Trolo开源项目 – 结合Transformers与YOLO的深度学习框架

FreeAskInternet 是一款完全免费、私密且在本地运行的搜索聚合器和答案生成器，利用大语言模型（LLM）技术生成答案。它无需 GPU 和 API 密钥，所有数据处理均在本地进行，确保用户隐私。项目支持 Docker 一键部署，并整合了多引擎搜索功能，提供语义聚合分析，生成结构化答案。

Hiera是一个层次化视觉变换器，专注于视觉任务，优化性能并避免不必要的复杂性。

Detectron2是一个开源的PyTorch视觉库，专注于目标检测和实例分割等任务。它在训练速度上较传统方案提升了40%，并在COCO数据集上实现了57.9%的mAP指标。该库支持分布式训练优化、实时推理加速和可扩展架构，适用于多种应用场景。

changedetection.io 是一个开源的网页变化监控工具，能够自动化检测网页内容的任何变化，并通过电子邮件、Slack、Discord、Telegram 等多种渠道发送实时通知。它支持实时监控、多种通知方式、目标元素选择、浏览器自动化、自定义频率和虚拟位置支持等功能。用户可以使用 Docker 快速部署，并通过 Chrome 插件进行便捷安装。该项目适用于个人和企业用户，帮助他们实时捕捉网页变化，如商品价格、库存变化或网站公告更新等。

Sun-Panel 是一个基于 Vue 的开源项目，旨在为用户提供一个简洁、强大且易于使用的服务器和 NAS 导航面板。它支持系统状态查看、自定义 JS/CSS、Iconify 图标库等功能，并可以通过 Docker 部署。项目目前部分功能进入闭源状态，但普通用户不受影响。

YOLOAir是一个基于PyTorch的YOLO检测算法组合工具箱，支持多种YOLO算法，包括YOLOv5、YOLOv7、Transformer、YOLOX、YOLOR等。该项目提供了改进的骨干网络、头部、损失函数、IoU、NMS等模块，并基于YOLOv5的原始版本进行扩展和优化。其模块化设计便于组合和定制网络结构，适用于目标检测任务的快速部署和测试。

Java AI 训练平台是为 Java 程序员设计的一个综合解决方案，旨在通过 Java 技术加速 AI 模型的训练和应用开发。平台集成了 Java 版的 Pytorch 训练引擎、AI SDK 和 Web 应用，提供从模型训练到服务部署的一站式服务，特别适合图像数据深度学习和模型训练的场景。平台基于 Java 语言开发，充分利用 Java 的跨平台、高性能和安全性优势，使 AI 模型训练和应用更加高效稳定。用户可以根据实际需求定制 AI 模型，尤其在图像识别分类领域，通过调整参数和选择算法优化性能。平台提供从数据预处理到服务部署的完整流程，大幅降低 AI 应用开发的门槛和成本，且项目开源免费，支持商业使用。

一个专为苹果设备设计的深度学习框架，让深度学习在Apple Silicon上飞速运行。

基于TileDB存储引擎开发的用于向量搜索的C++库和Python API，提供灵活的接口和高效的性能，适用于多种数据格式，支持云原生应用和无服务器架构。

DeepSeek-RAG-Chatbot是一款完全免费、本地运行的高级RAG架构聊天机器人，无需联网即可实现强大的知识问答功能。它集成了DeepSeek、GraphRAG等技术，能够从PDF、DOCX和TXT文件中快速准确地检索信息，支持Docker和传统安装，部署灵活。

PyTorch是一个开源的深度学习框架，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域。

YOLOX-M1-Mac是一款高性能的无锚点YOLO模型，性能超越yolov3~v5，支持MegEngine、ONNX、TensorRT、ncnn和OpenVINO等多种框架，特别针对M1 Mac进行了优化。

Florence-2-large 是微软开发的一个视觉语言模型，基于序列到序列学习范式，支持多种视觉任务。它通过 FLD-5B 数据集训练，包含 126 百万张图像和 54 亿个全面视觉注释，能够处理复杂的视觉数据，如对象位置、遮罩轮廓和属性，并通过多任务学习实现统一的视觉理解。模型在字幕生成、目标检测、视觉定位、视觉分割和OCR等方面表现良好。

music-website 是一个前后端分离的音乐网站项目，前端使用 Vue3 + TypeScript + ElementPlus 框架，后端采用 Spring Boot + MyBatis + Redis + Minio 技术栈。项目提供了从用户系统到音乐播放的全套功能，包括音乐播放、歌词同步显示、音量控制、用户登录注册、个人信息管理、歌曲和歌单搜索、评论、打分、收藏、下载等功能。此外，项目还提供了后台管理系统，支持对用户、歌曲、歌手、歌单的完整管理。项目支持 Docker 部署，并提供了完整的运行文档，适合初学者学习前后端分离项目的开发和部署。

FreeGPT35 是一个基于免登录 ChatGPT Web 提供的无限制免费 GPT-3.5-Turbo API 服务的项目。它支持通过 Docker 容器一键部署，并且可以与多种聊天应用（如 ChatGPT-Next-Web、lobe-chat 等）集成。项目提供了多种部署方式，包括 Node.js、Docker、Docker Compose 和 Nginx 反向代理，并且兼容多种应用，如 OpenCat、Next-Chat、Lobe-Chat、Bob 等。