Go 语言学习资料与社区索引-综合索引，助力 Go 学习

Hollama是一个简洁的网页界面，用于与Ollama服务器进行对话，具备大型提示字段、Markdown渲染、代码编辑功能，以及自定义系统提示和高级Ollama参数设置，旨在提升用户与AI的交互体验。

该项目通过图像和文本提示结合，利用GroundingDINO生成边界框，然后通过SAM生成分割掩码，支持多种输入格式，旨在提升图像分割的准确性和灵活性。

Serde 是一个用于高效且通用地序列化和反序列化 Rust 数据结构的框架，支持多种数据格式的处理，包括 JSON、YAML、BSON、URL 等等。

llama2.go是一个基于LLAMA-2模型的纯Go语言实现，提供高性能的机器学习功能，易于集成，支持多种数据格式，适合在Go项目中使用。

通过对文本数据进行标记而不需要额外编码来迁移学习NLP模型，结合了Label Studio的强大功能，支持多种数据格式，利用HuggingFace的transformers实现高效的数据标记和模型预测服务。

RAGLite是一个轻量级的Python RAG工具包，支持PostgreSQL和SQLite作为向量数据库，旨在提供高效的信息检索和生成解决方案。

微软在 GitHub 开源的一套 AI 工具，用于简化大模型应用的开发周期，打通了从项目构思、原型设计、测试、评估到生产部署和监控的全流程。

这是一个开源项目，其机器人使用了GPT-4、Pinecone、LangChain和MongoDB等技术，能够支持多文件、多话题和多窗口聊天，聊天历史记录保存在MongoDB中。

一种超高效的微调方法，旨在扩展预训练大型语言模型 (LLM) 的上下文大小，而无需巨大的计算成本。它使用稀疏局部注意力替代密集全局注意力，显著节省计算量，同时在训练过程中只需两行代码即可实现，推理时可选。结合可训练的嵌入和归一化，增强LoRA的有效性，并在7B/13B到70B的LLaMA2模型上表现出强大的性能。此外，LongLoRA兼容FlashAttention-2等现有技术，并创建了LongQA数据集用于监督微调，包含超过3000个长上下文问答对。

这个开源项目的目的是实现和扩展ChatGPT及其类似模型，旨在开发与机器学习相关的技术。

go-guerrilla 是一个用 Go 编写的轻量级 SMTP 服务器，专门用于高效接收大量邮件。它支持多种邮件处理器，并且可以灵活地集成到现有的 Go 项目中，或作为独立的守护进程运行。

Diarizers是一个用于微调pyannote说话人辨识模型的库，利用Hugging Face生态系统，提供了便捷的模型训练和评估功能。

Aerial Gym Simulator 提供了用于训练四旋翼平台在复杂障碍物环境中学习飞行和导航的高性能仿真环境，基于NVIDIA Isaac Gym构建，支持用户自定义场景和多个训练算法。

一个机器学习算法的实现项目，专注于使用numpy库从零开始构建神经网络和Transformer模型，旨在帮助理解和学习机器学习的核心概念

Halo项目旨在反编译和复现Xbox游戏《光环》，提供开发者和研究者一个平台，以便深入了解游戏设计和机制。该项目支持原Xbox平台的游戏体验，并促进开源社区的协作与学习。

gpt-fast 是一种简约的、仅限 PyTorch 的解码实现，加载了最佳实践：int8/int4 量化、推测解码、张量并行性等，显著提高 LLM 操作系统的性能。

ShellAI是一款极简但功能强大的AI Shell助手，旨在帮助开发者快速查找和执行各种shell命令和代码片段，同时提供高效的语法高亮和简洁的响应格式，从而提升开发效率和代码可读性。

一款将文字描述转化为MIDI音乐文件的模型，能让用户根据详细的文本提示生成符合特定和弦、节奏和风格的符号音乐，为音乐创作带来全新的便捷方式