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

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。

Top GTPs是一个发现最佳OpenAI GPT应用的平台，提供了按类别整理的GPT应用列表。用户可以查找、评分、评论和收藏最好的GPT应用，简单搜索所需应用并探索其功能。

Awesome Isaac Gym 是一个精心整理的 NVIDIA Isaac Gym 相关框架、论文、软件和资源列表，旨在帮助机器人学习和强化学习研究。它提供了丰富的学习材料和视频教程，支持多种强化学习框架，以加速机器人开发。

dhSegment是一个通用的深度学习框架，专门用于文档分割，尤其适用于历史文档处理。它能够从不同类型的文档中提取内容（如文本区域、图像等），并支持复杂的文档布局分析。该项目是开源的，可在GitHub上获取，广泛应用于数字保存、文档内容提取和OCR预处理等领域。

Robopoker是一款用Rust编写的德州扑克AI工具，旨在帮助玩家学习、分析和解决无限制德州扑克问题。它基于蒙特卡洛反事实遗憾最小化算法，支持层级K均值聚类，能够高效处理复杂牌局，并且性能卓越，手牌评估速度远超传统算法。

RAGFlow 是一款基于深度文档理解构建的开源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，能够为各种规模的企业及个人提供一套精简的 RAG 工作流程，结合大语言模型（LLM）提供可靠的问答及有理有据的引用。它支持多模态文档解析和精准信息提取，特别在金融合同解析中表现优异。

Stable Diffusion 3微参考实现是一个专注于文本到图像生成的轻量级推理工具。该项目提供了文本编码器和变分自编码器（VAE）的代码实现，支持用户自定义模型参数进行图像生成。通过简化Stable Diffusion模型的部署和使用过程，该项目使得开发者能够更轻松地在生产环境中应用该模型，同时也为学习和研究Stable Diffusion模型提供了参考实现。

分享 GitHub 上一份开源免费的在线教程，涵盖了 PyTorch 基础知识、神经网络、计算机视觉、自定义数据集处理、模块化代码编写以及模型部署等内容。

该项目专注于自监督学习在视频对象分割中的应用，由复旦大学、牛津大学和西弗吉尼亚大学的研究人员共同开发。旨在通过自监督学习技术，结合半监督学习方法，提高视频对象分割的准确性，特别是在标注数据有限的情况下，能够在复杂视频场景中实现高质量的分割。项目开源，并在GitHub上提供，供社区使用和贡献。

Shef是一个强大的命令行工具，旨在通过类似烹饪食谱的方式简化Shell脚本的编写过程。它支持复杂的控制流、交互式用户提示以及多种数据转换和条件执行，使得自动化复杂任务变得更加简单。

hf-mirror-cli是一个专为国内用户设计的工具，旨在通过镜像加速下载Hugging Face上的模型和数据集。它无需复杂配置，开箱即用，特别适合需要高效获取海外资源的用户。该工具支持环境检测、网络容错、并发下载和断点续传等功能，确保下载过程的稳定性和速度。

HVML解释器PurC是一个能够运行HVML代码的开源项目，支持跨端运行，并具备高效的代码解析能力。它旨在为开发者提供一个便捷的环境，以方便地编写和测试HVML程序。

FastFeedParser是一个专为Python设计的高性能feed解析器，支持RSS、Atom和RDF格式。它通过采用lxml库实现高效的XML解析，具备智能内存管理功能，能够快速解析并处理feed内容。此外，它还支持媒体内容和附件的解析，并自动进行日期解析和UTC标准化，确保数据的准确性和一致性。

Basalt 是 Facebook Research 开发的一个开源项目，旨在为视觉导航任务提供强化学习框架。它支持多种环境下的导航任务，包括虚拟环境和真实世界环境。Basalt 提供了一个灵活的接口，允许用户自定义任务、环境和奖励函数，从而进行高效的强化学习训练。该项目特别适用于需要复杂视觉感知和决策能力的导航任务。

Arco Design Pro Vue 是一个基于 Arco Design 构建的开箱即用的解决方案，旨在快速构建企业级应用程序。它使用 Vue3 框架和 ArcoDesign Vue 组件库，并整合了 Pinia 状态管理库。项目提供了丰富的页面模板、主题配置、暗黑模式、API模拟、国际化支持等功能，帮助开发者高效开发企业级应用。