Higress开源项目 – 下一代云原生网关

Masthead Data帮助数据工程师实时查看异常和管道错误，无需访问或读取数据。它能够追踪所有数据流，提供列级血统信息，并具备优化云计算的功能，以提升数据管道的效率。

gobetween 是一个云时代的现代简约负载均衡器和反向代理，提供高可用性、可扩展性和多种负载均衡算法，旨在简化流量管理和服务监控。

Arch是一个智能代理网关，旨在帮助开发者在几分钟内构建快速、超个性化的代理。该项目是一个AI原生的开源基础设施，利用专业的高性能LLM，透明地将提示与API（功能调用）集成，快速添加安全性、路由和可观察性功能，使开发者能够专注于最重要的事务。

Janus 是一个轻量级的 API 网关和管理平台，旨在提供高性能、可扩展的服务。它支持多种协议，并通过灵活的插件系统实现功能扩展，易于集成和配置，同时具备强大的安全性和认证机制，适用于各种场景。

这是一本关于在Kubernetes中工作最佳实践的食谱，提供了全面的指导和真实案例，帮助用户优化配置、管理资源和保障安全。

icevision 是一个通用的计算机视觉框架，可与任何训练库无缝集成，目前支持 Fastai 和 Pytorch-Lightning，未来还将扩展支持更多训练库。它提供了一个灵活且可扩展的平台，用于开发自定义计算机视觉模型，并轻松集成到现有的机器学习流程中。

一个用于文档级翻译的项目，基于大型语言模型（LLMs）进行实现，并进行了一系列实验以评估其性能。

mdq是一款类似jq的工具，专为Markdown文档设计，提供强大的元素查找功能。它通过简单易用的语法，帮助用户轻松定位Markdown文档中的特定部分，支持多种Markdown元素查询，如标题、列表、任务项等。此外，mdq还具备链式查询功能，允许用户逐层筛选文档内容，进行复杂的查询操作。

该项目是基于论文《Predicting Human Brain States with Transformer》的代码实现，旨在通过时间序列Transformer模型预测人类脑状态。模型使用功能性磁共振成像（fMRI）数据，训练于人类连接组项目（HCP）的高质量静息态fMRI数据上，能够基于21.6秒的fMRI数据，准确预测未来约5.04秒的脑状态。项目支持单状态预测和时间序列预测，评估指标包括均方误差（MSE）和Spearman相关系数。

输入你喜欢的城市名称，即可将该城市的主要道路渲染成黑白色的线路图。该项目基于 OpenStreetMap 数据，快速渲染城市主要道路，支持多种城市名称的输入，帮助用户可视化城市道路布局。

Twinny是为VS Code设计的本地或API主机的AI代码补全插件，功能类似于GitHub Copilot，但完全免费且100%私密，确保用户代码安全。

这个开源项目是一个 Azure OpenAI API 的代理工具，可以将 OpenAI 请求转换为 Azure OpenAI 请求。它的主要功能是方便作为各种开源 ChatGPT 的后端使用。

包含所有开源图像模型的详情，包括所属公司、模型名称、架构、参数、文本编码器等。

由知乎和ModelBest公司开发的高性能LLM推理引擎，针对PCIe GPU优化，支持Llama等大模型变体。

OpenGlass 是一款经济实惠的产品，用户只需 $20 就能将任何普通眼镜转变为 AI 智能眼镜。它支持多项先进的 AI 功能，帮助用户更好地记录生活、识别物体、计算卡路里，并进行实时翻译。