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github权威发布_github永久官网(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-30

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每日热门 GitHub Trending 开源项目推荐。 1、nezhahq/nezha 有超过 7.6k Star，使用 Go 开发，哪吒监控是一款自托管、轻量的服务器与网站监控及运维工具，支持系统状态、HTTP、TCP、Ping监测，推送警报、定时任务与Web终端。 2、Guovin/iptv-api 有超过 6.8k Star，使用 Python 开发，IPTV电视直播源更新工具，实时更新央视、卫视、地方台等多种频道，支持自定义频道，多种获取源方式，确保接口有效性，适用于多种设备。 3、keephq/keep 有超过 7.4k Star，提供全面的警报管理和AIOps解决方案，包括警报去重、丰富、过滤、关联，双向集成，工作流，与监控工具的深度集成等。 4、iBotPeaches/Apktool 有超过 20.4k Star，使用 Java 开发，Apktool是一款针对Android APK文件进行反向工程的工具，可以将资源解码至接近原始形态并在修改后重建，便于调试smali代码，支持项目化文件结构。 GitHub GitHub精选 GitHubTrending 记录我的2024 头条晒图大赛

国产AI编程，为何胜一筹？最近，我们团队决定放弃GitHub Copilot，转而采用国内的一款AI编程工具。除了价格因素外，一个重要原因是中文的理解能力。很多人嘲笑我们的程序员英语不行。但实际上，很多人并不了解，中文在编程交互中的优势。例如，生成代码时，通过中文与AI编程工具进行交互，比英文更为自然。目前来看，国内几款工具对中文的理解能力更强。换句话说，这些工具对中文指令的遵循能力，直接影响了产品体验和最终的代码生成质量。

计算机系学生必看：省钱、学习和实践指南作为一名计算机系的学生，你真的应该好好利用一些学生福利，比如用学生邮箱申请Github学生认证、阿里云和腾讯云的学生服务器，以及Jetbrain全家桶。这些福利一年能帮你省下不少钱，千万别错过！ 𐟓š 学习资源： GitHub、Stack Overflow、CSDN、W3Schools、Gitee：这些网站都是学习的好地方，尤其是写技术笔记的好帮手。 Markdown语法：抽出0.5到2小时学习Markdown语法，让你的笔记更整洁。国外教材：推荐阅读外语原版教材，比如《算法导论》和《深入理解计算机系统》。经典书籍：CMU的《CSAPP》也是一本神书，值得一读。 𐟒𛠧𜖧若𗵯𜚊LeetCode、牛客网、CodeForces、PHDU、洛谷、HihoCoders：这些平台是刷题的好地方。 Shell脚本、Vim、Git、SSH：学会这些工具，让你在编程路上更顺畅。 Linux系统：虽然现在可能觉得用不上，但以后迟早会用到的，毕竟很多应用都是部署在Linux系统上的。 𐟓– 分享与自学：博客与Github：多写写博客，建几个自己的Repository，这些都能显示你的学习热情和总结分享的精神。 Google搜索与Stack Overflow：学会用Google搜索问题和用Stack Overflow搜索解决方案。 Medium与官方文档：用Medium看国外优质文章，上官W看原始英文文档。自学资源：去b站、中国大学MOOC、Coursera等平台自学。 𐟔砩ṧ›ž践：计算机类项目：无论是创业项目、实验室项目还是Github项目，尽可能多折腾，积累项目和实战经验，为将来找工作打好基础。 𐟓š 经典书籍：《深入理解计算机系统》、《算法导论》：这些大黑书系列，值得一读再读。希望这些建议能帮到你，让你的大学生活更加充实和有意义！

