ha_xiaomi_home-小米智能家居的 Home Assistant 集成

LLM4TS是一个整合了大量时间序列相关论文和代码的大型语言模型和基础模型平台，旨在为研究人员和开发者提供便利的工具和资源，以便于进行时间序列数据的处理与分析。该项目不仅提供了应用示例，还支持多种时间序列分析任务，简化了用户的操作流程。

Ambrosia是一个跨平台的命令行工具，专为优化和处理机器学习所需的文本数据集而设计。它提供多种功能来高效处理数据集，包括去重、过滤和长度检查，并支持基于大语言模型的独特过滤选项psort，旨在提高数据集的质量和使用效率。

HyperNeRF是一个支持高维表示和处理拓扑变化的神经辐射场的项目，旨在提高3D重建和场景渲染的效果。

uv 是一个用Rust编写的Python包安装程序和解析器，速度比pip快10-100倍，支持多种项目管理任务，极大提升开发效率。

专门为构建个性化普通话文本转语音(TTS)系统而设计的语音语料库，提供多样的语音样本，适合训练深度学习模型，支持多种语音合成技术的研究与应用，易于扩展和集成到现有的TTS框架中。

本项目对零阶优化技术进行了基准研究，重点关注在微调大型语言模型时的内存效率。

一份PaaS教程，指导如何基于K8s(Kubernetes)部署成PaaS/DevOps(一套完整的软件研发和部署平台)。

一个汇集了大量关于人体动作生成的论文的项目，持续更新最新研究进展，涵盖多种生成方式，如动作到动作、文本到动作和音频到动作。

X-Force IDE是一个低代码、agent即服务的UI框架，通过拖放方式创建基于agent的工作团队，并能够将这些工作团队导出为Python脚本，在本地计算机上运行。

一个实时文本到语音转换库，通过识别句子片段来实现即时的听觉反馈，适用于需要即时音频响应的应用程序。

EvolKit是一个创新框架，旨在自动增强用于微调大型语言模型（LLMs）指令的复杂性。

MGDebugger是一款多粒度LLM代码调试工具，采用分层调试方法，能够精确定位并解决代码错误，从而有效提升代码的正确率和调试效率。

一个让构建和优化LLM评估器变得简单有趣的原型应用。提供游戏化的界面帮助用户构建LLM评估器，包含了对标注数据的评估工具、半自动优化功能，以及一个迭代工作流来对齐标注者与AI输出。

这是一个用C语言编写的简单操作系统，旨在帮助人们学习操作系统的基本概念和实现。

《TensorFlow in Action》教你使用TensorFlow 2构建、训练和部署深度学习模型，涵盖从DL基础知识到NLP、图像处理和MLOps的高级应用。

Diart是一个优化方案的代码实践，构建在pyannote-audio模型之上，旨在实时识别不同的说话人，特别适用于实时音频流（如来自麦克风）的场景。

AiInfer是一个C++版的AI推理库，目前专门支持TensorRT模型的推理，旨在提供高性能和易用性。

这个开源项目是由OpenAI开发的语音识别系统，使用AI技术进行语音识别，提供了GitHub代码库和其他开发资源。