JavaScript 工程师的 Python 指南-帮助 JavaScript 工程师学习 Python

GitHubDaily 2024 年在微博所分享的开源项目，已分类整理到 GitHub 上，大家可自行查找学习。

JupyterLab的智能语音助理扩展，基于Whisper-1和GPT-3 API，能够交互式生成代码并提供辅助，从而提高编程效率和用户体验。

BertViz是一个用于可视化各种自然语言处理模型（如BERT、GPT2、BART等）中注意力机制的工具，提供交互式界面，用户可以探索和分析模型的注意力分布，支持自定义输入文本以查看对应的注意力模式。

这个开源项目的功能是利用ChatGPT进行对话，并且可以在聊天过程中发送和接收图像，同时能够将对话指令翻译成Stable Diffusion的prompt，并利用Stable Diffusion和ControlNet生成用户想要的图片。

这个开源项目收集了七八十个与 ChatGPT 相关的 AI 生态应用，包括示例、Web 应用、App 应用、机器人和扩展程序。

该项目是一个多模态大语言模型在数学、STEM及编程领域的论文集合，旨在整合和分享最新的研究成果，推动相关领域的创新与发展。

Teable是一个超快速、实时、专业、开发者友好的数据库，使用类似于电子表格的界面来创建复杂的企业级数据库应用。

zhihu-ai-qa项目汇集了超过1000个关于人工智能的热门问答，提供便捷的查询和获取接口，并支持多种分类和标签筛选，旨在高效抓取和存储相关数据。

一个基于 Stable Diffusion 的免费 outpainting 工具，允许用户通过文字描述扩展图像。

shell-ask是一个终端工具，允许用户直接询问语言模型，支持多种语言模型，旨在快速获取问题答案，从而简化命令行交互过程。

使用Reflex框架开发的ChatGPT克隆应用，完全基于Python构建包括UI在内的全部功能。

文本聚类项目提供了便捷的工具，能够对文本进行嵌入和聚类，并为聚类结果添加语义标签，帮助用户更好地理解和组织文本数据。

一款基于 GPT-4 的创新学术文献总结工具，旨在优化学术论文的制作流程。

该项目专注于通过投影器集成方法增强特征蒸馏技术，以提高模型性能和特征提取能力。

强化学习环境的创新平台，为研究人员提供了基于 Genesis 通用物理平台的强化学习环境示例，用于开发和测试各种强化学习算法，推动人工智能在复杂物理任务中的应用

计算机视觉Recipes项目提供了计算机视觉领域的最佳实践、丰富的代码示例和详细的相关文档，支持多种计算机视觉任务，如图像分类、目标检测等，旨在帮助开发者快速上手并实现各类计算机视觉功能。

该项目旨在为对ARM 64位架构不熟悉的爱好者OS开发者提供在树莓派上使用Rust进行操作系统开发的教程，内容丰富，涵盖了裸机操作系统内核的编写以及嵌入式系统和低级编程的重点概念。

Meta-Transformer是一个用于多模态学习的统一框架，能够处理各种模态如自然语言、2D图像、3D点云、音频、视频、时间序列和表格数据。它采用冻结的编码器进行多模态感知，并且可以在没有配对的多模态训练数据的情况下进行训练，同时可学习的数据预处理器能够处理每个输入模态，生成共享的嵌入表示。