Ai绘画，让美术生何去何从？！这是一个【程序精选】系列，分享GitHub各种好玩有用的教程（本内容由AI生成）「AI探索计划」「AI创造营」Amy的沉浸开箱的微博视频

gpu.cpp：速上手GPU编程最近，一个名为gpu.cpp的C++库在GitHub上引起了不小的轰动，短短时间内就收获了超过1.1K的星星。这个库由前Google DeepMind的大牛基于WebGPU开源，旨在使用C++来操作GPU。最酷的是，它的编译和编辑速度超快，1到2秒就能搞定！什么是gpu.cpp？𐟤” gpu.cpp是一个专注于通用GPU计算的C++库。它利用WebGPU规范作为可移植的低级GPU接口，使得C++项目能够在不同的GPU（如Nvidia、Intel、AMD等）上运行。这个库的目标是为个人开发者和研究人员提供一个高效的工具，让他们能够轻松地将GPU计算集成到项目中。快速上手𐟚€ 安装和编译要开始使用gpu.cpp，你需要安装一个支持C++17的编译器，比如Clang。然后，你可以通过运行一些简单的命令来下载和构建项目。以下是快速上手的步骤：下载代码：克隆gpu.cpp的仓库。编译：在项目根目录下运行make命令。运行示例：编译成功后，你可以运行一个简单的GELU内核实现示例。依赖和工具 gpu.cpp的依赖非常少，主要需要一个WebGPU的实现。目前，我们支持Dawn的本地后端，但计划支持更多的目标，比如浏览器和其他的WebGPU实现。库的实现代码少于1000行，这使得编译和迭代速度非常快。使用示例𐟓– gpu.cpp提供了许多使用示例，包括GELU内核的实现、矩阵乘法、物理模拟和SDF渲染等。这些示例展示了如何将gpu.cpp作为库使用，将GPU计算集成到各种项目中。适用场景𐟌 gpu.cpp适用于需要在个人计算设备上进行可移植GPU计算的项目。无论是GPU算法开发、直接实现神经网络模型、物理模拟、多模态应用，还是离线图形渲染和ML推理引擎，都可以使用gpu.cpp来加速计算。未来展望𐟌Ÿ 尽管gpu.cpp目前是一个工作进行中的项目，但它的API设计和功能将继续改进和增强。未来的计划包括支持浏览器目标、构建可重用的内核库，以及增加更多的用例示例和测试。总结 gpu.cpp是一个专注于通用GPU计算的C++库，利用WebGPU规范作为可移植的低级GPU接口。它的目标是提供一个高效的工具，让个人开发者和研究人员能够轻松地将GPU计算集成到项目中。如果你对GPU编程感兴趣，不妨试试这个库，看看它能为你带来什么惊喜！

外企英语缩写大揭秘𐟔 今天为大家分享一些我在外企工作中常用的英语缩写，包括日常缩写和Github缩写𐟓把日常缩写篇 CC：Carbon Copy BCC：Blind Carbon Copy Fw: Forward DDL: Deadline ATM：At the Moment FYI：For Your Information BTW: By the Way PS：Postscript ASAP: As Soon As Possible OOO: Out Of Office WFH：Work From Home FAQ: Frequently Asked Question PoC: Proof of Concept SOP: Standard Operating Procedure TYT: Take Your Time TBH: To Be Honest ETA: Estimated Time of Arrival N/A: Not Applicable EOD: End Of Day BR: Best Regards Github迷之缩写篇 PR: Pull Request, 提交合并代码请求 CR: Code Review, 代码审查 PTAL: Please Take a Look, 请相关人员进行review TBR: To Be Reviewed, 需要被review TL;DR: Too Long;Didn't Read, 太长了，懒得看𐟘„ LGTM: Looks Good To Me, 已阅 SGTM: Sounds Good To Me, 已阅 GTM: Good To Merge, 已阅

