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GitHubDaily 2023-07-30 247 0 0 0 0
GitHub,公众号关注“GitHubDaily”设为“星标”,每天带你逛GitHub!转眼间,7月又快过去一半了,时间过得真快,又到了我们推荐优质开源项目的时刻了。GitHub社区有一点我很喜欢,就是它总能从侧面…

转眼间,7 月又快过去一半了,时间过得真快,又到了我们推荐优质开源项目的时刻了。

GitHub 社区有一点我很喜欢,就是它总能从侧面反映出当前全球科技热点的各种新动态,一些知名互联网公司有风吹草动,上面便有相对应的优质项目诞生。

最近这段时间,我又在 GitHub 发现了几个颇为优秀的开源项目,下面我将结合近期的一些科技热点,给大家做下分享。

几分钟速搭 Web 应用

今年 AIGC 的爆发,不少大语言模型如雨后春笋层出不穷,但这里面也有一个问题,就是搞大模型的同学,大部分是偏研究型,对一些应用的搭建可能不太熟练。

一个单纯由代码堆砌而成的项目,可能质量很高,但是没办法在第一手便抓人眼球,起到很好的宣传效果。

无论是个人创业,还是在 GitHub 上面发布自己的开源项目,本质上还是在做自己的产品。

在当下这个信息大爆炸时代,有一个核心点特别重要,就是怎么让人能在最短时间内,发现你的产品亮点。

对应到大模型领域,其实就是怎么实现、打包一个开箱即用的 Demo,让人能够简单直接的了解项目特点。

这里给大家推荐一个在 GitHub 上比较火的全栈开发框架:Pynecone(现已改名 Reflex)。

该框架可让你在短短几分钟内,快速搭建一个 Web 应用。

GitHub:https://github.com/pynecone-io/pynecone

无需任何 Web 开发基础,即可上手使用。

项目使用也颇为简单。

用 pip 安装项目包:

pip install reflex

创建一个项目并进行初始化:

mkdir my_app_name
cd my_app_name
reflex init

运行应用:

reflex run

通过以上几步,即可完成一个项目的初始化,随后你只需要再往里面加入模型的相关调用代码即可。

该框架用来构建各种 AI 模型的 Demo 示例,简直再好不过了。

去中心化个人微博平台

上周,推特由于 AWS 服务器到期,马斯克作为老板,硬是欠费不给钱,对外声称服务器速率激增,应对方法也非常简单粗暴,直接一刀切,限制用户每天可查看的推文,硬生生将推特搞成了朋友圈。

未认证的账户限制在每天 600 条推文,未认证的新账户限制在每天 300 条推文。

这波操作让一大帮用户用的很是不爽,许多人都在抱怨老马(马斯克)这是要将推特往死里整啊。

小札(扎克伯格)看到老马这么搞,反手直接上线了一个跟推特类似的新社交平台:Threads,将 Instagram 的一大波用户直接导了过去,5 天注册用户破亿。

这个骚操作,让老马怒火中烧,大骂小札不要脸,搞偷袭。

两个互联网大佬一来一回,互相掐架,让一大班吃瓜群众看得心满意足。

这场闹剧,也顺带让 GitHub 上一个去中心化的开源社交平台火了一把。

这个开源社交平台,就是 Misskey

一个拥有丰富且可定制化的 Web UI 的开源系统,完美适配了 PC 与移动端界面。

GitHub:https://github.com/misskey-dev/misskey

该项目支持 Emoji 表情、在线笔记、云存储、多主题、统计图表、实用组件等多种功能。

从功能上看,它满足了社交平台的一切需求。你甚至可以用该系统,搭建一个私有化个人微博,将数据掌握在自己手上,不用再看他人脸色。

用户产出内容,让平台受益,但每次平台一干架,吃亏的却总是用户,这有点说不过去。

上车,开始你的机器学习之路!

自从 ChatGPT 火出圈后,人工智能这个技术领域又开始受到各行各业的重视,不少老板也开始挖人,寻找能力出众的开发者,出手还颇为阔绰。

OpenAI 此前面向外界招聘工程师,抬手便给出了 30 万美元基本年薪,以及价值 60 多万美元的 OpenAI 股票薪酬。一些能力尤为出众者,在 OpenAI 内部,甚至可达百万美元年薪。

虽说不是每个人都有机会能够进 OpenAI,拿高薪开启逆袭之路。但是在接下来这几年,人工智能领域的各种应用势必会迎来一波大爆发。

机器学习作为各种 AI 应用的底层技术支撑,身为开发者,多了解这方面知识总归是百利而无一害的。

今天给大家推荐 GitHub 上一个比较不错的中文开源技术教程:《矩阵力量》| 鸢尾花书:从加减乘除到机器学习。

该教程主要面向开发者,讲解数学的基础知识。

按内容划分为基础、坐标系、函数、解析几何、微积分、概率统计、线性代数等 7 大板块。

GitHub:https://github.com/Visualize-ML/Book4_Power-of-Matrix

书中的每个章节都有提供对应的思维导图,配合大家更好的梳理知识。

在进行技术点讲解时,还会有相关的 Python 代码示例,读者可以随意复制粘贴,放到 Jupyter 上运行。

通过这种方式,进一步加深知识的吸收以及技术的应用。

如果你正在考虑如何上手学习机器学习,那这本书或许是个不错的切入点。

以上,就是本期为大家推荐的几个 GitHub 项目,希望对大家有所帮助。

由于今年 AIGC 较火,为此我们也建立了一个 AI 社群,探索更多人工智能领域的前景与应用。




Tag: GitHub
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