媒体管理的未来:Jellyfin 助你自如掌控音视频资源 | 开源日报 0904

jellyfin/jellyfin

Stars: 24.4k License: GPL-2.0

Jellyfin 是一个免费的媒体系统,它让您掌握管理和流媒体播放器。它是专有 Emby 和 Plex 的替代品,通过多个应用程序从专用服务器向终端用户设备提供媒体服务。Jellyfin 源自 Emby 3.5.2 版本,并移植到 .NET Core 框架以实现完全跨平台支持。该项目没有任何附加条件、高级许可证或功能,也没有隐藏议程:只有一群希望构建更好东西并共同努力实现目标的团队成员。

  • 提供了与 Emby 和 Plex 类似的功能
  • 完全开源且无需付费使用
  • 可在各种操作系统上运行 (除 FreeBSD 外)
  • 本地开发环境设置指南

gradle/gradle

Stars: 15.1k License: Apache-2.0

Gradle 是一个强大的构建工具,专注于构建自动化和多语言开发支持。它能够跨多种编程语言和平台,包括 Java、Scala、Android、Kotlin、C/C++ 和 Groovy,为整个开发生命周期提供支持,从编译和打包到发布和部署。

主要功能:

  • Gradle 是一个构建工具,专注于构建自动化,支持多语言开发。
  • 可用于在任何平台上构建、测试、发布和部署软件。
  • 提供灵活的构建模型,支持整个开发生命周期,包括编译、打包和发布网站。
  • 可以用于多种编程语言和平台,包括 Java、Scala、Android、Kotlin、C/C++ 和 Groovy。
  • 与开发工具和持续集成服务器(如 Eclipse、IntelliJ 和 Jenkins)紧密集成。

microsoft/qlib

Stars: 12.0k License: MIT

Qlib 是一个开源的、面向 AI 的量化投资平台,旨在利用 AI 技术实现潜力、推动研究并创造价值。它支持多种机器学习建模范式,包括监督学习、市场动态建模和强化学习。该项目提供了完整的数据处理、模型训练和回测流程,并涵盖了量化投资中的各个环节:寻找 Alpha 信号、风险建模、组合优化和订单执行等。主要特点如下:

  • 提供全面且可定制的 ML 流水线
  • 支持多种机器学习算法
  • 可以适应市场变动性
  • 支持强化学习来进行连续决策建模

dortania/OpenCore-Legacy-Patcher

Stars: 7.5k License: NOASSERTION

OpenCore Legacy Patcher 是一个基于 Python 的项目,围绕着 Acidanthera 的 OpenCorePkg 和 Lilu 开发,用于在支持和不支持的 Mac 上运行和解锁 macOS 中的功能。该项目主要目标是为苹果不再支持但仍然可以使用的 2007 年以前的机型提供新生命,并允许安装和使用 macOS Big Sur 及更高版本。

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  • 支持 macOS Big Sur、Monterey 和 Ventura
  • 原生无线系统更新 (OTA)
  • 支持 Penryn 及以上 Mac 机型
  • 对 BCM943224 及以上无线芯片组具有完全 WPA Wi-Fi 和个人热点支援
  • 系统完整性保护 (SIP)、FileVault2、im4m 安全启动与 Vaulting 功能
  • 在非原生操作系统上进行恢复 OS、安全模式和单用户模式引导等功能

LSPosed/MagiskOnWSALocal

Stars: 6.1k License: AGPL-3.0

Magisk on WSA,将 Magisk root 和 Google Apps 集成到 WSA(Windows Subsystem for Android)中。该项目可以在几分钟内轻松地集成 Magisk 和 GApps,并保持每个构建的最新状态。它支持 ARM64 和 x64 两种架构,除了 aroma 外支持所有 OpenGApps 变体。此外还有自动激活 Windows 11 的开发人员模式、一键更新版本并保存数据等功能。

stanfordnlp/dspy

Stars: 2.0k License: MIT

DSPy 是一个用于解决复杂任务的框架,结合了语言模型和检索模型的技术。它通过 Pythonic 模块提供了一种声明性和可组合的方法,用于指导语言模型执行任务。DSPy 还包括一个自动编译器,用于为大型语言模型生成高质量的提示。这个框架的主要功能和特点包括:

  • 提供 Pythonic 模块,用于指导语言模型执行任务。
  • 自动编译器,可生成针对不同语言模型的高质量提示。
  • 可以通过少量示例数据来教授语言模型执行任务,而无需手动标记中间步骤。
  • 支持任务的多阶段执行,用户可以根据需要添加新模块。
  • 为自然语言处理和人工智能研究人员提供了强大的工具。

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转载自blog.csdn.net/osguider/article/details/132703717