分类目录归档:开源项目

awesome-优质内容集合-开源项目


链接 https://github.com/sindresorhus/awesome 指向的是一个名为 "awesome" 的项目,这个项目与众多 "Awesome Lists" 相关。从当前代码库潜在的相关代码片段中可以了解到,"Awesome Lists" 是一系列经过精心整理和推荐的资源列表,涵盖了各种不同的领域和主题。

相关信息

  • 项目意义:该项目倡导只收录真正出色的内容,强调内容的质量而非数量,是一种精心的策展,而非简单的收集。
  • 相关徽章
    • Awesome 徽章:用于 Awesome 列表,可以选择常规徽章或扁平徽章,且徽章不可修改。示例代码如下:
[![Awesome]...

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awesome-artificial-intelligence-开源项目


这个仓库名为 awesome-artificial-intelligence,它精心整理了人工智能(AI)领域的各类资源,旨在为对人工智能感兴趣的开发者、研究者和爱好者提供全面且实用的信息。以下是对该仓库的详细介绍:

仓库概述

该仓库收集了人工智能相关的工具、课程、书籍、讲座、论文等资源,涵盖了人工智能的多个方面,包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。

主要内容板块

  1. 工具(Tools)

    • 聊天工具:如 Chat GPT、Gemini、Claude,可用于对话、获取见解、自动化任务等。
    • 图像生成工具:Midjourney 和 DALL·E 3,能够根据自然语言描述创建逼真...

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awesome-agi-cocosci-开源项目


这个仓库 awesome-agi-cocosci 主要聚焦于人工通用智能(Artificial General Intelligence, AGI)和计算认知科学(Computational Cognitive Sciences, CoCoSci)领域,是一个经过精心整理的资源集合,旨在推动高级机器智能的发展,同时加深对人类认知的理解。以下是该仓库的详细介绍:

仓库概述

该仓库致力于汇集人工通用智能和计算认知科学领域的各类资源,包括基础课程、教程、论文和书籍等。这些资源涵盖了多个主题和视角,适合初级和高级研究人员,无论是正在学习、从事还是围绕AGI和CoCoSci开展工作的人员,都能在其...

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WatchAD2.0-对域安全的日志分析与监控系统-开源项目


这个仓库 WatchAD2.0 是 360 信息安全中心开发的一款针对域安全的日志分析与监控系统,以下是对该仓库的详细介绍:

1. 产品简述

WatchAD2.0 可以收集所有域控上的事件日志、网络流量,通过特征匹配、协议分析、历史行为、敏感操作和蜜罐账户等方式来检测各种已知与未知威胁,功能覆盖了大部分目前的常见内网域渗透手法。相较于 WatchAD1.0,有以下提升: - 更丰富的检测能力:新增了账户可疑活动监测场景,加强了权限提升、权限维持等场景检测能力,涵盖包括异常账户/活动、Zerologon 提权、SPN 劫持、影子票证等更多检测面。 - 基于 Golang 重构分析引擎:将开...

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open-webui-自托管AI平台-开源项目


这个仓库 open-webui 是一个开源的项目,提供了一个可扩展、功能丰富且用户友好的自托管 AI 平台。以下是对该仓库的详细介绍:

项目概述

Open WebUI 是一个设计为完全离线运行的自托管 AI 平台,支持多种大型语言模型(LLM)运行器,如 Ollama 和 OpenAI 兼容的 API,还内置了用于检索增强生成(RAG)的推理引擎,是一个强大的 AI 部署解决方案。

主要特性

  1. 轻松设置:可以使用 Docker 或 Kubernetes(kubectl、kustomize 或 helm)无缝安装,支持 :ollama:cuda 标记的镜像。
  2. Ollama/OpenA...

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开源的ChatGPT前端项目


以下是一些开源的ChatGPT前端项目:

  1. ai - chatbot:使用Next.js和Vercel的AI SDK构建。基于Next.js App Router实现高效页面加载和流畅切换,利用React Server Components(RSCs)和Server Actions提升性能。深度整合AI SDK,提供与多种大语言模型交互的API,默认使用OpenAI的gpt - 4o模型,支持切换到Anthropic、Cohere等其他模型。用shadcn/ui组件库和Tailwind CSS定制样式,提供美观、现代的聊天界面。

  2. node - chatgpt - api:ChatG...

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quant-trading-量化交易策略-开源项目


这个仓库名为 quant-trading,主要聚焦于量化交易领域,包含多种交易策略的代码实现与相关项目,以下是对其详细介绍:

仓库概述

仓库中的大多数脚本是关于技术指标的自动化交易,涵盖了各种动量交易、开盘区间突破、支撑与阻力反转以及统计套利策略。此外,还有一些正在进行的项目,主要是基于量化基本面分析的奇特想法,旨在战胜市场。需要注意的是,所有脚本都是基于历史数据进行回测或前测,假设所有交易都是无摩擦的,即没有滑点、附加费用和流动性问题。

主要策略分类

1. 期权策略

  • Options Straddle:相关脚本可在仓库中找到,用于执行期权跨式策略。
  • VIX Calculator:用于计...

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Awesome-Quant-Machine-Learning-Trading-量化交易资源集合-开源项目


仓库介绍

这个名为 "Awesome-Quant-Machine-Learning-Trading" 的 GitHub 仓库是一个专注于量化交易和机器学习在交易中应用的资源集合。仓库所有者排除了低质量的资源,旨在为相关领域的学习者和从业者提供高质量的学习资料。该仓库主要围绕金融机器学习展开,涵盖了多个方面的资源,包括书籍、在线课程、Youtube 视频、博客文章、访谈、研究论文以及代码项目等。

功能矩阵

资源类型 具体功能/用途 示例资源
书籍 提供金融机器学习和量化交易的理论知识,帮助读者系统学习相关概念和方法 Marcos López de Prado - Advanc...

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VNPY-源码分析-开源量化系统-数据采集与处理的完整流程-0301004


vn.py 数据采集与处理的完整流程如下,涵盖了从行情数据的获取、存储、分发到最终被策略或其他模块使用的全过程。具体实现机制如下:


1. 数据采集的实现机制

(1)gateway模块采集数据

  • 每个市场(如CTP、IB、Futu等)有对应的 gateway 适配器(如 vnpy/gateway/ctp/ctp_gateway.py)。
  • gateway 负责:
  • 连接行情服务器(API登录)
  • 用户/策略通过界面或代码发出合约订阅请求(subscribe)
  • 接收来自服务器的实时行情推送(如Tick、K线等)
  • 将原始API数据转换为vn.py统一的数据结构(如TickData、BarData)...

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VNPY-源码分析-开源量化系统-获取行情数据的实现-0301003


在 vn.py 框架中,行情数据的获取是通过“gateway(接口适配器)”模块完成的。其流程和机制如下:


1. gateway模块作用

gateway模块对接各类交易所、券商的行情API(如CTP、IB、Futu等),负责: - 连接行情服务器 - 订阅指定合约的行情 - 接收并解析Tick、K线等实时行情数据 - 将原始API数据转换为vn.py统一的数据结构(如TickData、BarData)


2. 获取行情数据的主要流程

  1. 配置并加载gateway模块
    用户在vn.py客户端界面或配置文件中选择、配置所需的行情接口(如CTP、IB等),输入服务器、账号、密码等信息。...

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