ASP.NET Core开源项目 – 跨平台高性能应用框架

ASP.NET Core 是一个跨平台、高性能、开源的框架，用于构建现代、基于云和互联网连接的应用程序。它支持在Windows、macOS和Linux上运行，并专为高吞吐量和低延迟设计。该框架统一了Web应用、API和实时应用的开发，内置依赖注入、灵活的中间件管道、Razor Pages、Blazor全栈开发、SignalR实时功能、安全认证与授权支持，以及多种托管方式（如IIS、Kestrel和Docker）。

ASP.NET Core的特点:

1. 跨平台：支持Windows、macOS和Linux。
2. 高性能：专为高吞吐量和低延迟设计。
3. 统一框架：支持构建Web应用、API和实时应用。
4. 依赖注入：内置依赖注入支持。
5. 中间件：灵活的请求管道与中间件组件。
6. Razor Pages：简化页面为中心的Web应用开发。
7. Blazor：使用C#和.NET进行全栈Web开发。
8. SignalR：实现实时Web功能。
9. 安全性：内置认证与授权支持。
10. 托管：支持在IIS、Kestrel和Docker中托管。

ASP.NET Core的功能:

1. 构建RESTful API。
2. 使用Razor Pages开发Web应用。
3. 使用SignalR创建实时应用。
4. 使用Blazor开发全栈Web应用。
5. 通过Azure AD实现认证与授权。
6. 在Azure等云环境中托管应用。
7. 构建微服务架构。
8. 使用依赖注入管理应用服务。
9. 创建中间件以自定义请求处理。
10. 在Docker容器中部署应用。

相关导航

llm-commit开源项目 – 轻量化生成git commit信息

llm-commit是一个轻量化的库，专门用于生成git commit信息。它旨在简化开发流程，减少开发者在提交代码时手动输入commit信息的时间，从而提高开发效率。

Forgetting Transformer (FoX)开源 – 改进的Transformer，增强长文本处理

Forgetting Transformer (FoX) 是一种改进的 Transformer 模型，通过在 Softmax 注意力机制中加入遗忘门，增强了处理长文本和序列任务的能力。它的设计目标是提升长文本建模、长度外推和短文本任务的性能，同时保持长上下文处理能力，并解决标准 Transformer 缺乏显式数据依赖遗忘机制的问题。FoX 通过数据依赖的方式下调未归一化的注意力分数，命名为“遗忘注意力”（Forgetting Attention）。研究表明，FoX 在长上下文语言建模、长度外推和短上下文下游任务上优于标准 Transformer，而在长上下文下游任务上表现相当。此外，FoX 兼容 Flash Attention 算法，且无需位置嵌入，保留了 Transformer 相对于循环序列模型（如 Mamba-2、HGRN2 和 DeltaNet）在长上下文能力上的优势。

RefAug开源项目 – 提升模型推理能力的合成数据增强方法

RefAug是一种用于反思和思维链的合成数据增强方法，旨在通过将问题反思和思考嵌入到以数学为重点的训练数据中，提高模型的推理能力。该方法通过生成替代推理和后续推理，将反思整合到训练示例中，从而增强模型在数学任务和编码任务中的表现。

DocString-Generator开源项目 – 智能代码注释生成工具

DocString-Generator是一款自动生成代码注释的AI工具，能够根据代码上下文智能生成准确、简洁的注释。它支持多种编程语言，如Python、Java、C++等，能够解析函数、类、方法等代码结构，自动补全文档字符串，帮助开发者更快速地理解和维护代码。

Awesome-TimeSeries-LLM-FM开源项目 – 时间序列LLM应用资源库

Awesome-TimeSeries-LLM-FM 是一个面向时间序列任务的大型语言模型(LLM)应用的资源列表，旨在促进时间序列分析的统一模型发展。该项目汇集了多种时间序列分析相关的模型、工具和资源，支持跨领域的时间序列数据分析和处理，并提供丰富的学术和实践资源，为研究、开发和教学提供全面的支持。

Open-R1-Multimodel开源项目 – 多模态强化学习模型

Open-R1-Multimodel是基于Huggingface的Open-R1和deepseek-ai/DeepSeek-R1实现的多模式R1模型。它集成了Qwen2-VL系列、Aria-MoE等VLM transformers，并开源了首批8k专注于数学推理的多模态强化学习训练示例。数据由GPT4o创建，具有推理路径和可验证答案，基于Math360K和Geo170K数据集。

DeepPATH开源项目 – 肺癌切片图像深度学习分类

DeepPATH 是一个专门用于肺癌切片图像分类的深度学习项目。它利用先进的深度学习技术，能够高精度地识别和分类不同类型的肺癌。该项目是开源的，可在GitHub上公开使用，适用于医疗诊断、医学影像研究与开发、教育以及医疗影像软件的自动化分析集成。

Autodidact开源项目 – 自动微分的教学实现

Autodidact是Matthew Johnson开发的一个教学性质的Autograd实现，旨在帮助用户理解和掌握自动微分的核心概念。该项目代码简洁明了，适合学习用途，能够处理基本的数学操作和函数，并深入揭示Autograd的内部工作原理。

chat-with-audios开源项目 – 音频转录与智能问答

chat-with-audios 是一个基于音频文件构建的 RAG 应用项目，利用 AssemblyAI 和 DeepSeek R1 将音频文件转为文本并支持 AI 问答。该项目帮助用户从录音、播客等音频内容中快速提取所需信息，提供从音频转录到智能问答的一站式解决方案。

Rain开源项目 – 多功能工具，快速生成Logo

Rain是由SuPerCxyz在GitHub上托管的一个项目，它是一个多功能工具，具体用途未明确说明，但提供了多种功能，包括快速生成Logo等。

Simplechat开源项目 – AI模型的深度对话界面

Simplechat是一个专为AI模型设计的聊天界面，旨在通过持久化对话记忆，让每次聊天都能延续上次的深度。它支持多种AI提供商，如OpenAI和Anthropic，并集成了命令补全和剪贴板功能，以提升交互的便捷性和效率。

MME-CoT开源项目 – 多模态大模型推理能力评估基准

MME-CoT是一个为多模态大模型提供全面推理能力评估的基准测试工具。它覆盖了数学、科学、OCR等六大领域，通过提出三项新指标，深度剖析模型的推理质量、鲁棒性和效率，揭示模型在视觉推理任务中的表现，从而助力多模态模型的发展。

GPT 计算机助手开源项目 – 跨平台的 GPT 应用助手

一个开源项目，旨在将 GPT macOS 应用功能提供给 Windows 和 Linux 系统使用。该助手集成了多种功能，帮助用户更高效地利用 GPT 技术，无论是在编程、语音输入还是知识管理上，都能提供强有力的支持。

form-builder开源项目 – 动态表单构建工具

form-builder 是一个动态表单构建工具，允许用户在 web 应用程序中无缝创建、自定义和验证表单。它支持多种输入类型，并利用 Zod 库进行实时验证，确保数据的完整性。该项目拥有高度的社区活跃度，已有 196 个分支。

Chatbox官网 – 更好的AI聊天界面和桌面应用

Chatbox是一个为ChatGPT、Claude等大型语言模型提供更好用户界面和桌面应用的工具，支持Windows、Mac、Linux和网页版本，旨在提升工作和学习的效率。

暂无评论

暂无评论...