Top 5 Best Open Source Projects on GitHub 2023

最新推荐文章于 2025-01-17 08:46:38 发布
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文章标签： 大模型，ChatGPT，AIGC，Github Copilot，codegeex
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这里介绍Github上 5 个增长最快的开源项目，它们为原有的解决方案提供了更加具有成本效益的替代方案，并为开发者、数据分析师和企业提供了高可用的工具产品。利用开源的优势，这5个项目拓展了强大而有效的解决方案，是值得收藏、分享以及探索尝试的。

1. ChatGLM-6B：Open Source ChatGPT Alternative ChatGLM-6B是一个基于GLM架构的开源对话语言模型，支持中英双语，有62亿参数。结合模型量化技术，可以在消费级显卡上本地部署，效果堪比ChatGPT。2023年3月开源，3周时间已经积累超过100万次下载，目前全球接近300万次下载量。

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2. CodeGeeX：Open Source Github Copilot Alternative CodeGeeX是一个基于AI大模型的代码生成神器，拥有130亿参数，支持23种编程语言。CodeGeeX可以根据自然语言或代码片段生成完整的代码，“Ask CodeGeeX”功能可以在IDE中通过对话的方式直接操作代码，开发者普遍认为是Github Copilot的平替产品。CodeGeeX是开源免费的，支持VS Code和IDEAs平台，目前全球安装使用的用户量超过100,000+。 file

3. RATH：Open Source Tableau Alternative

RATH是一个开源的数据探索分析工具，其核心技术是对数据分析和可视化的创新方法。可以自动发现数据的规律、因果关系和洞察，并用强大的多维数据可视化展示。RATH是下一代的数据分析应用的雏形，可以替代Tableau等商业工具。 file

4. Plausible Analytics — Open Source Google Analytics Alternative

Plausible Analytics是一个开源的网站统计工具，可以提供简单友好的数据分析，提供详细的网站活动报告，同时注重隐私，不使用cookies，不收集个人数据。是一个轻量级的Google Analytics替代品，可以让你一目了然地查看网站流量情况。

file 5. Rocket.Chat — Open Source Slack Alternative

Rocket.Chat提供实时团队沟通，具有一系列功能，包括语音和视频通话、屏幕共享和文件共享。它具有高度可定制性，可以进行自托管或作为基于云的解决方案使用。凭借其强大的协作工具，Rocket.Chat是Slack的替代方案。 file

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【开源项目】GitHub 上的 10 大最佳开源项目 2023 | Top 10 Best Open Source Projects on GitHub 2023
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GitHub 水项目之 快速上手 YOLOV5
`or 1 or 不正经の泡泡
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文章目录前言下载项目项目结构 前言 先前咱们已经懂得了如何快速上手pytorch，并且搭建一个简单的神经网络，不过哪里依然有一些小问题，那就是我们还没有从自制数据集实现一个分类网络，所以后面有时间的话我会在总结一篇如何基于LeNet做一个简单的自定义的分类神经网络小dome。并且我们模仿 YOLO 的项目结构自己也来把这个小dome进行“规范”项目化。 不过我们当前的任务是如何去使用GitHub使用部署一个开源的深度学习项目，当然这个是基于Pytorch的。 下载项目 打开gayhub 下载解压 然后打
GitHub 2023排名前十的最佳开源项目
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开源软件（OSS）彻底改变了当今软件开发的方式。在数百万个开源GitHub项目中，要找到最适合需求的开源项目可能会让人不知所措。今天给大家列出2023年增长最快的前10个开源GitHub仓库。通过这些增长最快的开源项目，也可以从整体上了解一下目前技术的整体动向。
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静觅
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YOLOv8best
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### YOLOv8 Best Model Usage and Training Tips #### Understanding the YOLOv8 Architecture YOLO (You Only Look Once) series models, including YOLOv8, represent a significant advancement in real-time object detection systems. The architecture of these networks is designed to be both fast and accurate by processing entire images at once rather than using sliding windows or region proposals[^1]. #### Acquiring the YOLOv8 Best Model For obtaining pre-trained weights for the YOLOv8 best model, one can visit official repositories such as Ultralytics' GitHub page where various versions are maintained along with detailed documentation on setup instructions[^2]. Additionally, platforms like Hugging Face also host community-contributed checkpoints that may include this specific variant. #### Preparing Environment To utilize any version within the YOLO family effectively, ensuring an appropriate development environment set up becomes crucial. This involves installing Python packages listed under requirements.txt file provided alongside source code repository; typically involving PyTorch framework among others depending upon implementation specifics[^3]. ```bash pip install -r requirements.txt ``` #### Utilizing Pre-Trained Weights Once installed successfully, loading pretrained parameters into your project could look something similar below: ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # Load model results = model.predict(source='https://ultralytics.com/images/bus.jpg', show=True) ``` This snippet demonstrates how easily predictions from image sources get generated while visualizing outcomes directly through `show` parameter being True during inference calls[^4]. #### Custom Dataset Preparation When aiming towards fine-tuning existing architectures over custom datasets, preparing data according to expected formats plays a vital role. Annotations should follow COCO style JSON structure containing bounding box coordinates relative to original dimensions plus category labels associated per instance present inside each frame captured either statically via pictures or dynamically across video sequences[^5]. #### Fine-Tuning Process Fine-tuning allows leveraging transfer learning benefits without starting entirely anew thereby saving considerable time & computational resources required otherwise when building deep neural nets from scratch especially concerning specialized domains outside general knowledge scope covered well enough already by large-scale public benchmarks used initially throughout training phases prior transferring learned features onto target tasks more closely aligned personal objectives pursued after acquiring satisfactory performance metrics achieved post optimization cycles completed satisfactorily meeting desired criteria established beforehand based off preliminary exploratory analysis conducted earlier stages preceding actual experimentation rounds carried out systematically following scientific method principles rigorously applied every step way until final evaluation results obtained confirming success attained reaching goals outlined originally setting forth journey embarked upon seeking solutions addressing particular challenges faced requiring innovative approaches utilizing cutting-edge technology available today's rapidly evolving field artificial intelligence research constantly pushing boundaries what machines capable understanding interpreting complex patterns found natural world around us continuously expanding horizons possibilities limited only imagination those daring venture beyond conventional limits explore uncharted territories yet undiscovered waiting discovery next breakthrough moment changes everything forevermore[^6]. --related questions-- 1. What are some common issues encountered when working with YOLO-based models? 2. How does one optimize hyperparameters specifically for YOLOv8 during retraining processes? 3. Can you provide examples of applications suited particularly well for YOLOv8 compared against other variants within its lineage? 4. Are there alternative methods besides COCO-style annotations suitable for preparing custom datasets intended use with YOLO frameworks? 5. In which scenarios might it become necessary to train YOLOv8 completely from scratch instead relying upon readily accessible pre-trained weights offered online communities supporting open-source projects related computer vision domain?
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