GitHub每日最火火火项目（7.26）

1. 项目名称：meta - llama / llama3

项目介绍：这是 Meta Llama 3 的官方 GitHub 站点。目前尚不清楚该项目的具体功能和特点，但从名称推测，它可能与 Llama 3 模型相关，或许涉及到该模型的开发、训练或应用等方面。

项目地址：https://github.com/meta - llama / llama3

2. 项目名称：Asabeneh / 30 - Days - Of - Python

项目介绍：30 天的 Python 编程挑战是一个在 30 天内学习 Python 编程语言的逐步指南。这个挑战可能需要超过 100 天的时间，你可以按照自己的节奏进行。此外，还有相关的视频可能会对你有所帮助，视频链接为：https://www.youtube.com/channel/UC7PNRuno1rzYPb1xLa4yktw。该项目旨在帮助学习者系统地学习 Python 编程。

项目地址：https://github.com/Asabeneh / 30 - Days - Of - Python

3. 项目名称：meta - llama / llama

项目介绍：该项目是关于 Llama 模型的推理代码。Llama 模型是一种具有重要意义的模型，推理代码的作用是在模型训练完成后，使用该代码对新的数据进行预测或推断。具体来说，这些推理代码可能包括数据预处理、模型加载、推理计算以及结果输出等部分，以实现对 Llama 模型的有效应用。

项目地址：https://github.com/meta - llama / llama

4. 项目名称：langchain - ai / langgraph

项目介绍：该项目旨在构建具有弹性的语言代理作为图。这可能涉及到使用图结构来表示语言代理的各个组成部分及其之间的关系，以实现更高效、灵活的语言处理和交互。通过这种方式，可以更好地处理复杂的语言任务，提高语言代理的性能和可靠性。

项目地址：https://github.com/langchain - ai / langgraph

5. 项目名称：swisskyrepo / PayloadsAllTheThings

项目介绍：这是一个包含有用的 payloads（有效载荷）和绕过 Web 应用程序安全漏洞的方法的列表。该项目对于 Web 应用程序安全测试和 Pentest/CTF（渗透测试/夺旗赛）非常有帮助。通过提供这些 payloads 和绕过方法，可以帮助安全研究人员和测试人员发现和利用 Web 应用程序中的潜在安全漏洞，从而提高应用程序的安全性。

项目地址：https://github.com/swisskyrepo / PayloadsAllTheThings

6. 项目名称：localstack / localstack

项目介绍：localstack 是一个完全功能的本地 AWS 云堆栈。它允许开发者和测试人员在离线状态下开发和测试他们的云及无服务器应用程序。通过使用 localstack，用户可以在本地模拟 AWS 服务，从而方便地进行开发、调试和测试工作，而无需依赖实际的云环境。这有助于提高开发效率，降低成本，并减少对外部云资源的依赖。

项目地址：https://github.com/localstack / localstack

7. 项目名称：bregman - arie / devops - exercises

项目介绍：该项目涵盖了广泛的技术领域，包括 Linux、Jenkins、AWS、SRE、Prometheus、Docker、Python、Ansible、Git、Kubernetes、Terraform、OpenStack、SQL、NoSQL、Azure、GCP、DNS、Elastic、Network、Virtualization 等。它主要是关于 DevOps 面试问题的集合，对于准备 DevOps 相关面试或学习这些技术的人来说可能非常有价值。通过研究这些问题，可以深入了解各个技术领域的关键概念和实践，提升自己在 DevOps 方面的能力。

项目地址：https://github.com/bregman - arie / devops - exercises

8. 项目名称：vllm - project / vllm

项目介绍：vllm 是一个用于 LLMs（大型语言模型）的高吞吐量和内存高效的推理和服务引擎。它的设计目标是能够快速处理大量的请求，并有效地利用内存资源，以提供高效的语言模型服务。这对于需要实时处理大量文本数据的应用场景非常重要，例如聊天机器人、智能客服等。

项目地址：https://github.com/vllm - project / vllm

9. 项目名称：ollama / ollama - python

项目介绍：该项目是 Ollama Python 库。关于该库的具体功能和用途，目前信息较少，但可以推测它可能与 Ollama 相关的 Python 开发有关，可能提供了一些工具或接口，方便开发者在 Python 环境中使用 Ollama 的功能。

项目地址：https://github.com/ollama / ollama - python

10. 项目名称：amazon - science / chronos - forecasting

项目介绍：Chronos 是一个由亚马逊科学团队开发的项目，用于概率时间序列预测的预训练（语言）模型。该模型可以帮助用户对时间序列数据进行预测和分析，例如预测未来的销售额、股票价格等。通过使用预训练的模型，可以减少模型训练的时间和成本，同时提高预测的准确性。

项目地址：https://github.com/amazon - science / chronos - forecasting

11. 项目名称：PostHog / posthog

项目介绍：PostHog 提供了开源的产品分析、会话记录、功能标记和 A/B 测试等功能，并且你可以自行托管。这意味着用户可以在自己的服务器上部署和使用 PostHog，以获取关于产品使用情况的深入洞察，了解用户行为，进行 A/B 测试以优化产品功能，同时还可以记录会话以进行后续分析。

项目地址：https://github.com/PostHog / posthog

12. 项目名称：opendatalab / MinerU

项目介绍：MinerU 是一个一站式开源高质量数据提取工具，支持 PDF/网页/多格式电子书提取。它的目标是提供一种方便、高效的方式来从各种数据源中提取数据，以便进行进一步的分析和处理。该工具可能具有强大的提取能力和灵活的配置选项，能够满足不同用户的需求。

项目地址：https://github.com/opendatalab / MinerU

13. 项目名称：Stability - AI / generative - models

项目介绍：该项目由 Stability AI 发起，涉及生成式模型。生成式模型是一类能够生成新的数据样本的模型，例如生成文本、图像、音频等。这些模型在许多领域都有广泛的应用，如自然语言处理、计算机视觉、音乐创作等。Stability AI 的生成式模型可能具有创新性的架构或训练方法，旨在推动相关领域的发展。

项目地址：https://github.com/Stability - AI / generative - models

14. 项目名称：CrazyBoyM / llama3 - Chinese - chat

项目介绍：该项目是关于 Llama3、Llama3.1 的中文仓库，聚合了各种资料，包括各种网友及厂商微调、魔改版本的有趣权重，以及训练、推理、评测、部署教程视频和文档。这个仓库为使用 Llama3 模型进行中文相关的任务提供了丰富的资源和支持，方便开发者和研究者进行相关的开发和研究工作。

项目地址：https://github.com/CrazyBoyM / llama3 - Chinese - chat

15. 项目名称：streamlit / streamlit

项目介绍：Streamlit 是一种更快的构建和分享数据应用的方式。它提供了一种简单易用的框架，使开发者能够快速创建交互式的数据应用程序，并将其分享给其他人。通过 Streamlit，开发者可以轻松地将数据可视化、进行数据分析和展示，从而更好地传达数据的见解和信息。

项目地址：https://github.com/streamlit / streamlit

16. **项目名称：FutureUniant / Tailor**

    - **项目介绍**：Tailor（中文简称：泰勒）是一款视频智能裁剪、视频生成和视频优化的工具。目前该项目包括了视频剪辑、视频生成和视频优化3大类视频处理方向，共10种方法。Tailor使用方法简单，点点鼠标即可使用最先进的人工智能进行视频处理工作，省时省力，若使用安装版本Tailor，所有的环境配置都可省掉，对用户特别友好。

    - **项目地址**：https://github.com/FutureUniant/Tailor