1. microsoft/MS-DOS

截止发稿星数: 27798
仓库语言: Assembly
仓库开源协议：MIT License
仓库地址：https://github.com/microsoft/MS-DOS

微软 MS-DOS 源代码仓库提供了 MS-DOS 1.25、2.0 和 4.0 的原始源代码，供参考之用。该仓库最初是 2014 年 3 月 25 日在计算机历史博物馆分享的，并在此处重新发布，以便于查找、在外部写作和作品中引用，并允许对早期 PC 操作系统感兴趣的人进行探索和试验。

根据 MIT 许可证，该仓库中的所有文件均已发布。源文件仅供历史参考，将保持静态，因此请不要发送建议对源文件进行任何修改的请求。欢迎对该仓库进行分叉并进行实验。

该项目已采用微软开源行为准则。有关详细信息，请参阅行为准则常见问题解答，或就此类问题或意见联系 opencode@microsoft.com。

2. myshell-ai/OpenVoice

截止发稿星数: 23065
仓库语言: Python
仓库开源协议：MIT License
仓库地址：https://github.com/myshell-ai/OpenVoice

OpenVoice，一个强大的瞬时语音克隆工具，由 MyShell 提供支持。作为其论文和网站所述，OpenVoice 拥有三大优势：

**准确的音色克隆：**可准确克隆参考音色，生成不同语言和口音的语音。
**灵活的语音风格控制：**能够控制情绪、口音等语音风格，以及节奏、停顿、语调等其他风格参数。
**零样本跨语言语音克隆：**生成语音和参考语音的语言都不需要出现在海量多语言训练数据集中。

自 2023 年 5 月以来，OpenVoice 一直为 myshell.ai 提供即时语音克隆功能。截至 2023 年 11 月，该语音克隆模型已被全球用户使用数千万次，见证了平台用户的爆炸式增长。

2024 年 4 月，OpenVoice V2 发布，包含 V1 的所有功能，并新增以下特性：

**更高的音频质量：**采用不同的训练策略，提供更好的音频质量。
**母语多语言支持：**OpenVoice V2 原生支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语。
**免费商业使用：**自 2024 年 4 月起，V2 和 V1 均以 MIT 许可证发布，可免费用于商业用途。

OpenVoice 拥有强大的贡献者团队，包括来自麻省理工学院和 MyShell 的 Zengyi Qin、来自清华大学的 Wenliang Zhao 和 Xumin Yu，以及 MyShell 的 Ethan Sun。如需了解更多使用说明，请参考“使用”部分。有关常见问题和解答，请参见“QA”部分。

3. apple/corenet

截止发稿星数: 5841
仓库语言: Python
仓库开源协议：Other
仓库地址：https://github.com/apple/corenet

苹果公司的 CoreNet 是一套深度神经网络工具包，支持研究人员和工程师训练标准或新颖的大型或小型模型，以执行各种任务，包括基础模型（如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。

CoreNet 的主要功能包括：

训练标准或新颖的深度神经网络模型
支持广泛的任务，包括基金会模型、图像分类、对象检测和语义分割
提供可重现的训练配方和预训练模型权重
优化了 Apple Silicon 上 CoreNet 模型的性能（MLX 示例）
提供了对训练过程的全面控制，包括损失函数、优化程序和数据增强
广泛的文档、教程和示例，以帮助用户快速上手

CoreNet 目前由 Sachin、Maxwell Horton、Mohammad Sekhavat 和 Yanzi Jin 维护。如果您对 CoreNet 感兴趣，可以参考以下资源：

GitHub 仓库：https://github.com/apple/corenet
文档：https://apple.github.io/corenet/
贡献指南：https://apple.github.io/corenet/contributing/
论文引文：https://arxiv.org/abs/2208.03826

4. binary-husky/gpt_academic

截止发稿星数: 56907
仓库语言: Python
仓库开源协议：GNU General Public License v3.0
仓库地址：https://github.com/binary-husky/gpt_academic

GPT 学术优化 (GPT Academic)

