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精彩列表更新于 2025 年 4 月 12 日

Posted on 2025-04-13

1. 很棒的创意编码

框架 • 库 • 生态系统

  • NAP [跨平台] – 开源数据驱动的实时控制和可视化平台,适合 C++ 专业安装,包括。 Vulkan 渲染器。

2. 很棒的电路python

视频/教育

  • CircuitPython School – 波士顿学院 John Gallaugher 教授的课程“物理计算:艺术、机器人和科技公益”中的课程和项目。
  • CircuitPython 项目– 有趣的制造者、电子编程和机器人项目,全部由波士顿学院物理计算教授 John Gallaugher 教授提供。
  • CircuitPython 硬件教程– 由教育家 Brogan M. Pratt 制作的 YouTube 视频。
  • 如何用 Python 编程机器人:初学者指南– 由教育家 Brogan M. Pratt 制作的 YouTube 视频。

新闻/教育

  • CircuitPython 的过去、现在和未来– Hackaday 就 CircuitPython 采访 Limor “Ladyada” Fried,2023 年 8 月。

3. 很棒的 PHP

目录/内容管理系统 (CMS)

  • Drupal – 企业级 CMS。

目录/组件

  • Symfony Packages – PHP 应用程序的解耦库。

目录/抓取

  • Embed (⭐2.1k) – 来自任何网络服务或页面的信息提取器。

目录/电子邮件

  • SwiftMailer – 邮件解决方案。

目录/依赖注入

  • Pimple (⭐2.6k) – 一个小型依赖注入容器。

目录/持续集成

  • SemaphoreCI – 用于开源和私有项目的持续集成平台。

目录/代码质量

  • CaptainHook (⭐1k) – 一个易于使用且灵活的 Git hook 库。

目录/建筑

  • Finite (⭐1.3k) – 一个简单的 PHP 有限状态机。

目录/日期和时间

  • CalendR (⭐465) – 日历管理库。

目录/字符串

  • Url 高亮 (⭐97) – 用于从文本解析 URL 并将其转换为可点击链接的库。

配置/法学硕士

  • LLPhant (⭐1.1k) – 使用 OpenAI GPT 4 的综合 PHP 生成人工智能框架。受到 Langchain 的启发。

配置/开发环境

  • Ansible – 一个极其简单的编排框架。
  • Expose (⭐4.4k) – 开源 PHP 隧道服务。
  • Laravel Herd – 适用于 macOS 和 Windows 的一键式 PHP 开发环境。

配置/网络应用程序

  • 管理员– 在单个 PHP 文件中进行数据库管理。

配置/PHP 会议

  • PHP[TEK] – 美国历史最悠久的 Web 开发者会议,重点关注 PHP 编程语言。

4. 很棒的角度

e2e / Google 开发专家

  • playwright-mcp (⭐7.7k) – 模型上下文协议 (MCP) 服务器,使用 Playwright 提供浏览器自动化功能。该服务器使法学硕士能够通过结构化的可访问性快照与网页进行交互,而无需屏幕截图或视觉调整模型。

布局组件/ Google 开发专家

  • static-columns (⭐0) – 使用 Angular 和 FlexBox 定义具有静态宽度的列。

媒体/ Google 开发者专家

  • @poseclop/ngx-video-player – 一个模拟 YouTube 的轻量级视频播放器组件。

混合实用程序/ Google 开发专家

  • @tomaszatoo/ngx-libs (⭐2) – 一些有用的 Angular 库的存储库,例如ngx-timer 。

受到 Angular / Google 开发专家的启发

  • flexdi (⭐7) – 用于 React / React Native / Vue3 应用程序的灵活、高效、轻量级的依赖注入库。该库的灵感来自 NestJS 和 Angular 的原理和架构方法。

5. 很棒的 Agi Cocosci

绑架/人工智能中的应用

  • 概率充分解释– IJCAI’21,2021 。[所有版本]。理解学习分类器的行为是一项重要任务,人们提出了各种黑盒解释、逻辑推理方法和特定于模型的方法。本文引入了概率充分解释,将分类实例解释为选择“最简单”的特征子集,这样仅观察这些特征就“足以”解释分类。也就是说,足以为我们提供强有力的概率保证,即当在数据分布下观察到所有特征时,模型将表现相似。此外,作者利用概率电路和预期预测等易于处理的概率推理工具来设计一种可扩展的算法,以找到所需的解释,同时保持保证完好无损。实验证明了该算法在找到足够解释方面的有效性,并展示了其与锚点和逻辑解释相比的优势。

原文: https://www.trackawesomelist.com/2025/04/12/

本站文章系自动翻译,站长会周期检查,如果有不当内容,请点此留言,非常感谢。
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