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绕过付费,畅享网络:自由浏览付费内容 | 开源日报 No.185

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iamadamdev/bypass-paywalls-chrome

Stars: 38.8k License: NOASSERTION

bypass-paywalls-chrome 是一个用于 Chrome 和 Firefox 的网页浏览器扩展,可帮助绕过特定网站的付费墙。

  • 可以绕过多个指定网站的付费墙
  • 支持自动更新(仅限 Firefox 版本)
  • 与广告拦截器 uBlock Origin 一起使用效果更佳

tinygrad/tinygrad

Stars: 18.6k License: MIT

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tinygrad 是一个介于 PyTorch 和 karpathy/micrograd 之间的深度学习框架。尽管它可能不是最好的深度学习框架,但由于简单易懂的特点,它旨在成为添加新加速器最容易且支持推理和训练功能的框架。如果说 XLA 是 CISC,则 tinygrad 就是 RISC。

核心优势:

  • LLaMA 和 Stable Diffusion:tinygrad 可以运行 LLaMA 和 Stable Diffusion。
  • 懒惰性:试一下矩阵相乘操作,并看到如何通过懒惰性将其融合为一个内核函数。
  • 神经网络:对于神经网络来说,90% 的需求就是良好的自动微分/张量库、优化器、数据加载程序和计算能力。
  • 支持多种加速器 (包括 CPU、GPU (OpenCL)、C Code (Clang) 等),并可以轻松添加更多类型的加速器。

valinet/ExplorerPatcher

Stars: 15.0k License: GPL-2.0

ExplorerPatcher 是一个旨在改善 Windows 工作环境的开源项目。

该项目具有以下核心优势和关键特性:

  • 提升工作环境:ExplorerPatcher 通过增强 Windows 的功能,提供更好的工作体验。
  • 自定义选项:用户可以根据自己的需求进行个性化设置,以适应不同的使用习惯和偏好。
  • 扩展功能:该项目为 Windows 添加了一些额外且实用的功能,使其变得更加灵活多样,并能满足各种需求。

blakeblackshear/frigate

Stars: 8.8k License: MIT

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Frigate 是一个完整的本地 NVR,专为 Home Assistant 设计,并配备 AI 对象检测功能。它使用 OpenCV 和 TensorFlow 在 IP 摄像头上进行实时对象检测。

  • 与 Home Assistant 的紧密集成
  • 最大限度地减少资源使用和提高性能,只在必要时查找对象
  • 多进程并重视实时处理而非每帧都进行处理
  • 使用低开销运动检测确定何处执行对象检测
  • TensorFlow 中的目标识别以最大 FPS 运行于独立进程中
  • 通过 MQTT 进行通信,方便与其他系统集成

Visualize-ML/Book3_Elements-of-Mathematics

Stars: 4.8k License: NOASSERTION

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开源机器学习书籍——鸢尾花书:从加减乘除到机器学习系列 3:《数学要素》

microsoft/SynapseML

Stars: 4.8k License: MIT

Synapse Machine Learning

  • 可简化大规模可扩展机器学习 (ML) 管道的创建。
  • 提供了用于文本分析、视觉、异常检测等各种不同机器学习任务的简单、可组合和分布式 API。
  • 能够在单节点,多节点和弹性调整大小的计算机集群上训练和评估模型,并且可以跨 Python,R,Scala,Java 和 .NET 使用。

https://www.xamrdz.com/web/2z31937555.html

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