软件Immich功能：照片、视频备份

软件Immich 软件功能：照片、视频备份 支持平台：#iOS #Android 软件简介：一个用于移动设备上的照片和视频的自托管备份的工具。可以直接备份照片和视频到服务器。 允许多个用户使用同一个服务器备份和访问内容。可以创建共享相册，与他人分享照片和视频。支持通过元数据、对象、人脸和标签进行搜索。 软件下载：点击下载 频道 群聊 投稿 商务

是一个用于 JavaScript 和 TypeScript monorepos 的高性能构建系统，可以将构建速度提高 85%。被

是一个用于 JavaScript 和 TypeScript monorepos 的高性能构建系统，可以将构建速度提高 85%。被Next.js收购后开源。 特性包括增量构建 、构建时检测文件内容是否变化 、并行执行等。 ​​

待开发（后MVP）：·云集成- 索引和备份到 Apple Photos、Google Drive、·Dropbox、OneDri

待开发（后MVP）： ·云集成- 索引和备份到 Apple Photos、Google Drive、·Dropbox、OneDrive 和 Mega + 简单的 API，供社区添加更多内容。 ·加密保险库- 轻松管理和加密敏感文件，建立在 VeraCrypt 之上。加密单个文件或创建灵活大小的保管库。 ·密钥管理器- 查看、安装、卸载和隐藏密钥。安装的密钥会自动解锁文件系统的各个区域。 ·冗余目标- 确保您的重要数据存在特定数量的副本，发现有风险的文件并监控设备/驱动器的运行状况。 ·时间线- 查看内容的线性时间线，前往任何时间并查看以视觉方式呈现的媒体。 ·媒体编码器- 将视频和音频编码为各种格式，使用标签自动化。使用 FFMPEG 构建。 ·工作人员- 统一利用设备的计算能力以更快的速度编码和执行任务。 ·Spacedrive Cloud - 我们将为您托管一个始终在线的云设备，并提供即用即付的存储计划。 ·自托管- Spacedrive 可以作为服务部署，就像为您的个人云提供动力的另一台设备一样。

YY 在 GitHub 开源的一款高性能、轻量级神经网络部署 #框架 ：。

YY 在 GitHub 开源的一款高性能、轻量级神经网络部署 #框架 ：。 可将真实人脸快速转换为迪士尼、3D 游戏、油画画像风格的人脸外形，并提供了适配多场景的目标检测、物品分割、对象识别等功能。 已为 Hago、VOO、VFlyCloud、VFly、 马克水印相机等 App 提供 20 余种 AI 能力的支持，覆盖直播、短视频、视频编辑等泛娱乐场景和工程场景

一款高性能的开源 SQL #数据库 ：，()为提高性能而生，针对时间序列进行了优化处理。

一款高性能的开源 SQL #数据库 ：，()为提高性能而生，针对时间序列进行了优化处理。 拥有一个可交互式控制台，开发者可通过拖拽等方式，在界面上直接对数据进行处理，并查看其可视化结果。 该数据库适用于金融服务、物联网、机器学习 、DevOps 和可观测性应用等场景。

：多语言、高性能、可定制：350亿参数的开源语言模型

：多语言、高性能、可定制：350亿参数的开源语言模型 - C4AI Command-R是一个350亿参数的高性能生成式模型，由Cohere和Cohere For AI联合开发。 - Command-R是一个大型语言模型，其开放权重针对多种用例进行了优化，包括推理、摘要和问答。 - Command-R具有多语言生成能力，在10种语言上进行了评估，并具有高性能的RAG(Retrieval-Augmented Generation)能力。 - 该模型的许可证为CC-BY-NC，使用时还需遵守C4AI的可接受使用政策。 - Command-R的上下文长度为128K，可以使用Hugging Face的Transformers库进行调用和使用。 - C4AI Command-R的发布展示了Cohere在开发大型语言模型方面的实力。350亿参数的模型规模处于业界领先水平，有望在多个应用领域取得突破。 - Command-R的开放权重和对多种用例的优化，为开发者和研究者提供了灵活性和可定制性。这有助于促进模型的应用和创新。 - 多语言生成能力和高性能RAG能力的结合，使Command-R在跨语言任务和知识密集型任务上具有独特优势。这可能推动自然语言处理技术在全球范围内的普及和应用。 - CC-BY-NC许可证和C4AI的可接受使用政策体现了Cohere对于负责任AI开发的重视。在开放模型的同时，设置合理的使用边界，有助于防范潜在的滥用风险。 - 基于Hugging Face生态系统发布模型，降低了用户的使用门槛。这种与主流开源社区的融合，有利于Command-R的推广和迭代。 - 尽管Command-R的开放权重提供了灵活性，但对于缺乏计算资源的中小型开发者而言，350亿参数的模型规模可能难以承受。这可能加剧AI开发的门槛和不平等。 - Command-R在多语言任务上的出色表现，可能促使更多开发者将其应用于跨文化交流和全球化业务。但过度依赖单一模型，可能忽视了不同语言和文化的独特性。 - 开放模型虽然有利于创新，但也可能加剧恶意使用和滥用的风险。即使有使用政策的约束，在实践中难以对每一个应用进行有效监管。这需要技术和制度的双重发力。