每日 GitHub 探索｜9 款开源项目，助你提升效率，构建更好应用

从开源管理系统框架，到轻量级 FRP 图形化桌面客户端，再到集大成者 PrimeVue UI 组件库，每日 GitHub 探索为你精选 9 款 不容错过 的开源项目，助力你提升效率，构建更好的应用程序！

1.WVP-GB28181-pro：一款开箱即用的28181协议视频平台

🏷️仓库名称： 648540858/wvp-GB28181-pro
🌟截止发稿星数: 5097 (今日新增:7)
🇨🇳仓库语言: Java
🤝仓库开源协议： MIT License
🔗仓库地址： https://github.com/648540858/wvp-GB28181-pro

引言

WVP-GB28181-pro 是一款基于GB28181-2016标准实现的网络视频平台。本文旨在深入解析该项目，概述其功能特性、技术解析和使用建议。

项目作用

由以下核心组件组成：

• 流媒体服务：基于ZLMediaKit实现

• 播放器：基于Jessiebuca

• 前端页面：基于MediaServerUI并进行修改

仓库描述

在GitHub上托管，并遵循MIT许可证。仓库包含项目代码、文档和示例配置。

案例

安全监控系统 *企业园区的视频管理平台 *视频监控服务商的解决方案

客观评测或分析

优势包括： *开源且免费 *功能丰富 *易于使用 *高性能和可扩展性

使用建议

要使用WVP-GB28181-pro，建议遵循以下步骤： 1.克隆或下载GitHub仓库。 2.安装必要的依赖项，如Java和数据库。 3.按照文档配置和启动项目。 4.通过Web界面访问平台并添加设备。 5.根据需要自定义平台设置和集成其他功能。

结论

WVP-GB28181-pro是一款强大的28181协议视频平台，提供了一系列功能，满足各种视频监控和管理需求。其开源特性、易用性和可扩展性使其成为构建自定义视频解决方案的理想选择。

2.DevOps 路线图 2024

🏷️仓库名称： milanm/DevOps-Roadmap
🌟截止发稿星数: 12647 (今日新增:17)
🇨🇳仓库语言:
🤝仓库开源协议： Apache License 2.0
🔗仓库地址： https://github.com/milanm/DevOps-Roadmap

引言

本文介绍了一份详细的路线图，指导读者如何成为一名 DevOps 工程师，并提供了相关的学习资源。

项目作用

路线图涵盖了 DevOps 流程和实践的各个方面，包括：

• Git 版本控制

• 编程语言基础

• Linux 和脚本

• 网络和安全性

• 服务器管理

• 容器技术

• 容器编排

• 基础设施即代码

• CI/CD（持续集成/持续部署）

• 监控和可观测性

• 云计算提供商

仓库描述

该仓库包含一个不断更新的资源列表，包括教程、文章、书籍和在线课程，旨在帮助读者完成路线图中概述的学习旅程。

案例

路线图提供了现实世界的示例，说明如何在实际项目中应用 DevOps 实践。

客观评测或分析

这份路线图得到了 DevOps 领域的专家的广泛认可，认为它提供了全面且易于遵循的指导。

使用建议

• 作为 DevOps 学习之旅的指南。

• 识别求职或职业发展所需的技能差距。

• 了解 DevOps 行业的最新趋势和技术。

结论

对于希望进入 DevOps 领域的人来说，这份路线图是一个宝贵的资源。它提供了清晰的路径，并提供了丰富的学习材料，帮助读者逐步成为熟练的 DevOps 工程师。

3.Azure RAG 聊天应用程序

🏷️仓库名称： Azure-Samples/azure-search-openai-demo
🌟截止发稿星数: 6393 (今日新增:6)
🇨🇳仓库语言: Python
🤝仓库开源协议： MIT License
🔗仓库地址： https://github.com/Azure-Samples/azure-search-openai-demo

引言

本文重点介绍一款可用于 Azure 平台上运行的检索增强生成（RAG）模式应用程序，该应用程序利用 Azure AI Search 进行检索，并利用 Azure OpenAI 大型语言模型提供类似 ChatGPT 的体验及问答服务。

