Stars: 23.8k License: MIT

RxSwift 是 Reactive Extensions 标准的 Swift 特定实现，它提供了 Observable 接口来表达计算的通用抽象。该项目旨在为 Rx API 提供真正以 Swift 为先的 API，并允许轻松地组合异步操作和数据流。其主要功能包括 KVO 观察、异步操作、UI 事件等各种数据流都统一封装成序列进行处理，使得 Rx 简单、优雅且强大。

• 提供 Cocoa-specific 能力
• 提供测试能力
• 无外部依赖项
• 支持多种安装选项 (如 Manual，CocoaPods，XCFrameworks，Carthage，Swift Package Manager)

Stars: 14.0k License: NOASSERTION

pybind11 是一个轻量级的头文件库，用于在 C++ 和 Python 之间实现无缝操作性，主要用于创建现有 C++ 代码的 Python 绑定。
其核心功能包括将以下核心 C++ 特性映射到 Python，并提供一些额外好处：

• 支持函数、方法、属性等多种类型；
• 自动向量化函数以透明地应用于 NumPy 数组参数；
• 仅需少量头文件即可完成所有内容，无需链接其他附加库；
• 二进制文件通常比 Boost.Python 生成的等效绑定小至少 2 倍以上；
• 此外还支持诸如 Clang/LLVM、GCC、Microsoft Visual Studio 等多个编译器；

Stars: 6.8k License: MIT

MLX 是一个用于在 Apple Silicon 上进行机器学习的数组框架，由苹果机器学习研究团队提供支持。其主要功能和关键特点包括：

• 熟悉的 API：具有类似 NumPy 的 Python API 和完整的 C++ API，并且还有高级封装包 mlx.nn 和 mlx.optimizers，API 设计遵循 PyTorch 规范以简化模型构建。
• 可组合函数转换：具备自动微分、自动向量化和计算图优化等可组合函数转换功能。
• 懒惰计算：采用延迟执行方式进行计算，只有在需要时才会实现数组操作。
• 动态图构建：使用动态方式构建运行时的计算图，在改变参数形状时不触发缓慢编译过程，并且便于调试与理解。
• 多设备支持：支持 CPU 和 GPU 运行操作。
• 统一内存：采用统一内存模型，数组位于共享内存中，在任何受支持设备上执行 MLX 数组操作而无需移动数据。

Stars: 6.0k License: BSD-3-Clause

这个项目是 MagicAnimate，它使用扩散模型实现了时间一致的人体图像动画。

• 提供预训练基础模型
• 支持单 GPU 和多 GPU 推断
• 在线/本地 Gradio 演示

Stars: 3.7k License: MIT

StyleX 是一个用于定义优化用户界面样式的 JavaScript 库。

• 开发者可以在 GitHub 上参与开放式开发，贡献包括 bug 修复、改进和想法等内容。
• 项目遵循 Meta 的 OSS 行为准则，并提供完整文本以便了解何种行为会或不会被容忍。
• 提供详细的贡献指南，介绍了开发流程、如何提出 bug 修复和改进建议，以及如何构建和测试变更。

Stars: 6.7k License: Apache-2.0

Fast GPT 是一个使用 OpenAI API 快速构建 AI 知识库的平台，支持多对多关系。

该项目具有以下核心优势和关键特性：

• 集成了 Gpt35、Gpt4 和 embedding 功能。
• 可以快速调用 openai 接口，并且兼容 OpenAPI Chat 接口。
• 支持自定义知识库的构建。
• 使用 NextJs + TS + ChakraUI + Mongo + Postgres 技术栈进行开发，适合非单机项目并涉及大量用户内容的场景。
• 提供私有化部署方案，包括官方推荐 Sealos 部署和 docker-compose 单机版部署等选项。

通过 Fast GPT，您可以轻松地利用其功能来搭建自己所需的 AI 知识库。