對于360有人是非常惡心，有人又愛得不行。我說一下個人的看法。對于有些所謂的大神，或者真的大神可以不看我的觀點。

360公司是個商業公司肯定會有廣告。但是大多數都提供關閉按鈕。你認為的廣告也許不一定就是它的！現在國內幾乎，我說的是幾乎沒有不帶廣告的。除非是收費的。即使收費還是時不時彈一下。對于360我最推薦的是安全衛士。他帶的功能是我知道輔助類軟件最全的！你也許會說他們的功能我可以手動完成啊。比如說關閉多余的啟動項。你可以數數多少步走。

1 win+r打開運行。2輸入msconfig。3 判斷出我需要關閉的程序。關不看還影響使用！

你再看看360幾步。當然，win10比較方便。但我感覺步驟也不少。

這只是簡單的舉個例子。

最后特別提醒一些小白，不要以為裝了360安全衛士就安全了，你要經常打開它功能使用它。就是你的小區保安一樣。他們只是在崗亭待著也是不對的。要經常出來轉轉。轉了就能發現問題。發現才好解決它。當然這里不只是360.所有的安全性質輔助軟件都要經常拉出來溜溜。

1.N64Recomp：N64 游戲靜態重新編譯工具

?倉庫名稱：N64Recomp/N64Recomp
截止發稿星數: 5480 (近一周新增:2845)
倉庫語言: C++
倉庫開源協議：MIT License

引言

N64Recomp 是一款工具，可將 N64 二進制文件靜態重新編譯為可編譯到任何平臺的 C 代碼。

項目作用

該重新編譯器將輸入二進制文件拆分為函數，并根據元數據將每個函數重新編譯為 C 函數。指令逐一處理，并生成相應的 C 代碼。重新編譯器的輸出功能目前分別寫入自己的文件。

倉庫描述

N64Recomp 已在 mips gcc 2.7.2 和 IDO 等舊 MIPS 編譯器編譯的二進制文件上進行測試。

案例

Zelda 64: Recompiled 項目展示了該工具的應用。

客觀評測或分析

N64Recomp 提供了一種快速有效的重新編譯方法，具有以下優點：

• 逐指令重新編譯
• 支持靜態鏈接和可重定位覆蓋
• 提供單文件輸出模式用于補丁

使用建議

• 配置 toml 文件以設置輸入/輸出路徑和自定義函數
• 考慮使用單文件輸出模式進行快速補丁迭代
• 集成到運行時以提供所需的功能實現

結論

N64Recomp 是一款功能強大的重新編譯工具，可簡化 N64 游戲移植、行為模擬和 N64 二進制文件獨立環境開發。

2.ChatGPT 桌面應用程序

?倉庫名稱：lencx/ChatGPT
截止發稿星數: 50330 (近一周新增:2888)
倉庫語言: Rust

引言

該應用程序為 ChatGPT 提供了桌面界面，可在 Mac、Windows 和 Linux 系統上使用，讓用戶可以更方便、高效地與 AI 助手進行交互。

倉庫描述

lencx/ChatGPT 倉庫包含用于構建和運行 ChatGPT 桌面應用程序的源代碼、文檔和發行版本。該項目使用 Rust 語言開發，并可在 GitHub 上免費獲取。

客觀評測或分析

ChatGPT 桌面應用程序因其便利性和效率而受到用戶好評。它簡化了與 ChatGPT 的交互，并通過高級功能增強了用戶體驗。

使用建議

個人用戶: 提升寫作、研究和創造力的效率。

開發人員: 快速獲得代碼提示、文檔翻譯和代碼缺陷檢測方面的幫助。

教育工作者: 促進學生學習、進行虛擬教學和生成教育材料。

結論

ChatGPT 桌面應用程序是 ChatGPT 的有力補充，為用戶提供了高效且用戶友好的界面來與 AI 助手進行交互。它的持續發展和對新功能的整合使其成為任何希望充分利用 ChatGPT 潛力的個人、開發人員或教育工作者的寶貴工具。

3.Glance：個性化儀表盤聚合所有信息

?倉庫名稱：glanceapp/glance
截止發稿星數: 5243 (近一周新增:2635)
倉庫語言: Go
倉庫開源協議：GNU Affero General Public License v3.0

