folder-explorer开源项目 – 文件目录分析与可视化工具

dpqq-excel 是一个开源项目，集成了 Python、AI 和 SQL，旨在提供一个多人协同的电子表格环境。它支持从各种数据源拉取并操作数据，适用于数据分析、数据科学、财务管理、项目管理以及教育与学习等场景。前端基于 React.js 和 D3.js，后端使用 Flask 或 Django 框架，支持多种数据库连接。

将ChatGPT接入亚马逊的智能音箱Alexa的开源项目，允许用户通过语音与ChatGPT进行交互。该项目支持语音输入与输出，并需要用户提供OpenAPI的API Key，用户可以自定义对话设置以满足不同需求。

Boxo是一套用于构建IPFS应用程序和实现的Go语言参考库。它提供了高质量的组件，支持与公共和私有IPFS网络的交互，代码经过实战检验，并且在社区中广泛使用和理解。

ProtoMotions是英伟达开源的基于物理的虚拟角色动画创建工具，通过电脑程序根据物理规则自动生成动画，使虚拟角色动作更真实、自然。它适用于游戏、动画、机器人、虚拟现实等领域，支持模块化设计，可根据需求进行扩展和定制。

AnimeGAN 是一个基于深度学习的图像风格迁移算法，能够将真实照片或视频快速转换为动漫风格的图像或视频。它支持多种风格（如宫崎骏、新海诚、近藤 Satoshi 等），并提供开源代码，适合非商业用途。AnimeGAN 的网页版 AnimeGAN.js 支持图像上传，而视频转换需通过 Python 脚本完成。

DeepCTR-PyTorch是一个易于使用、模块化且可扩展的基于深度学习的点击率（CTR）模型库，专为PyTorch设计。它提供了简单易用的接口，支持多种深度学习CTR模型，并且其模块化设计允许用户灵活定制和扩展模型。通过利用PyTorch的高效计算能力，用户可以快速构建、训练和优化CTR模型，并将其集成到更大的机器学习流程中。

Lynx是一套开源技术家族，旨在帮助开发者利用现有的Web技能，从单一代码库创建真正原生的移动和Web用户界面，具备大规模性能和开发速度的优势。

World-Simulator是一个一站式多模态生成模型资源库，旨在帮助AI研究者探索2D、视频、3D和4D生成的前沿进展。它系统性整合了不同维度的生成技术，并提供丰富的资源，包括论文、代码和数据集，助力研究者快速上手。项目持续更新，紧跟学术界最新动态。

VTracer 是一个开源软件，用于将位图（如 JPG 和 PNG）转换为矢量图形（SVG）。它能够处理高分辨率扫描图像和低分辨率像素艺术，适用于历史文化资料数字化、设计工作和游戏开发等场景。与 Potrace 相比，VTracer 可以处理彩色图像，并且输出更紧凑的矢量文件。它最初设计用于处理高达千兆像素的历史蓝图扫描，同时也适用于复古游戏艺术的像素化处理。

Label Studio是一个开源数据标注工具，旨在为计算机视觉、自然语言处理、语音、音频和视频模型准备训练数据。它支持多种数据类型的标注，适用于多个项目和用户。

Gameboy 是用 Rust 开发的全功能跨平台 GameBoy 模拟器。目标已经在 Windows、Ubuntu 和 Mac 上进行了完全的测试。

Llama OCR 是一个基于 Llama 3.2 Vision 模型的 npm 库，用于免费执行 OCR（光学字符识别）。它能够将图像或 PDF 文档转换为 Markdown 格式，简化了文字提取和格式化的过程。该工具由 Together AI 的 Llama 3.2 Vision 模型驱动，支持多种文档内容的高精度识别，并且可以通过 npm 包轻松集成到开发项目中。

D²-MoE是一种专为基于Mixture of Experts（MoE）的大型语言模型（LLM）设计的高效压缩方案。通过其独特的Delta Decompression技术，该方案能够在无需额外训练的情况下显著减少模型参数，同时保持模型的性能。D²-MoE支持多种模型架构，如Mixtral和DeepSeek，具有广泛的适用性。

Llama 2是Meta推出的最新一代大型语言模型，旨在提供更强的自然语言处理能力。

Qlib 是一个开源的、面向人工智能的量化投资平台，旨在利用人工智能技术在量化投资中实现潜力、赋能研究和创造价值。它支持从数据管理到模型训练、回测的完整机器学习流程，涵盖了量化投资的整个链条，包括alpha挖掘、风险建模、组合优化和订单执行。Qlib 支持多种机器学习建模范式，如监督学习、市场动态建模和强化学习，并提供了强大的基础设施来支持量化研究。