Github 每日热榜 2024.03.18

作者：天马

2024-03-19
江苏
本文字数：3218 字
阅读完需：约 11 分钟

看开源世界，持开放心态，过开心每天

Github 热榜 2024-03-18

当我们一天天地长大、成人，我们却和最爱的人渐行渐远……

阿姨终于解脱了，您走好！愿天堂没有病痛，只有欢笑🙏🙏🙏

如何使用本榜单：

根据仓库信息，选择自己感兴趣的，再进一步搜索、学习、下载、使用、甚至下场参与贡献……😀 网址的全链接只要在仓库名前面加上 https://github.com/ 即可。

今天的开源大事是：一贯不按常理出牌的“外星人”马斯克，开源了 X 的第一个 AI 产品：Grok，从 X-Space 到特斯拉到 Twitter，他的颠覆式创新让人害怕，他一直不断地在刷新着人们的认知。

今日仓库

仓库：amazon-science/chronos-forecasting

点评：Chronos 是一个基于语言模型架构的预训练时间序列预测模型系列。它将时间序列转换为通过缩放和量化得到的令牌序列，并使用交叉熵损失对这些令牌进行语言模型训练。训练完成后，通过在历史背景下采样多个未来轨迹来获得概率预测。Chronos 模型已经在大量公开可用的时间序列数据以及使用高斯过程生成的合成数据上进行了训练。主要用 Python 编写，遵循 Apache 2.0 许可。引用一句他人的评价：

“这种巧妙的时间序列标记化机制使得 Chronos 可以将传统的回归问题转化为分类问题，并利用现有的语言模型架构来建模时间序列。尽管这个 idea 看似简单，但在以往的研究中并不多见。Chronos 的成功证明了 sometimes less is more，简约而不失优雅的设计反而能带来出色的效果。”

仓库：AntonioErdeljac/next14-duolingo-clone

点评：这是一个用 Next.js 14、React、Drizzle 和 Stripe 等技术构建的类似 Duolingo（多邻国）的语言学习应用克隆。它包括 AI 语音、美观的组件系统、角色、用户认证、声音效果、积分和心形系统、排行榜、任务里程碑、商店系统、会员制度、管理仪表板、ORM、PostgresDB 数据库和移动响应性设计等功能。这个项目旨在展示如何使用这些技术创建一个功能丰富的在线学习平台。

仓库：ianand/spreadsheets-are-all-you-need

点评：大语言模型科普，这个开源项目名为"你所需要的全部就是些 Excel 表单"，它用 Excel 实现了 GPT2 模型的前向传播。GPT2 是一种早期的语言模型，是 ChatGPT 的祖先。这个项目允许任何人（包括非开发者）通过 Excel 表格直观地了解真实的变压器（Transformer）模型是如何工作的，几乎没有抽象带来的障碍。你可以在这个项目的发布页面下载这个 Excel 文件，然后运行它学习。Excel 文件巨达 1.25GB，我就不凑热闹了，需要的自己官网下载。

仓库：tiann/KernelSU

点评：KernelSU 是一个针对 Android 设备设计的基于内核的 root 解决方案。它提供了基于 OverlayFS 的模块系统，支持 Android GKI 2.0 设备（内核 5.10+）。此项目支持 arm64-v8a 和 x86_64 架构，兼容 WSA、ChromeOS 和基于容器的 Android 系统。KernelSU 提供了详细的安装指南和构建方法，其代码主要使用 Kotlin、C、Rust、Java、TypeScript 和 C++编写。项目遵循 GPL-3.0 许可。

仓库：neovim/neovim

点评：Neovim 是 Vim 编辑器的改进版，专注于扩展性和易用性。Neovim 通过简化维护和鼓励贡献、支持多开发者合作、无需修改核心即可支持高级 UI 等方式，对 Vim 进行了积极的重构。它支持现代 GUIs，提供多种编程语言的 API 访问，内嵌可脚本化的终端模拟器，支持异步作业控制，并在多个编辑器实例间共享数据。Neovim 与大多数 Vim 插件兼容，包括 Ruby 和 Python 插件。