引言

Glance是一款自托管儀表盤，可將所有信息源集中在一個位置，方便用戶管理和查看。

項目作用

使用Go語言編寫 高度可配置性和主題化能力 移動設備優化，加載速度較快

倉庫描述

Glance倉庫包含：

• 安裝說明
• 配置指南
• 主題定制教程

案例

Glance可用于創建個性化儀表盤，例如：

• 新聞聚合器
• 社交媒體儀表盤
• 網站監視工具

客觀評測或分析

Glance優點：

• 易于使用和配置
• 具有多種小工具選項
• 響應式設計，適用于各種設備

Glance缺點：

• 處于開發階段，可能會出現意外錯誤
• 對某些用戶來說，自定義選項可能有些復雜

使用建議

• 對于需要管理多個信息源的用戶，Glance是一個不錯的選擇。
• 可使用preconfigured頁面快速上手。
• 建議在不同的設備和瀏覽器上測試儀表盤。

結論

Glance是一個強大的工具，可以幫助您在一個地方管理和查看所有信息源。它高度可配置，可以輕松創建滿足個人需求的自定義儀表盤。

4.防彈React：一款可擴展且安全的React框架

?倉庫名稱：alan2207/bulletproof-react
截止發稿星數: 24391 (近一周新增:1476)
倉庫語言: TypeScript
倉庫開源協議：MIT License

引言

此存儲庫引入了構建生產就緒React應用程序的全面且實用的方法。它解決了在靈活的React生態系統中開發一致且可維護代碼庫的挑戰。

項目作用

示例應用程序展示了關鍵架構原則的實現，包括：

• 標準化項目結構
• 職責清晰分離
• 有效的狀態管理
• 強大的API層

使用建議

• 將其用作React開發最佳實踐的參考指南。
• 遵循所提供的原則和概念來提高應用程序的質量和可持續性。
• 根據具體項目要求自定義提供的框架。

結論

防彈React為開發人員構建高質量React應用程序提供了堅實的基礎。通過采用其原則和建議，團隊可以確保代碼庫的一致性，提高協作效率，增強應用程序的整體可靠性。

5.嗶哩嗶哩聊天機器人

?倉庫名稱：linyiLYi/bilibot
截止發稿星數: 2416 (近一周新增:1168)
倉庫語言: Python
倉庫開源協議：Apache License 2.0

引言

linyiLYi/bilibot 倉庫是一個本地聊天機器人，使用經過嗶哩嗶哩用戶評論微調訓練的語言模型。該項目允許用戶與聊天機器人進行文本聊天，還可以生成針對給定問題量身定制的語音對話。

項目作用

該聊天機器人使用以下技術：

• Qwen1.5-32B-Chat：阿里通義千問提供的大型語言模型，作為聊天機器人的基礎。
• LORA微調：來自蘋果 MLX 框架的技術，用于微調基礎模型以提高其在嗶哩嗶哩評論方面的性能。
• GPT-SoVITS：開源文本轉語音項目，用于生成與聊天機器人對話的逼真語音。

倉庫描述

該倉庫包含以下內容：

• 源代碼文件
• 預訓練模型
• 提示詞模板
• 數據集
• 指導文檔

案例

• 用戶可以使用該聊天機器人討論廣泛的主題，例如時事、娛樂和個人經歷。
• 聊天機器人可用于編寫創意故事或詩歌。
• 聊天機器人可以幫助用戶學習新語言或提高中文語言技能。

客觀評測或分析

該聊天機器人以其逼真的響應、豐富的語言技能和生成定制語音對話的能力而受到贊賞。然而，它在處理復雜或技術性問題方面仍存在一些限制。

使用建議

• 為了獲得最佳體驗，請啟用聊天機器人訪問互聯網。
• 使用清晰簡練的提示詞進行互動。
• 嘗試各種對話主題，發現聊天機器人的功能。

結論

linyiLYi/bilibot 是一個引人入勝且功能強大的聊天機器人，利用了先進的自然語言處理技術。它提供了身臨其境的對話體驗，同時還為研究人員和技術愛好者提供了探索微調語言模型的平臺。隨著該領域的不斷發展，期待著該項目的進一步升級和改進。

6.TimesFM: 一種用于預測的時間序列基礎模型

?倉庫名稱：google-research/timesfm
截止發稿星數: 2382 (近一周新增:651)
倉庫語言: Python
倉庫開源協議：Apache License 2.0

引言

TimesFM（時間序列基礎模型）是一個由 Google Research 開發的預訓練時間序列基礎模型。它旨在進行時間序列預測，根據歷史數據對未來的值進行準確的預測。

