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"对象检测"
📖 知识库
object-detection
★★★★★
★★★★★
高级
对象检测是一种计算机视觉技术,用于在图像或视频中识别和定位特定的对象或物体。它的目标是准确地检测出图像中存在的对象,并将其分类为预定义的类别,如人、车、树等。对象检测技术广泛应用于自动驾驶、监控、医疗影像分析等领域。其工作原理主要基于深度学习算法,如YOLO、SSD和Faster R-CNN等,这些算法通过训练大量数据集来学习对象的特征和模式,从而实现高精度的检测。对象检测不仅可以用于静态图像,还可以应用于视频流的实时处理。
📦 开源项目
soxoj
/
maigret
maigret:信息收集工具 — maigret是一个开源的信息收集工具,通过用户名从多个网站收集信息,帮助用户快速收集目标人物的信息。它支持从3000多个网站收集信息,包括社交网络、论坛等。maigret的主要功能是帮助用户进行网络调查和信息收集,特别是在网络安全和开源情报领域
Python
★ 35.6k
⑂ 2.7k
security
☆
ultralytics
/
ultralytics
ultralytics:开源计算机视觉库 — ultralytics 库提供了多种计算机视觉功能,包括目标检测、图像分类、实例分割、姿势估计等。它基于 PyTorch 框架,支持 CLI 和 Hub 功能,能够满足不同用户的需求。ultralytics 库的开源性和强大的功能使其成为计算机视觉领域的重要工具。
Python
★ 59.6k
⑂ 11.4k
ai-ml
☆
langchain-ai
/
open_deep_research
open_deep_research:开源深度研究平台 — open_deep_research 是一个专注于深度学习研究的开源平台,旨在为研究人员提供强大的工具和资源。它支持多种深度学习框架,帮助用户高效地进行实验和模型开发。
Python
★ 12.2k
⑂ 1.7k
other
+14 ★
☆
actions
/
checkout
checkout:代码库检出操作 — checkout是一个GitHub Actions的操作,用于检出代码库,以便在工作流程中执行后续的操作。它支持多种版本控制系统,包括Git。使用checkout,可以轻松地在工作流程中获取代码库的最新版本,并执行自动化的测试、构建和部署等操作。
TypeScript
★ 8.5k
⑂ 2.7k
web
+8 ★
☆
ultralytics
/
yolov5
yolov5:实时物体检测算法 — yolov5 是一个高性能的实时物体检测算法,能够实时检测图像和视频中的物体。它使用 PyTorch 作为后端,支持 ONNX、CoreML 和 TFLite 部署,适用于各种应用场景。yolov5 的高性能和灵活性使其成为机器学习和计算机视觉领域的热门选择
Python
★ 57.7k
⑂ 17.5k
ai-ml
☆
CMU-Perceptual-Computing-Lab
/
openpose
openpose:实时多人关键点检测库 — openpose是一个开源的C++库,能够实时检测多人体的关键点,包括身体、面部、手和脚。它利用深度学习和计算机视觉技术,实现了高精度的检测。openpose的应用包括人机交互、运动分析和安全监控等领域
C++
★ 34.3k
⑂ 8k
ai-ml
☆
projectdiscovery
/
nuclei
nuclei:快速可定制的漏洞扫描器 — nuclei是一个由Go语言编写的漏洞扫描器,能够快速发现应用程序、API、网络、DNS和云配置中的漏洞。它使用简单的YAML DSL,使得用户可以轻松地自定义扫描规则和插件。nuclei的主要目标是帮助用户及时发现和修复漏洞,保护其网络安全。
Go
★ 29.8k
⑂ 3.6k
security
☆
microsoft
/
presidio
presidio:敏感数据保护框架 — presidio支持NLP、模式匹配和可自定义的管道,能够检测和保护个人可识别信息(PII),确保数据隐私和安全。该框架适用于多种数据类型,包括文本、图像和结构化数据。通过使用presidio,开发人员可以轻松地将数据保护功能集成到自己的应用程序中。
Python
★ 9.7k
⑂ 1.2k
ai-ml
☆
osquery
/
osquery
osquery:操作系统监控和分析 — osquery是一个开源的操作系统监控和分析工具,使用SQL来查询和分析操作系统的数据。它能够提供实时的操作系统信息,帮助用户监控和分析系统的安全性和性能。通过使用osquery,用户可以更好地了解和管理自己的系统
C++
★ 23.4k
⑂ 2.6k
devops
☆
yzhao062
/
pyod
pyod:异常检测库 — pyod提供了60多种检测器、基准测试支持的ADEngine编排和AI代理工作流,用于异常检测任务。该库支持多种数据类型和检测方法,包括无监督学习和集成方法。pyod的功能和灵活性使其成为数据科学和机器学习领域的重要工具。
Python
★ 9.9k