仓库：BerriAI/litellm

点评：LiteLLM 是一个开源项目，它允许用户使用 OpenAI 的 API 调用方式来调用 100 多个其它的大语言模型（LLM）API。这个项目支持包括 Bedrock、Azure、OpenAI、Cohere、Anthropic、Ollama、Sagemaker、HuggingFace、Replicate 在内的 100 多个 LLM。LiteLLM 可以帮助用户将输入转换为不同提供商的`completion`、`embedding`和`image_generation`端点，并提供一致的输出格式。它还支持多重部署（如 Azure/OpenAI）的重试/回退逻辑，并允许为每个项目、API 密钥和模型设置预算和速率限制。这个项目使用 Python 编写，适用于需要管理多个 LLM 提供商并简化 API 调用的用户（开发者）。

仓库：milanm/DevOps-Roadmap

点评：DevOps-Roadmap 是一个为 2024 年准备的 DevOps 工程师学习指南。这个项目提供了一个分步的教程，指导人们如何成为一名 DevOps 工程师，并且提供了相关的学习资源链接。这个路线图的目的在于帮助你了解 DevOps 的各个领域，并指导你下一步应该学习什么。项目包含多个部分，如：

GIT 学习：关于版本控制和代码管理的 Git 命令学习，如克隆、分支、合并等。
学习至少一种编程语言：推荐学习 Python、Go 或 JavaScript 等编程语言，用于编写自动化脚本。
学习 Linux 和脚本编程：了解 Linux 操作系统和命令行界面（CLI），学习如 Bash 或 PowerShell 等脚本语言。
网络和安全学习：理解网络工作原理，配置防火墙，了解 DNS、OSI 模型、IP 地址、端口等。
服务器管理：包括服务器监控和维护，学习如何优化服务器性能和可靠性。
容器学习：了解 Docker 等容器技术，学习如何运行和管理容器。
容器编排：学习 Kubernetes 等容器编排工具，实现容器的自动化部署和管理。
基础设施即代码：了解如何使用 Terraform 等工具进行基础设施的配置和管理。
CI/CD 学习：掌握 Jenkins、TeamCity、GitLab 等 CI/CD 工具，实现自动化构建和部署。
监控和可观测性：使用 Prometheus 和 Grafana 等工具进行应用和基础设施的监控。

这个项目适用于那些想要了解或进入 DevOps 领域的人，它提供了一个全面的学习路径和资源列表，帮助人们逐步学习和掌握 DevOps 的知识和技能。

仓库：StefanTheCode/dotnet_interview_questions

点评：这是一个包含 50 个与 .NET 和 C# 编程语言相关的面试问题的开源项目。这些面试问题旨在评估应聘者在不同专业知识水平上的能力。问题涵盖了从基础到高级的各种主题，如 .NET 的基本概念、C# 程序的基本结构、值类型和引用类型、垃圾回收、异常处理、C# 中的类类型、命名空间的使用，以及封装等。此外，还包括一些更高级的主题，如多态、委托、LINQ、抽象类和接口、内存管理、线程、异步编程、Entity Framework、扩展方法等。

仓库：cbh123/narrator

点评：这个项目利用 AI 将你的照片或视频转化为由《地球脉动》的主持人大卫·爱登堡（David Attenborough）叙述的纪录片段落。

技术原理

图像分析：使用 OpenAI 的 GPT-4 Vision 模型对用户上传的照片和视频进行深入分析。
语音生成：通过 Eleven Labs 的 API，将分析得到的文本转换为大卫·爱登堡风格的语音播放出来。

仓库：catppuccin/tmux

点评：这是一个为 Tmux 终端多路复用器设计的舒缓的粉彩色主题。它提供了多种配置选项，允许用户自定义窗口、状态栏、面板等的样式和颜色。这个主题支持多种模块，如应用程序、目录、会话、用户、主机、日期时间等，用户可以根据自己的需求添加或自定义模块。安装和使用这个主题可以通过 TPM（Tmux Plugin Manager）进行，也可以手动克隆仓库并配置。这个项目使用 Shell 脚本编写，遵循 MIT 许可。

Tmux 是 Terminal Multiplexer 的简称，是款优秀的终端复用软件，类似 GNU screen，但比 screen 更出色。tmux 来自于 OpenBSD，采用 BSD 授权。使用它最大的好处就是：通过一个终端登录远程主机并运行 tmux 后，在其中可以开启多个控制台而无需再“浪费”多余的终端来连接这台远程主机，还有一个好处就是当终端关闭后该 shell 里面运行的任务进程也会随之中断，通过使用 tmux 就能很容易的解决这个问题。