項目作用

TimesFM 基于 transformer 架構，該架構利用注意力機制來捕捉時間序列內的時序關系。它在一個包含來自不同領域的時間序列的大型數據集上進行訓練，從而學習通用預測模式。

倉庫描述

此 GitHub 存儲庫包含用于加載公共 TimesFM 檢查點和運行模型推理的代碼。用戶可以訪問以下資源：

• 預訓練模型檢查點 (timesfm-1.0-200m)
• 用于初始化和加載模型的代碼
• 在各種時間序列基準上運行模型的說明

使用建議

1. 初始化并加載預訓練模型以進行推理。
2. 指定上下文長度（最多 512）和范圍長度（任意）。
3. 提供輸入時間序列上下文及其頻率（可選）。
4. 獲取未來時間點的點預測。
5. 可選擇訪問實驗分位數預測以進行不確定性估計。

結論

TimesFM 為時間序列預測提供了強大的解決方案，提供了準確且可定制的預測。其易于使用和對不同時間序列特征的支持使其成為各個領域的研究人員和從業人員的寶貴資產。

7.Neovim：現代且可擴展的 Vim 分支

?倉庫名稱：neovim/neovim
截止發稿星數: 78256 (近一周新增:1282)
倉庫語言: Vim Script
倉庫開源協議：Other

引言

Neovim 是一個積極改進 Vim 以增強其可擴展性和可用性的項目。該項目旨在簡化維護、鼓勵協作，并支持高級 UI 和廣泛的可擴展性。

倉庫描述

提供用于創建基于圖形用戶界面的編輯器的選項。

案例

被廣泛用于各種用例，包括：

使用建議

對于尋求現代、可擴展和可定制文本編輯器的用戶，Neovim 是一個非常好的選擇。

結論

通過其可擴展性、靈活性以及活躍的社區，它已成為想要掌控其編輯體驗的用戶的一個有價值的工具。

8.人工智能增強框架Fabric

?倉庫名稱：danielmiessler/fabric
截止發稿星數: 10590 (近一周新增:593)
倉庫語言: Python
倉庫開源協議：MIT License

引言

Fabric是一個旨在利用人工智能的力量來增強人類能力的框架。它提供了一個模塊化平臺，用于解決具體問題，使用了一個可從各種源訪問的人工智能提示集合。

結論

Fabric使個人和組織能夠利用人工智能在解決問題和創新方面的潛力。其模塊化結構和用戶友好的界面簡化了人工智能在各種工作流中的集成，最終使人類能夠通過增強功能而蓬勃發展。

9.InternVL 家族：一款先鋒式的開源替代品，可替代 GPT-4V

?倉庫名稱：OpenGVLab/InternVL
截止發稿星數: 2557 (近一周新增:768)
倉庫語言: Jupyter Notebook
倉庫開源協議：MIT License

引言

本文介紹了 InternVL 家族，該集合包含一系列開源 multimodal 對話模型，其性能接近 GPT-4V 等商業模型。這些模型可以處理各種視覺語言任務，包括圖像分類、語義分割和零樣本圖像檢索。

倉庫描述

提供的 GitHub 存儲庫包含用于 InternVL 模型的代碼和數據集，還包括針對各種任務的預訓練模型。

案例

本文展示了 InternVL 模型在圖像分類、語義分割和零樣本圖像檢索任務上的性能。這些模型在這些基準測試中取得了最先進的結果，證明了它們在視覺和語言領域的強大能力。

客觀評測或分析

本文提供了一張表格，將 InternVL 模型與其他 SOTA VLLM 進行了比較，表明它們在各種基準測試中取得了同等或更優異的性能。

使用建議

本文提供了一份快速入門指南，其中包含代碼片段，以便通過 Hugging Face 和 LMDeploy 將 InternVL 模型用于單次和批量推理。

結論

InternVL 家族提供了一組強大的開源 multimodal 對話模型，它們的性能接近商業同行。這些模型能夠適應多種視覺語言任務，這使得它們成為研究人員和從業者的寶貴資源。

10.MLOps Zoomcamp

?倉庫名稱：DataTalksClub/mlops-zoomcamp
截止發稿星數: 10124 (近一周新增:603)
倉庫語言: Jupyter Notebook

