dive开源项目 – Docker镜像分析工具

vhAstro-Theme 是一个基于 Astro 构建的优雅的响应式博客主题，设计简洁，动画流畅，页面过渡顺畅。它支持混合使用 React、Vue、Svelte 等主流框架的组件，适合用于搭建个人博客、创建文档站或以内容为主的网站。

Coco AI 是由中国团队 INFINI Labs 开发的开源项目，旨在解决企业中的信息孤岛问题。它通过连接超过40个数据平台，并结合 DeepSeek 大模型的认知智能，快速检索和总结分散存储的文档、代码和会议记录等信息。项目支持私有部署，确保数据隐私安全，适合企业知识管理、技术团队协作、金融合规和内容创作等场景。

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。

LayerZero Labs 的 sybil-report 项目专注于识别和报告女巫攻击行为，帮助防止恶意用户滥用网络资源。项目提供初步女巫名单，支持自曝和官方筛查，并允许赏金猎人举报可疑行为。用户可以通过查询功能检查钱包地址是否被举报，确保网络的安全性。

scaling-book 是一个全面的指南和资源库，专注于使用 JAX 扩展机器学习模型。它提供了详细的文档、实用的代码示例，涵盖了从基础到高级的扩展方法，并与现代机器学习框架和工具集成。该项目还支持社区驱动的更新和贡献。

一个自定进度的生成式AI训练营，帮助你快速掌握机器学习和AI的核心技能。

Apache ECharts 是一个基于 JavaScript 的开源可视化库，专门用于生成各种交互式和高度可定制的图表。它支持多种图表类型，包括折线图、柱状图、饼图、地图和关系图等。ECharts 提供了强大的交互能力，支持数据缩放、拖拽、动态更新和图表联动效果。它兼容各种主流浏览器，并且可以无缝集成到微信小程序、Node.js 等平台。ECharts 采用 Canvas 和 SVG 双渲染引擎，能够高效处理大规模数据，渲染速度快。此外，ECharts 提供了丰富的配置选项，用户可以通过调整配置项来定制图表的每一个细节，从颜色到动画都可以自由调整。

LLMs-Zero-to-Hero 是一个系统化学习大模型训练全流程的项目，旨在帮助用户从零开始掌握大模型训练的核心技术。项目提供了详细的教程和配套视频讲解，用户可以通过B站同步更新的视频内容加深理解。该项目对硬件要求亲民，最小仅需3090显卡即可进行训练，适合初学者和有一定经验的开发者使用。

L1 是一个利用强化学习技术来控制推理模型思考时间的项目，旨在提高AI推理的效率。通过动态调整推理时长，L1能够优化模型在不同任务中的表现，同时支持多种数据集和模型训练。项目还提供了预训练模型，方便用户快速集成到现有AI系统中。

diff-llm是一个专注于使用大型语言模型预测文本差异的开源项目，扩展了传统的下一个标记预测设置。虽然主要示例使用维基百科页面差异，但其技术架构可扩展至代码变更跟踪场景。项目提供从数据准备、模型微调到推理应用的全流程支持，并与Weights & Biases深度集成实现实验可视化跟踪。

Roboflow Notebooks 是一个全面的计算机视觉教程集合，涵盖了从基础架构到前沿模型的各类内容。项目提供了47个前沿模型教程，如YOLO11、SAM 2等，以及20种计算机视觉技能实战，如车辆速度估计、自动化标注。此外，项目每周更新视频教程，确保用户能够紧跟技术前沿。

kaggle_salt_bes_phalanx 是一个专注于地震图像中盐体分割的项目，采用卷积神经网络（CNN）集成方法，结合半监督学习技术，旨在提高分割精度。该项目特别适用于地质分析、油气勘探等领域，能够有效识别地震图像中的盐体。项目开源，代码可在GitHub上获取，适合研究、开发和教育用途。

TokenSkip是一个专为优化大语言模型推理过程而设计的工具，它通过智能地跳过冗余的推理步骤，压缩思维链路径，从而在保持推理准确性和效率的同时，显著降低训练和推理成本。

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。

OSX-KVM 是一个开源项目，允许用户在 QEMU/KVM 虚拟化环境中运行各种版本的 macOS，提供高性能和易于配置的解决方案。