サービスとしてのバックエンド: Supabase は迅速な開発を支援します

ジョセフミシティ/素晴らしい機械学習

スター:60.3kライセンス:NOASSERTION

このプロジェクトは、機械学習のフレームワーク、ライブラリ、およびソフトウェアを言語別に整理した厳選されたリストです。開発者がさまざまなプログラミング言語で機械学習タスクを実行できるようにするための、さまざまな強力なツールとライブラリが提供されます。このプロジェクトには主に次のような特徴と利点があります。

さまざまな一般的なプログラミング言語で機械学習フレームワーク、ライブラリ、ソフトウェアを提供します
一般的な目標をサポートする機械学習アルゴリズム
コンピュータービジョン、自然言語処理、その他の分野の関連ツールとライブラリを含む

supabase/supabase

スター:56.9kライセンス:Apache-2.0

Supabase は、エンタープライズグレードのオープンソースツールを使用して Firebase 機能を構築する、オープンソースの Firebase の代替品です。その主な機能は次のとおりです。

ホストされた Postgres データベース
認証と認可
APIを自動生成（REST、GraphQL対応）
ライブ購読
機能（データベース機能、エッジ機能を含む）
ファイルストレージ

このプロジェクトの中核的な強みは、次の主要な機能を備えた Firebase と同様の開発者エクスペリエンスを提供することです。

PostgreSQL は、成熟した信頼性の高い強力なオブジェクトリレーショナルデータベースシステムです。
リアルタイムのデータ更新をサポートし、Elixir サーバーを通じて PostgreSQL での挿入、更新、削除操作を監視し、それらを JSON 形式でクライアントにブロードキャストします。
追加のコードを記述することなく、既存の PostgreSQL を RESTful API または GraphQL API に直接変換します。
ファイル管理サービスを提供し、権限管理に Postgres を使用します。
ドキュメントとコミュニティのサポートを改善します。

クナル・クシュワ/DSA-ブートキャンプ-Java

スター:13.3kライセンス:NOASSERTION

DSA（データ構造とアルゴリズム）と面接対策の合宿教材で、対応する動画講座がYoutubeにあります。

opentofu/opentofu

スター:9.0kライセンス:MPL-2.0

OpenTofu は、インフラストラクチャを安全かつ効率的に構築、変更、バージョン管理するためのオープンソースツールです。既存の人気サービスプロバイダーだけでなく、カスタムの社内ソリューションも管理できます。

コードとしてのインフラストラクチャ: 高レベルの構成構文を使用してインフラストラクチャを記述すると、データセンターのブループリントをコードのようにバージョン管理し、共有して再利用できるようになります。
実行計画: OpenTofu は、「計画」フェーズ中に実行計画を生成します。この実行計画には、apply を呼び出したときに OpenTofu が何を行うかが示されます。これにより、OpenTofu がインフラストラクチャを操作するときの予期せぬ事態を回避できます。
リソースグラフ: OpenTofu は、すべてのリソース間の関係のグラフを構築し、非依存リソースの作成と変更を並列化します。その結果、OpenTofu は可能な限り効率的にインフラストラクチャを構築し、オペレータがインフラストラクチャの依存関係について洞察を得ることができるようになります。
変更の自動化: 手動操作を減らして、複雑な変更セットをインフラストラクチャに適用します。前述の実行計画とリソースマップを使用すると、OpenTofo がどのコンテンツにどのような変更をどのような順序で加えるかを正確に知ることができるため、考えられる多くの人的エラーを回避できます。

クリシュナイク06/グランドコンプリートデータサイエンスマテリアル

スター:1.2kライセンス:GPL-2.0

このプロジェクトはデータサイエンスの完全なガイドであり、さまざまなビデオや資料を提供します。主な機能は次のとおりです。

Python、統計、SQL に関するチュートリアルを提供します
Git および Github の使用方法のチュートリアルを提供する
特徴エンジニアリング、特徴選択、探索的データ分析 (EDA) をカバーするチュートリアル
機械学習アルゴリズムを紹介し、深層学習、自然言語処理 (NLP)、MLOps について詳しく説明します。

このプロジェクトには次のような主要な利点があります。

基礎知識から高度な技術応用までを網羅した豊富なビデオリソースを提供します。
Pythonプログラミング、統計、データベース操作、機械学習/深層学習など幅広い分野をカバー。

InternLM/lmdeploy

スター:1.1kライセンス:Apache-2.0

LMDeploy は、MMRazor チームと MMDeploy チームによって開発された、LLM (言語モデル) を圧縮、展開、提供するためのツールキットです。次のような主要な機能があります。

効率的な推論エンジン (TurboMind): FasterTransformer に基づいて、効率的な推論エンジン TurboMind が実装され、NVIDIA GPU での LLaMA とそのバリアントモデルの推論をサポートします。
インタラクティブ推論モード: 複数ラウンドの対話中にアテンションメカニズムの k/v 値をキャッシュすることで、対話履歴が記憶され、履歴会話の繰り返し処理が回避されます。
マルチ GPU モデルのデプロイメントと定量化: さまざまなスケールでの包括的なモデルのデプロイメントと量子化のサポートと検証を提供します。
永続的なバッチ推論: モデルの実行効率をさらに最適化します。