引言

DataTalks.Club 提供的免費 MLOps 課程，旨在提供關于生產 ML 服務的實用知識，涵蓋從訓練和實驗到模型部署和監控的所有內容。

項目作用

該課程利用常見的工具，例如 MLflow、Mage、Flask 和 Terraform，提供實際操作真實場景的經驗。

案例

該課程包括一個基于 NY Taxi trips 數據集的運行示例，它在所有模塊中用于說明 MLOps 原則的實際應用。

結論

MLOps Zoomcamp 讓參與者具備在生產環境中有效部署和管理 ML 模型所需的技能和知識。通過整合最佳實踐和利用行業標準工具，該課程使專業人士能夠增強其 MLOps 能力，并通過成功實施 ML 解決方案推動業務價值。

11.RT64：提升 N64 游戲體驗的圖形渲染器

?倉庫名稱：rt64/rt64
截止發稿星數: 835 (近一周新增:284)
倉庫語言: C++
倉庫開源協議：MIT License

引言

RT64 是一款 N64 圖形渲染器，旨在為模擬器和本機移植帶來增強功能，提升游戲體驗。

項目作用

RT64 采用了以下技術：

• 延遲幀技術：所有繪制調用都被存儲在一個輔助結構中，以記錄整個幀的歷史記錄。這為優化渲染過程、進行增強、替換資源甚至生成全新幀提供了可能。
• 延遲 RDP（計算）：RSP 的所有頂點變換都由 GPU 中的高度并行計算著色器執行。這節省了大量的 CPU 處理時間，允許更高的頂點和多邊形數量。
• 延遲 RDP（計算）：RSP 的所有頂點變換都由 GPU 中的高度并行計算著色器執行。這節省了大量的 CPU 處理時間，允許更高的頂點和多邊形數量。
• 紋理解碼器（計算）：RT64 不會在 CPU 上解碼紋理，而是選擇將 TMEM（4 KB）直接上傳到 GPU。它具有目前為止最準確的 TMEM 加載器之一，可對所有色彩轉換公式進行逆向工程。
• 雙重渲染器：RT64 利用現代 API 的多線程功能同時運行兩個渲染器，具有不同的目標。一個渲染器以原始分辨率（例如 240p）繪制，并立即與以原始幀率運行的游戲同步。另一個渲染器則以更高的分辨率甚至在使用插值時以不同的幀率重新播放主渲染器檢測到的所有繪制調用。
• 幀緩沖區檢測：RT64 會跟蹤用作幀緩沖區的任何內存地址、它們的尺寸以及存儲在 GPU 內存中的匹配內容。如果幀中的其他操作加載并采樣屬于幀緩沖區一部分的內存，則會執行其一個區域的直接復制并存儲在內存中。
• 幀緩沖區縮放：檢測到幀緩沖區操作時，渲染器可以通過縮放因子增加所有幀緩沖區及其任何關聯區域副本的分辨率來提升這些效果。

倉庫描述

該 GitHub 倉庫包含 RT64 圖形渲染器的源代碼。它是一個仍在開發中的項目，需要使用 CMake 3.20 或更高版本、C++17 編譯器（例如 Microsoft Visual C++、Clang 或 GCC）以及 Windows 10 或 11 SDK（僅限 Windows）進行構建。

案例

RT64 已在多款 N64 游戲中使用，包括《塞爾達傳說：時之笛》、《超級馬里奧 64》和《星際火狐 64》。它成功提升了這些游戲的視覺效果和性能。

客觀評測或分析

RT64 是一款功能強大的圖形渲染器，它帶來了許多增強功能，可以提升 N64 游戲的體驗。它的延遲幀技術、雙重渲染器和幀緩沖區檢測等特性使它能夠提供流暢的幀速率、更高的分辨率和更寬的縱橫比。此外，它還為開發人員提供了一個擴展命令集，以便為游戲添加額外的增強功能。

使用建議

RT64 適用于希望在模擬器或本機移植中增強 N64 游戲體驗的玩家。它易于構建和使用，并可在多種平臺上運行。

結論

RT64 是一款出色的圖形渲染器，它極大地增強了 N64游戲的視覺效果和性能。它的功能強大且易于使用，使其成為希望提升 N64 游戲體驗的玩家和開發者的理想選擇。

12.chatgpt-on-wechat

?倉庫名稱：zhayujie/chatgpt-on-wechat
截止發稿星數: 26087 (近一周新增:659)
倉庫語言: Python
倉庫開源協議：MIT License

引言

本文檔介紹了 chatgpt-on-wechat 項目，一個基于大語言模型的聊天機器人，可集成到微信公眾號、企業微信應用、飛書和釘釘中。該項目支持使用 GPT3.5/GPT-4o/GPT-4.0/Claude/文心一言/訊飛星火/通義千問/ Gemini/GLM-4/Claude/Kimi/LinkAI 等模型，并提供語音、圖像處理、插件擴展等功能。

