shlep开源项目

腾讯旗下ARC实验室推出的AI人像修复、抠图和增强工具

好录音带是一种自动转录服务，使记者（和其他人）可以轻松地将语音转换为文本，无论语言或声音质量如何。我们可以节省您的时间和精力，让您专注于真正重要的事情。您可以信任我们来保护您的录音。它们受到端到端加密的保护，文件永远不会离开欧盟，我们完全符合GDPR。

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制作一段视频并针对成千上万的收件人进行个性化处理。可以通过任意渠道进行传送并立即测量结果。您可以通过录制模板，连接数据然后生成个性化视频来实现这一点。

Sidekick 是一款专为 macOS 设计的本地 AI 助手应用，完全离线运行，无需额外软件。它支持从文件、文件夹和网站中获取信息，所有对话都在本地进行，确保数据安全。内置代码解释器、文本生成图像、LaTeX 渲染等功能，适用于多种专业场景。

AtomixDB 是一个完全用 Go 语言编写的小型关系数据库，主要关注数据库的实现、存储管理和事务处理。它通过 B+树存储引擎和事务支持，确保了数据的快速检索和一致性，同时通过并发读取提升了读取性能。

Memory Layer for Transformers是由Meta引入的一种内存层技术，旨在增强Transformer模型的推理能力，并使其在接近极限带宽的速度下运行。该技术通过在模型结构中嵌入可训练的键值对，仅在需要时激活少量内存单元，从而减少计算开销。它能够显著提高模型在编程任务（如HumanEval和MBPP）中的准确性，并在相同计算能力下实现与更大规模密集模型相当的性能。

Torch Bridge是一个基于Pytorch Autograd的项目，用于优化桥梁桁架设计。它利用自动微分技术，提高设计效率，并提供灵活的框架，以便于创建和调整复杂的桁架结构，同时能够处理各种结构约束和目标。

ygo-mat-gen是一个帮助用户创建个性化游戏王卡垫的工具，具有友好的用户界面和多种自定义选项。它支持多种卡片样式、布局以及图像导入与导出功能，满足玩家的需求。

一个精选的ROS项目集合，收录了利用基础模型的机器人项目资源，包括框架、模型封装、开发工具和演示项目。涵盖了语言模型、视觉模型等在ROS环境下的应用，方便开发者快速找到和使用各类基础模型

Chinese-CLIP是CLIP模型的中文版本，使用大规模中文数据（约2亿图文对）进行训练，旨在帮助用户快速实现中文领域的图文特征计算、图文相似度计算、跨模态检索、零样本图片分类等任务。项目支持多种中文跨模态任务，提供预训练模型以便于集成和使用。

Marker 是一个高效的工具，能够将 PDF、EPUB 和 MOBI 格式的电子书快速准确地转换为 Markdown、JSON 和 HTML 格式。它基于深度学习模型，特别优化了书籍和科学论文的处理，支持多种语言，并且可以在 GPU、CPU 或 MPS 上运行。Marker 不仅能够去除页眉、页脚等干扰元素，还能将大多数方程式转换为 LaTeX 格式，并格式化代码块和表格。

Momentor项目旨在通过精细的时序推理技术，推动视频语言模型的发展，提升视频内容的理解和分析效果。

Rosencharts是一个基于D3.js和Tailwind构建的超轻量级React图表库，支持JavaScript和TypeScript，帮助开发者轻松实现数据可视化。