代码复现指南：从零开始到成功运行代码复现对于初学者来说，确实是一个不小的挑战。尤其是当你面对的是GitHub上的深度学习代码，满屏的英文、复杂的环境和各种报错，可能会让你感到无从下手。即使你按照配套的readme、论文或视频一步步来，有时候还是无法顺利运行。经过一番摸索，我总结了一些经验，希望能帮到大家。第一步：下载代码 𐟓助斥…ˆ，你需要把代码从GitHub上下载下来。如果下载速度太慢，可以试试码云。一般来说，成熟的深度学习框架不会特别大。下载完成后，解压并用PyCharm打开。第二步：理解代码结构 𐟧 打开PyCharm后，你可能会看到一堆文件和文件夹，可能一时半会儿搞不清楚它们的作用。这时候，你需要打开翻译器，把各个文件名的意思搞清楚。这一步非常重要，因为它能帮助你初步理解这个模块的功能。第三步：了解深度学习框架 𐟏›️ 深度学习框架一般由以下几个部分组成：数据集（下载、划分、加载）、网络模型（一个网络会分成很多个不同的模块）、优化器和损失（有些框架喜欢把损失放在一堆文件中）、训练（定义迭代、打印参数）、测试（计算各项指标）、可视化、参数统计、跑分模块、许可证和自述。有一个大的框架后，再把各个部分串起来。你可以看看训练文件分别调用了哪些文件。例如，在nets文件中引用了主干网络和一些训练的超参数，在utils文件中引用了损失和参考框、类别。小贴士 𐟒ኤ𘍨恦€•麻烦：复现代码是一个细致的过程，需要耐心。多看文档：GitHub上的项目一般都有详细的文档，多看看能帮你少走很多弯路。多交流：加入一些技术交流群，和其他开发者交流经验，有时候能学到很多。希望这些经验能帮到你，祝你早日成功复现代码！

深度学习模型训练技巧大揭秘 𐟌Ÿ 最近有个项目在GitHub上火了，两天内就斩获了2000颗星，简直爆炸！这个项目叫“深度学习模型代码复现与训练技巧大合集”，涵盖了各种深度学习架构的实现代码和模型训练的最佳实践。无论你是深度学习的新手还是老手，这个项目都能让你受益匪浅。项目的作者是威斯康辛大学麦迪逊分校的助理教授Sabastian Raschka，他可是个大牛啊！这个项目包含了大量的深度学习架构、模型和技巧，从传统的机器学习到多层感知机、卷积神经网络、度量学习、自编码器、生成对抗网络、循环神经网络、有序回归等等，几乎涵盖了深度学习的方方面面。更棒的是，项目还提供了TensorFlow和PyTorch的实现代码，简直是手把手教你如何复现这些模型。除了这些，项目还介绍了如何使用PyTorch周期学习率以及数据集处理和模型训练的各种技巧。简直是手把手教你如何从零开始训练一个深度学习模型。如果你对深度学习感兴趣，或者正在做深度学习项目，强烈推荐你去看看这个项目！项目的地址我已经整理好了，赶紧去GitHub上搜索吧！

【「字节诉攻击模型训练实习生索赔800万」】记者获悉，字节跳动起诉前实习生田某某篡改代码攻击公司内部模型训练一案，已获北京市海淀区人民法院正式受理。字节跳动请求法院，判令田某某赔偿公司侵权损失800万元及合理支出2万元，并公开赔礼道歉。「字节内部人士回应起诉实习生」...

ComfyUI桌面版：一键安装，轻松使用 𐟎‰ 好消息！ComfyUI的桌面版现在已经开源，并且可以直接从GitHub仓库下载安装包，无需等待申请。𐟚€ 𐟓栥ㅨ🇧苩ž常简单，会自动预安装必要的Python依赖包，并启动本地服务器。𐟔犊𐟔„ 安装后，app会自动更新到稳定的ComfyUI版本，以及ComfyUI-Manager和UV可执行文件，同时还会更新一些桌面应用的新特性。𐟆• 𐟖寸目前支持的平台包括Windows（NVIDIA）和macOS（Apple Silicon）。𐟍 𐟓š 安装过程中，你可以选择迁移已有的ComfyUI安装，或者选择新的安装路径。𐟔„ 𐟛 ️ 安装完成后，你可以在设置中配置ComfyUI的行为，包括自动更新和崩溃上报等选项。𐟔犊𐟌Ÿ 快来体验ComfyUI的强大功能吧！一键安装，轻松上手！𐟚€

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