游戏开发领域，可用于创建玩法和机制都得到改善的高性能Minecraft服务器。其商业应用包括为个人或商业用途创建自定义Minecraft服务器。Paper为服务器管理员和插件开发人员提供使用该软件的文档。软件可以使用JDK 17从源代码编译。该项目通过Open Collective获得支持，管理与基础设施有关的开支，并提供透明的财务支持。———————

排名 #17 破碎器调查 / 破碎器 https://github.com/fractureiser-investigation/fractureiser 破碎器恶意软件信息 语言：Java 星标：845（今日增加137个星标）叉子：64 — — — — — — — — — — — — — — — —

排名＃18 tremorlabs / tremorhttps：//github.com/tremorlabs/tremor用于快速构建仪表板的React库。 语言：TypeScript星级：9,442（今天的422颗星）分叉：237 Tremor是一个React库，旨在创建用于构建洞察性仪表板的简单且模块化的组件。它完全开源，由数据科学家和软件工程师设计，对设计有独特的爱好。该项目可以应用于数据可视化领域，并可用于创建个人或商业用途的可定制仪表板。它的商业应用包括为企业创建自定义仪表板以跟踪关键绩效指标，监视指标和分析数据。 Tremor提供有关如何在新项目中使用库的文档，并提供手动安装的安装指南。该项目得到了社区的贡献支持，并欢迎用于错误修复和新功能的拉取请求。 Tremor在Apache许可证2.0下获得许可。

排名 #19 SysCV/sam-hq https://github.com/SysCV/sam-hq 高质量图像分割工具 语言： 星数：117星（今日） 收藏数：36

排名 #20 FranxYao/chain-of-thought-hubhttps://github.com/FranxYao/chain-of-thought-hub 用引导串衡量大型语言模型的复杂推理能力 语言：Jupyter Notebook 星级：1，224（今天的31颗星） Forks：60 思维链中心是一个项目，通过一系列复杂的推理任务，包括数学、科学、符号、知识、编码和事实任务，衡量大型语言模型的推理性能。该项目旨在区分大型语言模型在复杂任务上的表现，这是模型之间的关键差异。该项目是开源的，并邀请社区贡献填写表格中的缺失数字，提出可以区分模型性能的新任务，或建议将新模型添加到表格中。该项目可以应用于自然语言处理领域，并可用于评估大型语言模型的个人或商业用途。其商业应用包括开发基于大型语言模型的新应用程序，如聊天机器人或智能助手。来自爱丁堡大学、华盛顿大学、AI Allen研究所和滑铁卢大学的研究人员团队支持着这个项目。 - - - - - - - - - - - - - - - - -

排名 #21 pittcsc/Summer2024-实习 https://github.com/pittcsc/Summer2024-Internships 收集2023年夏季和2024年夏季的技术实习机会！ 语言：英文 星级： 星级(今日125个赞) Forks: 1,867

排名 #22 bregman-arie/devops-exercises https://github.com/bregman-arie/devops-exercises Linux、Jenkins、AWS、SRE、Prometheus、Docker、Python、Ansible、Git、Kubernetes、Terraform、OpenStack、SQL、NoSQL、Azure、GCP、DNS、Elastic、Network、Virtualization。DevOps 面试问题。语言：Python。收获星星数：43,910（今天174个星星）。分叉：9,799。

排名 #23 MCRcortex/nekodetector https://github.com/MCRcortex/nekodetector Nekoclient 感染检测器 语言：Java 星标：518（今日新增339个星标） 派生：59

排名 #24 Hufe921/canvas-editor https://github.com/Hufe921/canvas-editor 通过canvas/svg实现的丰富文本编辑器 语言：TypeScript 星数：1,111（今日 175颗星） 派生数：149 ———————————————

等级 #25 Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix Book_4_《矩阵力量》| 鸢尾花书：从加减乘除到机器学习；上架！语言：Python 星：3,169（今天增加143个星星）分支：428提供的项目信息似乎是两本书，“数学元素”和“矩阵力量”的折扣链接，可在中国社交媒体平台知乎上获得。这些书涵盖了数学和矩阵的主题，并可通过提供的链接以折扣价购买。该项目可用于自学领域，可供有兴趣学习数学和矩阵的个人使用。其商业应用有限，因为该项目似乎专注于提供教育资源而非产生收入。该项目得到开源资源的支持，并为读者提供更正建议的机会，可能会得到一本书作为感谢表示。———