项目作用

该应用程序将 Azure OpenAI Service 与 Azure AI Search 相结合，可提供一个强大的解决方案，使企业能够以简单且经济高效的方式创建基于其自身数据的健壮 AI 应用程序。Azure OpenAI Service 提供用于处理自然语言查询和生成响应的大型语言模型。Azure AI Search 负责索引和检索文档，确保快速有效地向用户提供相关信息。

仓库描述

• 提供了一个由 Python 编写的示例应用程序。

• 包含样本数据，以便可以立即尝试端到端功能。

• 展示了如何使用 RAG 模式创建类似 ChatGPT 的体验。

• 提供了直接在用户界面中设置选项，以便调整行为并尝试各种选项。

• 集成了 Azure AI Search，用于文档的索引和检索，并支持多种文档格式和集成的矢量化。

• 提供了将语音输入/输出用于辅助功能的可选功能。

客观评测或分析

这款应用程序为用户提供了一个强大的工具，可用来针对其自身数据创建类似 ChatGPT 的体验。它易于使用、功能强大且经济高效。

使用建议

• 可用于创建客户服务聊天机器人、知识库应用程序或任何其他需要自然语言交互的应用程序。

• 适用于需要高效检索和分析大量文本数据的领域，例如电子商务、客户支持或市场研究。

结论

Azure RAG 聊天应用程序是一个强大的工具，可为用户提供机会利用 Azure OpenAI Service 和 Azure AI Search 功能，从而构建创新且引人入胜的 AI 应用程序。

4.ControlNet：为扩散模型赋予控制能力

🏷️仓库名称： lllyasviel/ControlNet
🌟截止发稿星数: 30722 (今日新增:43)
🇨🇳仓库语言: Python
🤝仓库开源协议： Apache License 2.0
🔗仓库地址： https://github.com/lllyasviel/ControlNet

引言

本文旨在概述 ControlNet 项目，一个旨在通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。

项目作用

ControlNet 复制神经网络块的权重，将其分成“锁定”副本和“可训练”副本。“可训练”副本学习用户的条件。“锁定”副本保留原始模型，确保小数据集的训练不会破坏模型。

仓库描述

• 官方实施了增加了条件控制的文本到图像扩散模型。

• 具有 Zero Convolution，在训练前输出零。

• 允许在小规模甚至个人设备上训练。

• 允许合并/替换/抵消模型/权重/块/层。

案例

• 使用 Canny 边缘、M-LSD 线条、HED 边界和用户涂鸦控制 Stable Diffusion。

• 使用人体姿态、语义分割、深度和法线贴图进行控制。

• “猜测模式”允许模型识别控制图中的内容，即使没有提示。

客观评测或分析

提供多种预训练模型，可在 Gradio 应用中使用。 允许用户通过输入控制图或使用“猜测模式”来自定义图像。 允许用户注释自己的数据和训练自己的 ControlNet。

使用建议

• 在 Stable Diffusion 模型上使用，以添加条件控制。

• 使用提供的脚本处理和注释自己的图像。

• 使用提供的训练步骤训练自己的 ControlNet。

• 探索“猜测模式”以获取无提示图像生成。

结论

ControlNet 是一个强大的工具，允许用户控制 Stable Diffusion 等扩散模型。它提供了在不影响原始模型的情况下引入条件控制的简单方法。该项目还提供了丰富的资源，包括预训练模型、注释工具和训练指南，使开发人员和艺术家可以轻松地利用 ControlNet 的潜力。

5.AWS 零基础到精通 DevOps 课程

🏷️仓库名称： iam-veeramalla/aws-devops-zero-to-hero
🌟截止发稿星数: 6976 (今日新增:7)
🇨🇳仓库语言: Python
🤝仓库开源协议： Apache License 2.0
🔗仓库地址： https://github.com/iam-veeramalla/aws-devops-zero-to-hero