⑂ 1.5k
ai-ml
☆
Unclecheng-li
/
VulnClaw
VulnClaw:基于AI的漏洞发现和利用工具 — VulnClaw利用大语言模型和自然语言输入,能够自动完成漏洞发现和利用的全流程。该工具结合了AI技术和渗透测试技能,能够提高漏洞发现和利用的效率和准确性。同时,VulnClaw也能够生成报告,方便用户查看和分析漏洞信息。
Python
★ 1.7k
⑂ 227
ai-ml
+132 ★
☆
shmilylty
/
OneForAll
OneForAll:子域收集工具 — OneForAll是一款功能强大的子域收集工具,用于帮助用户收集和枚举目标域名的子域名。它支持多种收集方式,包括字典爆破、DNS 查询等。通过使用OneForAll,用户可以快速获取目标域名的子域名信息,从而更好地进行安全测试和信息收集。
Python
★ 9.9k
⑂ 1.4k
security
☆
aristocratos
/
btop
btop:系统资源监控工具 — btop 是一个使用 C++ 编写的系统资源监控工具,用于显示系统的 CPU、内存、磁盘和网络资源使用情况。它可以帮助用户实时监控系统资源,快速发现和解决系统瓶颈。通过使用 btop,用户可以优化系统性能和资源利用率。
C++
★ 33.6k
⑂ 1.1k
other
☆
grafana
/
pyroscope
pyroscope:连续性能分析平台 — pyroscope是一个开源的连续性能分析平台,帮助开发人员调试性能问题到单行代码级别。它支持多种编程语言,包括Go、Python和Ruby,能够实时监控和分析性能瓶颈。通过使用pyroscope,开发人员可以快速定位和解决性能问题,提高应用程序的性能和可靠性
Go
★ 11.6k
⑂ 774
devops
☆
roboflow
/
supervision
supervision:计算机视觉工具 — supervision提供了一系列的计算机视觉工具,包括图像处理、目标检测、分类等功能,使用Python语言开发,支持多种深度学习框架如PyTorch和TensorFlow。该库的目的是为了简化计算机视觉任务的开发流程,提高开发效率。同时,supervision也支持多种数据格式,如COCO、Pascal VOC等,方便用户使用自己的数据进行训练和测试。
Python
★ 48.2k
⑂ 4.4k
ai-ml
☆
Quick
/
Quick
Quick:Swift 和 Objective-C 测试框架 — Quick 是一个 Swift 和 Objective-C 测试框架,用于简化和加速应用程序的测试过程。它支持 BDD 风格的测试,并且可以与 Carthage 和 CocoaPods 等包管理工具集成。通过使用 Quick,可以更高效地编写和运行测试用例,从而提高应用程序的质量和可靠性。
Swift
★ 9.8k
⑂ 895
mobile
☆
cypress-io
/
cypress
cypress:快速、简单、可靠的浏览器测试框架 — cypress是一个开源的测试框架,用于测试任何在浏览器中运行的应用程序。它提供了快速、简单、可靠的测试解决方案,帮助开发人员提高代码质量和可靠性。通过使用cypress,开发人员可以更好地确保他们的应用程序在不同浏览器和环境中运行正常
TypeScript
★ 50.7k
⑂ 3.6k
web
+19 ★
☆
sqlmapproject
/
sqlmap
sqlmap:自动SQL注入和数据库接管工具 — sqlmap是一个开源的Python工具,用于自动化SQL注入和数据库接管。它可以帮助安全测试人员和渗透测试人员检测和利用数据库安全漏洞,保护数据库免受攻击。sqlmap支持多种数据库管理系统,包括MySQL、Oracle和Microsoft SQL Server等
Python
★ 37.9k
⑂ 6.3k
security
☆
andrewrk
/
poop
poop:性能优化观察平台 — poop是一个性能优化观察平台,用于收集和分析性能数据,以帮助开发者优化应用程序。它使用Zig语言开发,提供了高性能和可靠的数据分析能力。通过使用poop,开发者可以更好地理解应用程序的性能瓶颈, 从而优化应用程序的性能。
Zig
★ 2k
⑂ 92
other
☆
teamcapybara
/
capybara
capybara:Web 应用程序的验收测试框架 — capybara 提供了一个简单易用的 API,用于编写和运行验收测试,支持 Selenium、Rack::Test 等驱动程序。它可以模拟用户交互,验证页面内容,并支持多种浏览器。通过使用 capybara,可以提高 Web 应用程序的质量和可靠性
Ruby
★ 10.2k
⑂ 1.5k
web
☆
lutzroeder
/
netron
netron:神经网络可视化工具 — netron支持多种框架,如TensorFlow、PyTorch和Keras,能够帮助开发者更好地理解和优化他们的模型。通过可视化模型的结构和参数,netron能够提高开发效率和模型性能。同时,netron也支持多种模型格式,如ONNX和CoreML
JavaScript
