riverbed-大规模内容数据挖掘与NLP工具

Movenet.Pytorch是Google推出的MoveNet在Pytorch中的实现，包含训练代码和预训练模型，适用于人体关键点检测任务。

VQGraph重新思考图表示空间，旨在桥接图神经网络（GNNs）和多层感知机（MLPs），提供创新的图表示技术，提升图基机器学习任务的效率和效果。

Squish是一款批量浏览器图像压缩工具，能在不降低图像质量的情况下，快速压缩多种格式的图像，节省存储空间和加载时间。

FuseLLM 是一个旨在通过融合多种大型语言模型的知识，以提高推理能力的项目。该项目能够结合不同模型的优点，扩展知识的边界，适用于多种自然语言处理任务，提供更强大的模型性能。

Docling是一个高效的工具，可以将PDF文档快速转换为JSON或Markdown格式。它具备详细的页面布局理解、阅读顺序恢复和表格结构提取的能力，此外，还提供可选的OCR功能，以便处理扫描文档。

micro-gl是一个基于C++11的矢量图形库，能够在没有浮点单元(FPU)或图形处理单元(GPU)的任意32位或64位计算机上运行，非常适合资源受限的环境。

一个用于非因果建模的双向线性注意力实现项目，通过Triton优化模型性能，特别适合需要高效处理大量数据的AI应用

ChartDB 是一个基于 Web 的数据库图表编辑器，支持 PostgreSQL、MySQL、SQL Server、MariaDB 和 SQLite 等多种数据库。它提供了强大的功能，使用户能够轻松编辑、管理和生成数据库结构的 DDL 脚本，同时确保数据隐私。

使用C++以及CUDA加速神经网络样例，主要实现了矩阵加法和矩阵乘法，提供高效的计算能力，适用于深度学习中的高性能计算需求。

这是一个精心策划的代码相关语言模型的集合，旨在为研究提供最佳选择。该项目由领域内的专家策划，确保了资源的质量，并定期更新以反映最新进展，包含适用于不同编码任务的多种模型。

在本地计算机上微调 LLAMA-v2（或任何其他 LLM）的最简单方法，提供用户友好的界面和高效的训练过程，支持多种语言模型，方便用户上传数据并进行微调。

与大型语言模型进行自然语音对话的开源工具，支持多种语音识别、语音合成和语言模型，提供易用且可扩展的API，目标成为闭源商业实现的开源替代方案

针对特定用例、数据和查询智能适应的 RAG（Retrieval-Augmented Generation）框架，旨在提供可解释、高精度、高效的代理驱动检索工作流程。

Reor是一款在本地运行模型的人工智能笔记应用程序，专注于保障用户隐私与安全，同时提供智能的笔记整理和分类功能。它支持多种笔记格式，并具备自然语言处理能力，便于快速搜索与管理笔记。

一个智能的“科学猜想家”，能借助大型语言模型为开放式研究自动生成猜想，就像给科研人员配备了“思维加速器”，帮助他们在海量数据中快速找到研究方向。

提供一个参考解决方案，用于构建使用文档作为源头真相的智能提示系统，支持多种文档格式的处理和灵活的集成方式。

一个将Transformers与YOLO及其他单阶段检测器(SSD)结合的深度学习框架，提供高性能推理和便捷的CLI接口。支持D-FINE等先进模型，具备视频流推理、自动分布式训练等特性。适用于需要transformer增强的目标检测任务，提供Python API和Docker部署支持。

一款开源免费的安卓电视直播软件，内置直播源，直接安装即可使用，具有稳定、快速、免费和无广告等特点。