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screenshot-to-code |
支持将简单的设计稿/截图转换为 HTML、Tailwind、React 和 Vue 代码。项目作者计划在未来继续完善该项目，添加更多功能和支持更多框架。项目作者 Abi 是一位来自印度的软件工程师，目前在 Hasura 担任前端工程师。他拥有丰富的 Web 开发经验，对前端框架和工具有着深刻的理解。 开发背景 Screenshot to Code 项目的灵感来自于 Abi 在工作中遇到的一个问题。他经常需要将设计稿转换为代码，这往往需要花费大量的时间和精力。为了提高效率，他决定开发一个可以自动完成这一工作的工具。 |
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Awesome-LLM |
一个精选的大型语言模型 (LLM) 资源列表，涵盖了以下内容： LLM 模型介绍 论文和代码 部署工具 应用场景 教程和示例 Awesome-LLM 的目标是帮助人们了解和使用 LLM 技术，并为 LLM 开发人员提供一个资源中心。 |
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gpt_academic |
为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用化交互接口，特别优化论文阅读/润色/写作体验，模块化设计，支持自定义快捷按钮&函数插件，支持Python和C++等项目剖析&自译解功能，PDF/LaTex论文翻译&总结功能，支持并行问询多种LLM模型，支持chatglm3等本地模型。接入通义千问, deepseekcoder, 讯飞星火, 文心一言, llama2, rwkv, claude2, moss等。 |
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Docker-Zero-to-Hero |
Docker 从零到英雄是一个由 Veeramalla 开发的开源项目，旨在为用户提供学习 Docker 的完整资源。它包含一系列教程、示例和练习，帮助用户从零开始学习 Docker，并掌握 Docker 的各种功能。 主要特点: 完整性: Docker 从零到英雄涵盖了 Docker 的所有基础知识和高级功能，内容完整。 易用性: Docker 从零到英雄使用简单的语言和易于理解的示例，方便用户学习。 实践性: Docker 从零到英雄提供大量练习，帮助用户巩固所学知识。 |
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Front-End-Checklist |
前端开发清单是一个由 David Dias 开发的开源项目，旨在为前端开发人员提供一个全面的开发清单。它涵盖了前端开发的各个方面，包括 HTML、CSS、JavaScript、性能、测试等，并提供详细的检查项和建议。 主要特点: 全面性: 前端开发清单涵盖了前端开发的各个方面，内容详实。 易用性: 前端开发清单使用简单的语言和易于理解的格式，方便使用。 可定制性: 前端开发清单可以根据用户的需求进行定制。 应用场景: 个人开发: 前端开发清单可以帮助个人开发人员提高开发效率和质量。 团队开发: 前端开发清单可以帮助团队开发人员保持一致的开发风格和质量。 学习资源: 前端开发清单可以帮助前端开发人员学习新的知识和技能。 以下是前端开发清单的一些示例: |
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Awesome-GitHub-Repo |
旨在为用户推荐优质的 GitHub 仓库。它涵盖了各种主题，包括编程、设计、游戏、音乐等，并定期更新新的仓库。 主要特点: 丰富内容: Awesome-GitHub-Repo 收录了大量优质的 GitHub 仓库，满足不同用户的需求。 分类清晰: Awesome-GitHub-Repo 按照主题对仓库进行分类，方便用户查找。 定期更新: Awesome-GitHub-Repo 定期更新新的仓库，确保内容的最新性。 |
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black |
旨在促进 Python 代码库中多样性和包容性。它提供了一套代码风格指南和工具，帮助开发人员编写更具包容性和可读性的代码。 主要特点: 代码风格指南: PSF Black 提供了一套代码风格指南，涵盖缩进、空格、括号等方面。这些指南旨在提高代码的可读性和一致性。 代码格式化工具: PSF Black 提供了一个代码格式化工具，可以自动将代码格式化为符合 PSF Black 风格指南。 |
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suno-ai/bark |
由 Suno 创建的基于变压器的文本-音频模型。Bark可以生成高度逼真的多语言语音以及其他音频--包括音乐、背景噪音和简单的声音效果。该模型还可以产生非语言交流，如笑、叹气和哭泣。简单来说，这就是一个 AI 文字生成语文模型，最大的亮点就是可以生成各种音效，这是传统文字转语音工具做不到的。Bark 是一项强大而有趣的技术，但也可能被滥用，例如伪造他人的声音、制造虚假信息、侵犯版权等。为了防止这些问题，Suno 公司采取了一些措施： 限制音频历史提示的选项，只提供合成的声音，而不是真实人物的声音。 在生成的音频中添加水印，以标识其来源和合成性质。 在项目文档中提供道德准则和使用指南，敦促用户遵守相关法律法规和道德标准。 在项目许可证中明确禁止将 Bark 用于商业目的或非法目的。 在项目网站上提供举报机制，接受用户对滥用行为的投诉和反馈。 |