★ 33.2k
⑂ 3.2k
ai-ml
☆
m87-labs
/
moondream
moondream:微型视觉语言模型 — moondream是一个微型视觉语言模型,使用Python编写。它能够处理视觉和语言任务,具有较小的模型大小和较快的推理速度。moondream的出现为视觉语言任务提供了新的解决方案
Python
★ 9.9k
⑂ 789
other
☆
facebookresearch
/
detectron2
detectron2:对象检测和视觉识别平台 — detectron2是一个基于Python的平台,用于对象检测、分割和其他视觉识别任务。它提供了一个高效和灵活的框架,用于构建和训练视觉模型。detectron2的设计目标是简化视觉任务的开发和部署过程,使其成为计算机视觉研究和应用的重要工具。
Python
★ 34.6k
⑂ 7.9k
other
☆
interviewstreet
/
hiring-agent
hiring-agent:人工智能招聘评估工具 — hiring-agent是一个使用Python编写的AI代理,用于评估和评分简历。它可以帮助招聘人员快速筛选出合适的候选人,提高招聘效率。hiring-agent的出现标志着招聘行业向智能化转型的重要一步
Python
★ 2.5k
⑂ 623
ai-ml
+203 ★
☆
datawhalechina
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all-in-rag
all-in-rag:RAG技术全栈指南 — all-in-rag 提供了一个全面的RAG(Retrieval-Augmented Generation)技术指南,涵盖从数据准备到模型部署的全过程,帮助开发者掌握大模型应用开发的核心技能。
Python
★ 9.6k
⑂ 4.8k
ai-ml
☆
dnSpy
/
dnSpy
dnSpy:.NET 调试器和程序集编辑器 — dnSpy 提供了强大的调试和编辑功能,允许开发者深入分析和修改 .NET 程序集。它支持多种调试模式,包括步骤执行、变量监视和异常处理。通过使用 dnSpy,开发者可以更好地理解和优化自己的 .NET 应用程序
C#
★ 29.7k
⑂ 5.6k
tools
☆
TecharoHQ
/
anubis
anubis:防御AI爬虫的HTTP请求过滤器 — anubis通过分析HTTP请求来识别和阻止AI爬虫,保护网站安全。它使用Go语言开发,具有高性能和可靠性。anubis是防御AI爬虫的有效工具
Go
★ 20.8k
⑂ 659
security
☆
iovisor
/
bcc
bcc:Linux IO 分析和监控工具 — bcc 提供了一系列工具用于分析和监控 Linux 系统的 IO hoạt动、网络流量和系统性能。这些工具基于 BPF(Berkeley Packet Filter)技术,能够提供详细的系统信息和性能数据。通过使用 bcc,开发人员和系统管理员可以更好地理解和优化系统的性能
C
★ 22.6k
⑂ 4.1k
devops
☆
olimorris
/
codecompanion.nvim
codecompanion.nvim:AI 编程助手 — codecompanion.nvim 通过集成多种 AI 服务,如 Copilot 和 OpenAI,提供智能代码补全、代码审查和代码生成等功能。该插件使用 Lua 编写,支持 Neovim 和 nvim。其主要目的是提高编程效率和准确性,减少开发时间和成本。
Lua
★ 6.8k
⑂ 439
ai-ml
☆
lissy93
/
web-check
web-check:网站分析工具 — web-check是一个使用TypeScript开发的工具,用于收集和分析网站数据。它可以帮助用户了解网站的安全性和隐私性,提供有价值的信息。通过使用web-check,用户可以更好地保护自己的网站和数据
TypeScript
★ 34.2k
⑂ 2.8k
security
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hiyouga
/
LlamaFactory
LlamaFactory:统一高效微调 — LlamaFactory实现了对100多个LLMs和VLMs的统一高效微调,支持多种微调方法,包括fine-tuning、instruction-tuning和Lora等。该项目使用Python语言开发,基于Transformers库,能够高效地微调大语言模型。LlamaFactory的出现对于自然语言处理(NLP)领域具有重要意义,能够帮助研究人员和开发人员更好地利用大语言模型
Python
★ 73.4k
⑂ 9k
ai-ml
☆
CVHub520
/
X-AnyLabeling
X-AnyLabeling:智能图像标注工具 — X-AnyLabeling 是一个集成了Segment Anything和其他先进模型的图像标注工具,旨在通过AI支持简化数据标注过程。这对于需要大量标注工作的计算机视觉项目尤其重要。
Python
★ 9.8k
⑂ 1.1k
ai-ml
☆