項目作用

chatgpt-on-wechat 集成了多種模型，提供了豐富的功能：

• 基礎對話： 私聊和群聊中智能回復消息，支持多輪會話上下文記憶。
• 語音能力： 語音識別，并通過文字或語音回復，支持多種語音模型。
• 圖像能力： 圖像生成、圖片識別和基于圖像的對話，支持多模態模型。
• 插件擴展： 個性化插件擴展，已實現角色切換、文字冒險、敏感詞過濾和聊天記錄總結等功能。

倉庫描述

該項目zhayujie/chatgpt-on-wechat倉庫中包含了項目的代碼、配置和文檔。

案例

該項目已在多個場景中得到應用，包括：

• 企業內部的智能客服
• 公眾號的互動問答
• 私域群組的自動回復

客觀評測或分析

該項目基于大語言模型，提供了智能的對話能力，并支持多種媒體格式和插件擴展。然而，也存在一些限制：

• 模型使用成本： 使用 GPT-3 等模型需要支付一定的費用。
• 模型準確性： 模型的回答并不總是完全準確，有時會出現偏見或不恰當的內容。

使用建議

• 明確使用目的： 根據不同的使用場景選擇合適的模型，并明確對話的預期效果。
• 設置合適的前綴： 使用特定前綴觸發機器人的回復，避免無意義的對話。
• 使用插件擴展： 探索并利用插件功能，增強機器人的能力。
• 遵守使用規范： 遵循該項目的開源協議，并負責任地使用該技術。

結論

chatgpt-on-wechat 項目為創建智能聊天機器人提供了強大的基礎。通過利用大語言模型和豐富的功能，用戶可以開發各種基于對話的應用程序。持續的技術發展和社區貢獻將進一步提升該項目的價值。

13.開源TTS解決方案：Fish Speech

?倉庫名稱：fishaudio/fish-speech
截止發稿星數: 1869 (近一周新增:570)
倉庫語言: Python
倉庫開源協議：BSD 3-Clause "New" or "Revised" License

引言

Fish Speech是一個開源文本轉語音（TTS）解決方案，采用最先進的技術，提供高品質、逼真的語音合成。本文將介紹Fish Speech的功能、技術背景和使用建議。

項目作用

Fish Speech基于VITS2、Bert-VITS2、GPT-VITS等模型，采用聲學模型和文本編碼器的組合，生成逼真的語音波形。它支持多種語言，包括中文、日語和英語。

案例

Fish Speech已成功用于以下用例：

• 生成視頻配音用于教育目的
• 制作有聲書供聽眾收聽
• 為語言學習者提供交互式反饋

客觀評測或分析

與其他TTS解決方案相比，Fish Speech以其語音質量高、易于使用和開源特性而著稱。它在基準測試中表現出色，獲得了語音合成專家的高度評價。

使用建議

要使用Fish Speech，用戶可以遵循倉庫中提供的安裝說明。該項目提供了一個交互式的命令行界面，允許用戶合成和播放語音。還提供了Python和Java API，用于集成到其他應用程序中。

結論

Fish Speech是一個功能強大、易于使用的開源TTS解決方案。它提供了高品質的語音合成，并支持多種應用場景。如果您正在尋找一款先進、開源的TTS工具，那么Fish Speech值得一試。

14.Oblivion Desktop：非官方 Warp Windows/Mac/Linux 客戶端

?倉庫名稱：bepass-org/oblivion-desktop
截止發稿星數: 2214 (近一周新增:1502)
倉庫語言: TypeScript
倉庫開源協議：Other

引言

本文探討了 Oblivion Desktop，一款非官方 Windows/Mac/Linux Warp 客戶端，它為用戶提供了安全、優化的互聯網訪問體驗。

項目作用

• 自定義 WireGuard 實現，用于實現安全的 VPN。
• 簡單、直觀的界面，易于使用。

案例

Oblivion Desktop 被廣泛用于為受網絡限制的地區的用戶提供互聯網訪問。

客觀評測或分析

該項目因其易用性、安全性、跨平臺兼容性和對社區反饋的響應性而受到贊賞。

使用建議

Oblivion Desktop 非常適合尋求安全、優化互聯網訪問的個人和組織。

結論

Oblivion Desktop 是一個功能豐富的 VPN 客戶端，提供安全、直觀的互聯網訪問體驗。它受到其活躍的社區和對持續改進的承諾的支持。