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这是一个用 Rust 编写的低延迟、线程间通信库。特征 单一生产者单一消费者 (SPSC)。 多生产者单消费者 (MPSC)。 具有消费者相互依赖关系的多生产者多消费者 (MPMC)。 忙碌旋转等待策.

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5个GitHub项目将为您提供AI/ML工程师的超级能力：1、awesome-artificial-intelligenceAwesome Artificial Intelligence人工智能精选列.

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17个github有趣的项目、工具和库1、TeoTeo 是模式驱动的 Web 服务器框架。服务器端 API 是 Rust、Node.js 和 Python 的原生 API。亮点和特点 原生于Rust、.

据一位许可专家称，Oracle 已首次开始向财富 200 强公司发送 Java 审计函。来自《The Register》2024 年 6 月 10 日的文章报道，甲骨文公司首次开始向财富 200 强企.

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transformers.js是最先进的Web机器学习。直接在浏览器中运行 Transformers，无需服务器！Transformers.js 的设计功能与 Hugging Face 的transf.

Windows Recall 每五秒截取一次屏幕截图。网络安全研究人员表示，该系统很容易被滥用，现在一位道德黑客已经开发出一款工具来证明它是多么容易。这款工具名为TotalRecall（没错，取自 1.

咋一看：MiniCPM-Llama3-V 2.5与Llama3-V 好像只是版本不同，是的，Llama3-V只是在MiniCPM-Llama3-V 2.5上修改一下，然后就作为升级版本发布，这两个都是.

本周4个Github有趣项目：1、HippoRAGHippoRAG 是一种新颖的检索增强生成 (RAG)框架，其灵感来自人类长期记忆的神经生物学，使 LLM 能够持续整合外部文档中的知识。我们的实验表.

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Java 后端应用程序使用 Spring-security 实现基于 JWT 的身份验证和授权，这是一个概念验证项目，利用 Spring-security 实现基于 JWT 的身份验证、API 访问控.

在本文中，我们将介绍两种相关的架构模式，人们通常会听说过这两种模式，而且通常认为它们是同一件事。它们是事件源（Event Sourcing）和 CQRS（命令查询职责分离）这两种相关模式。什么是事件源.

Reverst 是一个基于 QUIC 和 HTTP/3 构建的（负载平衡）反向隧道服务器和 Go 服务器-客户端库。 Go Powered：使用quic-go以 Go 编写 兼容性：Goclient包.

Flowmatic 是一个通用的 Go 库，它提供了一种类似Nurseries的结构化并发编程方法。它让你能够以简单、有效且灵活的方式轻松管理并发任务。Flowmatic 拥有易于使用的 API，其中.

本周Github有趣的项目、工具和库1、BendBend 是一种大规模并行的高级编程语言。与 CUDA 和 Metal 等低级替代方案不同，Bend 具有 Python 和 Haskell 等富有表现.

有趣的项目、工具和库1、llmware提供企业级基于LLM的开发框架、工具和微调模型。从快速构建 POC 到适用于企业的可扩展 LLM 应用程序，LLMWare 包含您所需的所有工具。llmware是.

许多年前，Kragen抱怨 Java 正则表达式的实现和性能，并建议发出 JVM 字节码的实现可以表现更好。今天，我发布了Needle的 0.0.1 版本，这是一个将正则表达式编译为 JVM 字节码的.

Chapar是使用 Golang 和 Gio 库构建的 Postman 的强大替代品。Chapar 的目标是通过支持 HTTP 和 gRPC 协议来提供用户友好的体验。Chapar目前拥有一系列旨在简.

SSHJ是一个开源 Java 库，它使用SSH协议与远程服务器进行安全通信。在本文中，我们将介绍 SSHJ 库的基本功能。依赖关系要使用 SSHJ 库，我们必须将以下依赖项添加到项目中：<depend.

有趣的项目、工具和库1、secret-llama完全私人化的 LLM 聊天机器人，完全通过浏览器运行，无需服务器。支持 Mistral 和 LLama 3.x；2、VILA视觉语言模型的预训练，具有训.

有没有任何本地Web用户界面具有真正的 RAG 功能和知识库处理功能？ Open WebUI  - 对较大的文档集合处理不佳，缺乏引文使用户无法识别它是在处理知识还是在产生幻觉。在下载较大的模型时也会.

DebateGPT是一个自主人工智能代理，旨在使用大型语言模型 (LLM) 和语音识别/合成技术参与辩论。该项目的主要用例是作为参与辩论的个人或团队的辩论对手，特别是在教育或公共演讲环境中。当参与者希.

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该项目是一个员工管理系统，前端使用 React.js 构建，后端使用 Spring Boot 和 Data JPA 和 Lombok 构建。它提供了有效管理员工信息的全面解决方案。特征 响应式设计：响.