WindowsElevation 项目介绍:该项目主要用于收集Windows平台下常用的提权方式以及载荷,目前还在逐步完善中和不断更新中 项目地址:https://github.com/Al1ex/WindowsElevation LinuxEelvation 项目介绍:该项目主要收集常用的Linux平台下的提权方式以及载荷,目前还在逐步完善中和不断更新中 项目地址:https://github.com/Al1ex/LinuxEelvation 文末小结 后期计划以PDF文档的方式输出一些Linux平台下提权技巧文章到GitHub平台上去,例如:计划任务提权、写/etc/passwd提权、SUID提权、Screen提权、通配符提权、NFS配置错误提权
* TVM:深度学习编译器 Github项目链接: https://github.com/pytorch/tvm 构建 你需要在这个PR的基础上构建PyTorch:https://github.com/
来源 | Analytics Vidhya 编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 磐创AI导读:本文介绍了github上最近比较火的7个机器学习项目,每一个都值得上手。 你不仅可以在Github上关注到不同领域的工作,还可以很好的协作处理多个开源项目。 包括谷歌和Facebook在内的(几乎)所有科技公司,都会在GitHub上上传他们的开源项目代码,以利于社区发展与大家的进步。 但是,如果你难以找到下面的这几个GitHub,可以持续关注我们的动态,我们每个月都会为你提供排名靠前的那些项目的项目摘要。 我们来看看上个月的前7名! 1.Person Blocker(人体自动遮挡) 'Person Block'是一个开源python项目。
一个简单且设计良好的架构对于任何深度学习项目来讲非常有必要,这里的 Tensorflow 项目模板经过了大量的实践,拥有简单性、良好的文件结构以及 OOP 设计等特点。 该库的模板能够帮助开发者快速开启项目,使其更加专注于核心目标(模型、训练等). Github 地址: https://github.com/Mrgemy95/Tensorflow-Project-Template 内容列表: ? 项目结构 ?
项目地址在文末! 今天和大家介绍一个超轻量级的中文 OCR 项目,目前这个项目已在 GitHub 上标星 6.7k。 本项目基于 chineseocr 与 psenet 实现中文自然场景文字检测及识别,支持竖排文字识别,支持 ncnn、mnn、tnn 推理 ( dbnet(1.8M) + crnn(2.5M) + anglenet python 代码翻译为各种语言的 Demo 以及基于本项目的一些第三方 Demo。 第三方 Demo 根据本项目,基于 TNN 实现的轻量级中文字符 ocr demo,支持 iOS 和 Android 系统,凭借 TNN 优化的 CPU(ARMv7、ARMv8) 和 GPU(OpenCL 最后附上 GitHub 项目地址:https://github.com/DayBreak-u/chineseocr_lite,感兴趣的小伙伴快去学习吧。
https://machine-learning-course.readthedocs.io/en/latest/ Github项目地址: https://github.com/machinelearningmindset 这个项目的目的是通过一个全面而简单的使用Python的机器学习教程来提供机器学习的最重要方面内容的了解学习。 在这个项目中,我们使用许多著名机器学习框架(如Scikit-learn)来构建我们的教程。 在这个项目中,你将学习到: 机器学习的定义是什么? (机器学习)从什么时候开始,它的趋势是什么? Python Tutorial 自编码器 Python Tutorial 循环神经网络 Python IPython 开发者 创建者:Machine Learning Mindset [Blog, GitHub , Twitter] 主管:Amirsina Torfi [GitHub, Personal Website, Linkedin ] 开发人员:Brendan Sherman*, James E Hopkins
Github: https://github.com/mattiadg/SR-NMT 快速开始 一些有用的工具: 下面的例子使用了 Moss tokenizer (http://www.statmt.org
与此同时,开始为您推荐相似项目了。 依我的猜测:目前的算法,应该是基于项目的 Tag 来推荐的 因为 GitHub 目前能简单地从一个 Repo 获取的信息太少,只有: README,这意味着需要使用 NLP 来处理,然后提取 tag,成本太高 项目采用的语言,显示在项目下面的那一部分 开源作者自己写的 tag,这部分是最简单采用的,直接计算即可。 反正总不至于,采用基于 star 数和 follow 数推荐。 未来,可能会和 osrc 一样,推荐给你相似的人。 毕竟这是一个『代码社交』网站。 这果然是未来都是 AI 的时代。 那么问题来了,GitHub 还会像上次一样,再改版回去吗? 相似文章推荐:GitHub 更新 License 界面,让你对 License 一目了然 欢迎在 GitHub 上关注我:https://github.com/phodal 哈哈
免费开源的哦,效果可以直接看这里 项目地址:https://github.com/BetaStreetOmnis/xhs_ai_publisher 方式一 直接使用安装包 仅提供了windows 百度网盘链接 : https://pan.baidu.com/s/1rIQ-ZgyHYN_ncVXlery4yQ 提取码: iqiy 方式二 自己克隆项目本地运行,我的 mac 笔记本运行不起来,可能是我个人电脑问题 ,现在是在我的 windows上运行的 克隆项目 git clone https://github.com/BetaStreetOmnis/xhs_ai_publisher.git 下载依赖 pip install -r requirements.txt 运行项目 python easy_ui.py 此时会打开一个操作窗口, 输入电话号点击登录,在调试浏览器里输入验证码登录即可 然后回到操作窗口,属入创作内容即可自动生成内容 9a97b3a4038e4df39bf5ab44a539490a#pushState 优点 方便快捷 自带LLM,无需额外配置 缺点 每次运行都需要登录,后续发布无需登录 无法调整图片样式 AI内容也不可控 总结 这个项目的功能只能说满足了基本的功能
