JetKVM开源项目 – 高性能远程控制解决方案

Boticous是一个终极多功能Discord机器人，旨在改变您管理服务器的方式并提升生产力。它非常适合专业人士、内容创作者、社区管理员和普通用户。

Funny Duck是一个应用程序和平台，可以增强手机语音助手的功能，使其能够控制电脑、智能家居和DIY物联网设备。

Decode Investing是一个基于网络的工具，旨在帮助用户分析和评估股票。该平台提供多种功能，包括行业特定的“能力圈”分析、获取公司财报信息的“财报电话”以及根据用户定义标准筛选股票的“股票筛选器”。

Middleware是一个全栈云可观察性平台，通过监控基础设施、日志、应用性能管理(APM)等，提升运营效率。它提供对应用和堆栈的全面可见性，允许用户在大规模环境中监控和诊断问题。

Pretty Jupyter 是一个工具，可以将 Jupyter Notebook 转换为美观的动态 HTML 报告，用户可以选择是否显示代码，支持多种格式，易于定制和扩展。

允许用户将代码项目转换为 LLM（Large Language Model）提示的本地工具，专注于安全性、便捷性和用户体验。

Big-Math是一个大规模、高质量的数学数据集，专为增强语言模型在数学问题解决能力方面的强化学习而设计。该数据集覆盖了多种数学问题类型，并提供了多种信号生成工具，能够将选择题转换为开放式问题，从而扩展数据集的应用场景。

TensorRT-Alpha是一个专注于深度学习计算机视觉领域模型加速部署的项目。它通过CUDA C++实现多batch图像预处理、推理、decode和NMS，支持多种YOLO系列模型，如YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5、YOLOv4、YOLOv3、YOLOX和YOLOR。该项目旨在高效加速深度学习模型的部署，特别适用于大规模图像处理任务和高性能计算场景。

VLM-Visualizer是一个视觉-语言模型注意力可视化工具，旨在通过结合语言模型和视觉变换器的注意力权重，生成输入图像上的注意力图，以直观展示模型在生成特定令牌时关注图像的哪些部分。

Chinese-Tiny-LLM（CT-LLM）是一个拥有20亿参数的大语言模型，主要在12000亿中文语料库上进行预训练，其中包括8000亿中文、3000亿英文和1000亿代码的混合数据。该模型通过中文数据进行预训练和微调，显著提升了中文处理能力，并通过对齐技术进一步优化。CT-LLM在CHC-Bench中文任务中表现出色，同时在英文任务中也表现出良好的适应性。项目开源了训练过程、数据处理方法以及大规模中文预训练语料库（MAP-CC），并引入了中文难例基准（CHC-Bench），旨在推动更包容和适应性强的语言模型研究。

Awesome-Ollama-Server 是一个专门用于监控和检测 Ollama 服务可用性和性能的系统。它提供了一个现代化的 Web 可视化界面，支持多语言（中文/英文），并具备实时检测和数据展示功能。用户可以通过该系统批量检测 Ollama 服务，实时查看检测状态和结果，监控服务响应时间和 TPS，以及可视化展示可用模型列表等性能数据。此外，系统还支持自动 FOFA 扫描等服务检测功能，帮助用户全面了解 Ollama 服务的运行状态。

Werk是一个简单的命令运行器和构建系统，类似于just和make，能够帮助用户轻松执行项目中的各种任务和构建操作，让用户更专注于项目的创造过程。

Prompt Flow 是微软推出的开发工具套件，旨在简化基于大语言模型（LLM）的 AI 应用程序的端到端开发周期，支持从构思、原型设计、测试、评估到生产部署和监控的全流程。它提供创建和管理可执行工作流的功能，支持与多种工具和框架的集成，并可轻松部署到云服务或本地环境。

HPT项目致力于通过结合多种预训练变换器来扩展自我感知与视觉学习的能力，旨在提高学习效率并适应多种复杂任务。

用于在 ComfyUI 中运行 X-Portrait 的包装器，用于将视频中的人脸动画化，使其遵循参考图像的风格。该项目实现了视频人脸的动态效果与图像风格的匹配，提供了良好的用户体验，支持多种视频格式，方便用户在创作中进行个性化调整。