引言

本仓库提供了一个全面的 30 天 AWS 零基础到精通 DevOps 培训课程，帮助工程师深入学习 AWS 服务和最佳实践。

项目作用

该课程按天组织，每个主题包括：

• 概念讲解： 深入了解 AWS 服务及其在 DevOps 中的应用。

• 动手项目： 实际练习，应用所学概念构建和部署应用程序。

• 面试问题： 练习 AWS 面试中可能遇到的问题，提升面试准备度。

仓库描述

该仓库包含以下内容：

• 循序渐进的学习指南

• 涵盖所有核心 AWS 服务的项目和演示文稿

• 面试技巧和常见问题的指南

• 参与讨论和提问的社区论坛

案例

• 云原生应用部署： 在 EC2 实例上部署和保护一个演示应用程序。

• 安全 VPC 设置： 设计和配置一个安全的 VPC，包括网络安全、EC2 实例和 SSH 密钥对。

• CI/CD 管道： 使用 CodePipeline 创建一个端到端的 CI/CD 管道，实现自动部署。

• 无服务器计算： 使用 AWS Lambda 构建 serverless 函数，响应事件并进行计算。

客观评测或分析

该课程提供了：

• 结构清晰、循序渐进的学习路径。

• 实用的项目和演示文稿，加强理解和动手能力。

• 全面的面试准备材料，提高面试信心。

使用建议

• 每天跟随学习指南，完成相关项目和练习。

• 根据自己的进度和兴趣，灵活安排学习时间。

• 加入社区论坛，向其他学习者寻求帮助和支持。

结论

aws-devops-zero-to-hero 仓库为 DevOps 工程师提供了宝贵的学习资源。其全面的课程、动手项目和面试准备材料，帮助学习者快速掌握 AWS 云计算技能，提升职业发展。

6.PythonRobotics：涵盖机器人算法集合

🏷️仓库名称： AtsushiSakai/PythonRobotics
🌟截止发稿星数: 23537 (今日新增:9)
🇨🇳仓库语言: Python
🤝仓库开源协议： Other
🔗仓库地址： https://github.com/AtsushiSakai/PythonRobotics

引言

本项目是一个Python 代码集合，涵盖各种机器人算法，旨在通过提供深入的见解和发展趋势信息，帮助读者了解和使用这些算法。

项目作用

该项目提供了以下类型的算法：

• 定位：扩展卡尔曼滤波、粒子滤波、直方图滤波

• 映射：高斯网格映射、射线投射网格映射、激光雷达到网格映射

• SLAM：Iterative Closest Point (ICP) 匹配、FastSLAM

• 路径规划：动态窗口方法、网格搜索（Dijkstra、A*、D* Lite、势场算法）、概率路标图 (PRM)、快速探索随机树 (RRT)

• 路径跟踪：移动到姿态控制、Stanley 控制、后轮反馈控制、LQR 速度和转向控制

• 手臂导航：N 关节臂到点控制、障碍回避手臂导航

仓库描述

本仓库包含算法实现的Python 代码、示例输入和输出数据，以及详细的文档。

案例

用户已经使用 PythonRobotics 构建了不同的机器人项目，包括无人机轨迹跟踪、火箭动力着陆和双足步行规划。

客观评测或分析

PythonRobotics 提供了易于理解和使用的算法集合。该代码经过测试且经过验证，并且依赖性最小，使其适用于广泛的应用程序。

使用建议

若要使用 PythonRobotics，建议按照以下步骤操作：

1. 克隆仓库。

2. 安装必需的库。

3. 在每个目录中执行 Python 脚本。

结论

PythonRobotics 是一个宝贵的资源，为机器人开发提供了丰富的算法集合。该代码易于理解和使用，并且具有广泛的应用。通过使用 PythonRobotics，机器人研究人员和工程师可以提高其算法开发和实现的效率。

7.vue-element-admin：强大易用的vue管理系统框架

🏷️仓库名称： PanJiaChen/vue-element-admin
🌟截止发稿星数: 88157 (今日新增:16)
🇨🇳仓库语言: Vue
🤝仓库开源协议： MIT License
🔗仓库地址： https://github.com/PanJiaChen/vue-element-admin