:Es6,vue3, nodejs·UI框架: element plus, uni-app·后台框架: spring cloud , alibaba colud, nacos, quartz,oss·项目管理框架 开发环境建议开发者使用以下环境,可以避免版本带来的问题·IDE: eclipse·DB: Mysql5.7+·JDK: JDK1.8·Maven: Maven3.2.3+系统界面图片图片图片图片结尾系统源码已经上传至Github
不少小伙伴,说自己是转行、自学,没有项目,今天推荐一个 Vue 实战项目 还记得 Martin 仿写过在线 Markdown 简历项目吗? ? 感谢大家的支持,现在有了 64 个 star https://github.com/1024-cool/resume 今天介绍的项目,同样是在线简历制作。 ? Github https://github.com/salomonelli/best-resume-ever star 13311 fork 1.8 k Watch 334 MIT 协议 项目介绍 ? 使用方法 安装要求 Node 版本需要 >= 8.5.0 node -v 拉取项目 克隆这个仓库 git clone https://github.com/salomonelli/best-resume-ever.git 进入克隆好的项目的根目录。
今天照例给大家推荐几个不错的开源项目。 小编推荐 front-end-collect 有位开发者在 GitHub 上整理了一批前端开发相关的优质网站、博客、教程、书籍等内容。 Go 夜读 这个项目每周会通过在线直播的方式,向开发者分享 Go 相关的技术话题,于 Slack 上沟通交流编程技术话题。 先前直播的视频已上传至 B 站,另外你还可以在 GitHub 上提交 issue,把感兴趣的 Go 主题、源码库或源码模块推荐给作者,通过审核后作者将开播分享。 ---- 以上是今天给大家推荐的内容。 如果你最近写过什么开源项目,或者你发现什么有趣的项目,欢迎在评论区留言。 关注 GitHubDaily 公众号,后台回复「520」获取以上所有项目链接 推荐阅读: GitHub 项目推荐:俄罗斯小游戏、Markdown 幻灯片、头像生成器、Logo 制作工具、坦克大战 ?
英文 | https://medium.com/javascript-in-plain-english/7-trending-typescript-projects-on-github-675d3fc8ecae 翻译 | web前端开发(web_qdkf) 以下是一些可以使你的生活变得更加轻松的TypeScript项目。 1、Storybook 网址 :https://github.com/storybookjs/storybook Stars: 54.5k Storybook是用于UI组件的开发环境。 2、 Grafana 网址:https://github.com/grafana/grafana Stars: 37.9k Grafana是Grafana Labs创建的用于监视和观察的开源平台。 7、Super Productivity 网址:https://github.com/johannesjo/super-productivity Stars: 2.5k Johannes Millan撰写的
准备: Python 3 PyTorch 1.0 NVIDIA GPU + CUDA cuDNN 安装: 复制下面这个 repo: git clone https://github.com/knazeri csail.mit.edu/), CelebA (http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/CelebA.html)以及 Paris Street-View (https://github.com 2 .测试 要测试模型,请创建一个与示例配置文件(https://github.com/knazeri/edge-connect/blob/master/config.yml.example)类似的 config.yaml /scripts/fid_score.py --path [验证集路径, 模型输出路径] --gpu [要使用的 gpu id] via: https://github.com/knazeri/edge-connect
视频: https://youtu.be/HT1_BHA3ecY DEMO: https://adityathebe.github.io/evolutionSimulator/ Github: https ://github.com/llSourcell/Modeling_Evolution_with_TensorflowJS Evolution模拟器 神经网络 遗传算法 物理环境 项目结构 环境
Github 链接: https://github.com/roamanalytics/mittens 安装 依赖 Mittens 只需要 numpy。 正如我们在这里看到的,在 GPU上 运行时,其性能与官方用 C 语言实现的版本(https://github.com/stanfordnlp/GloVe)相比具有竞争力。
小编:听说中央音乐学院将于2019年首次招收“音乐人工智能与音乐信息科技”方向的博士生,所以我们今天为你推荐的就是利用生成对抗网络合成音频的算法。截至翻译开始前。 本项目在Github上的Star数已超过12000+。 ? GANSynth是一种利用生成对抗网络合成音频的算法。 详情可在ICLR 2019论文中查看。 项目地址: https://github.com/tensorflow/magenta/tree/master/magenta/models/gansynth 【注】点击文末【阅读原文】即可访问。
项目提供了一些用于理解系统核心功能的代码片段。 你可以在自己的程序中使用这些代码段。 请查看 ./example 目录中的 * .cc 文件或 查看简单教程和示例。 我们提供了安装和教程的文档。 如果有任何疑问或注意到有关该软件的任何错误,请通过GitHub issue与我们联系。 Github项目地址: https://github.com/xdspacelab/openvslam 安装 请查看文档中的安装部分。 Docker用户的使用说明。
项目地址: https://github.com/zergtant/pytorch-handbook 书籍介绍 这是一本开源的书籍,目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门
本项目包含知识图谱的论文、代码和阅读笔记的集合。 by shaoxiongji Github项目地址: https://github.com/shaoxiongji/awesome-knowledge-graph 知识图谱嵌入 Variational [Paper] [Code] 推荐系统 Multi-Task Feature Learning for Knowledge Graph Enhanced Recommendation.