这是一个基于LLM大语言模型（如GPT/GLM）的交互式工具，专门为提升论文阅读/润色/写作体验而设计。它提供实用化的交互界面，支持自定义快捷按钮和函数插件，并可连接多种LLM模型，如ChatGLM、GLM、DeepseekCoder、文心一言等。

主要功能：

一键润色、翻译、查找论文语法错误、解释代码
自定义快捷键
模块化设计，支持自定义强大插件
程序剖析、项目自剖析
读论文、翻译论文
LaTeX全文翻译、润色
批准注释生成
Markdown中英互译

亮点：

实时语音对话输入
支持mermaid图像渲染
Arxiv论文精细翻译
虚空终端插件

安装：

支持直接运行、Docker、Anaconda等多种安装方式。详细安装说明请参阅项目README。

更新：

近期主要更新包括：

引入LLaMa2、GLM4、DeepseekCoder等新模型
支持mermaid图像渲染，实现流程图、思维导图等图形绘制
加入Arxiv论文翻译、润色功能
推出实时语音对话输入插件
新增虚空终端插件，可通过自然语言调用其他插件

其他：

提供在线服务，支持订阅以鼓励项目发展
欢迎贡献快捷键或插件
欢迎加入QQ开发者群：610599535

注意：

某些浏览器翻译插件可能干扰软件运行
使用requirement.txt安装Gradio以解决兼容性问题
完整的项目更新内容、高级用法、自定义功能和参考信息请查阅项目的GitHub README。

5. TagStudioDev/TagStudio

截止发稿星数: 1410
仓库语言: Python
仓库开源协议：GNU General Public License v3.0
仓库地址：https://github.com/TagStudioDev/TagStudio

TagStudio 是一款用户友好的文档管理系统，着眼于给用户提供充分的自由和灵活性。不像专有程序或格式，无处不在的侧边文件，或迫使用户彻底改变其文件系统结构和工作流程。TagStudio 是一款照片和文件组织应用程序，其底层系统专注于赋予用户组织和重新发现文件的自由。

TagStudio 当前的功能包括：

围绕系统目录建立以库或内容库为中心的库。库包含一系列条目——文件表示与元数据字段的结合。每个条目表示库目录中的一个文件，并与其位置关联。
向库条目添加元数据，包括：
- 名称、作者、艺术家（单行文本字段）
- 描述、注释（多行文本字段）
- 标签、元标签、内容标签（标签框）
创建由名称、别名列表和“子标签”（这些标签继承值的标签）构成的丰富标签。
根据标签、元数据或文件名（使用 filename: <query>）搜索条目。
对“未标记”/“无标签”和“空”/“无字段”条目的特殊搜索条件。
创建和编辑自定义标签，包括别名、子标签和颜色。
管理未链接的条目——已重命名或移动的文件，并在其原始文件被删除后删除其条目。

TagStudio 目前处于 Alpha 版本，这意味着它可用但仍处于开发阶段。请注意可能存在错误和不稳定的行为。优先级功能包括改进的搜索、标签管理视图、基于多选应用元数据以及更简单的批量应用标签方法。

6. hydralauncher/hydra

截止发稿星数: 2077
仓库语言: TypeScript
仓库开源协议：MIT License
仓库地址：https://github.com/hydralauncher/hydra

Hydra 是一款拥有嵌入式 BitTorrent 客户端和自我管理重打包爬虫的游戏启动器。该启动器的 Electron 部分和 Python 部分采用 TypeScript 编写，其中 Python 部分使用 libtorrent 处理种子系统。

Hydra 提供了一个游戏目录，用户还可以自定义游戏位置。它支持在多个平台上下载和启动游戏，包括 Windows、Linux 和 macOS。用户还可以管理游戏更新、DLC 和补丁。

Hydra 的独特之处在于其嵌入式 BitTorrent 客户端，允许用户从多个镜像下载游戏，从而提高下载速度。该客户端还支持按需启动，意味着用户无需等待整个游戏下载完毕即可开始游玩。

在启动之前，需要安装 Node.js、Yarn、Python 3.9 和必需的依赖项。还需要一个 SteamGridDB API 密钥以获取游戏图标。通过运行指定的命令，用户可以同时启动 Electron 进程和 BitTorrent 客户端。

该项目由一个活跃的贡献者社区维护，他们定期更新和改进 Hydra 的功能。Hydra 开源并根据 MIT 许可证发布，确保其免费使用和修改。

7. zyronon/douyin

截止发稿星数: 5856
仓库语言: Vue
仓库开源协议：GNU General Public License v3.0
仓库地址：https://github.com/zyronon/douyin

“Douyin-Vue” 是一款模仿抖音的移动端短视频应用程序，采用最新的 Vue 技术栈构建，包括 Vue3、Vite5 和 Pinia。该应用程序提供了媲美原生 App 的流畅使用体验，并使用本地数据和 axios-mock-adapter 库模拟后端请求。

用户可以访问在线演示页面，其中展示了该应用程序的主要功能，包括无限视频滑动、转场动画和点赞、分享等互动功能。同时，应用程序还支持自定义主题、视频上传和数据导入导出等功能。

“Douyin-Vue” 旨在为用户提供学习和研究移动端视频应用程序开发的最佳实践。目前该项目处于开发阶段，新功能正在持续添加中。用户可以提交问题或功能建议，也可以通过提交 PR 参与该项目的开发。

8. chat2db/Chat2DB

截止发稿星数: 13508
仓库语言: Java
仓库开源协议：Apache License 2.0
仓库地址：https://github.com/chat2db/Chat2DB

Chat2DB 是一款强大的智能 AI 驱动的数据库管理平台。它是一款多功能的通用 SQL 客户端和报告工具，融合了 ChatGPT 的强大功能。Chat2DB 集成了一个针对 SQL 领域经过微调的大语言模型 (LLM)，可帮助用户轻松执行复杂的数据库操作并生成见解丰富的报告。

该平台的主要亮点包括：

**AI 驱动的 SQL 开发：**直接在 Chat2DB 中使用自然语言提出查询，平台会智能地生成优化且可执行的 SQL 代码。
**AI 驱动的智能报告：**利用 Chat2DB 的 AI 能力从数据中提取见解，并以清晰、简洁的报告呈现。
**AI 驱动的数据探索：**提出问题或提出数据请求，Chat2DB 会通过交互式对话界面提供相关的见解和可视化效果。

Chat2DB 支持广泛的数据库，包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、MariaDB、MongoDB 和 Redis。它提供了一个用户友好的界面，可以轻松连接、查询和管理多个数据库。此外，Chat2DB 是一款开源平台，鼓励社区贡献和协作。

截至目前，已有超过 100 万开发人员使用 Chat2DB，其庞大的用户群为平台的持续发展和创新提供了支持。Chat2DB 致力于为数据专业人士提供高效且智能的解决方案，让他们能够更轻松地管理和分析数据。

9. Doriandarko/maestro

截止发稿星数: 1233
仓库语言: Python
仓库地址：https://github.com/Doriandarko/maestro

Maestro是一个Python框架，它利用Claude Opus、Haiku和本地LLM模型来协调子代理，实现智能任务分解和执行工作流。

Maestro具备以下主要功能：

使用Opus模型将目标分解为可管理的子任务。
使用Haiku模型执行每个子任务。
向Haiku模型提供先前子任务的记忆以提供上下文。
使用Opus模型将子任务结果提炼为最终输出。
生成详细的交换日志，记录整个任务分解和执行过程。
将交换日志保存到Markdown文件中以供参考。
使用改进的提示来更好地评估任务完成情况。
在处理代码项目时创建代码文件和文件夹。

Maestro支持GPT-4作为协调器，支持GROQ API快速响应，以及搜索功能以获取更好的答案。

要使用Maestro，需要Python、Anthropic API密钥和必要的Python包。运行脚本时，输入目标，Maestro将开始任务分解和执行过程，并在控制台中显示进度和结果。

Maestro遵循迭代过程，反复调用Opus模型将目标分解为子任务，直到提供最终输出。每个子任务由Haiku模型执行，结果存储在列表中。当Opus模型响应中包含“任务完成：”时，循环终止。最后，调用Opus模型来审查和提炼子任务结果为最终输出，并将整个交换日志保存到Markdown文件中。

Maestro是开源的，受MIT许可证保护。

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