轻量Python框架，提供用于创建和渲染Blender场景的高级API。框架主要关注3D计算机视觉可视化，简化了对Blender

轻量Python框架，提供用于创建和渲染Blender场景的高级API。框架主要关注3D计算机视觉可视化，简化了对Blender的某些功能和对象的使用。 主要特点： 1.简单的界面： Blendify 提供了一个用户友好的界面来执行常见的可视化任务，而无需深入研究复杂的 Blender API。 2.易于集成： Blendify 与开发脚本无缝集成，实现常用例程和功能： 点云、网格和基元的原生支持； 支持逐顶点颜色和纹理； 带有阴影捕捉器对象的高级阴影； 具有平滑摄像机轨迹的视频渲染； 支持常见相机型号； 导入和导出 .blend 文件以与 Blender 进行更深入的集成。 3.快速入门： Blendify 易于上手，不需要单独安装 Blender。你需要做的就是运行pip install blendify。 | #框架

开源的Agent编排框架，旨在自动化和优化AI开发流程。

开源的Agent编排框架，旨在自动化和优化AI开发流程。 利用OpenAI Assistants API的强大功能，可以创建具有不同角色和功能的协作agent(Agencies)。该框架旨在以一种更动态、灵活和高效的基于Agent的系统取代传统的AI开发方法。 | #框架

《MacroDroid(任务自动化) v5.53.11 安卓自动化软件》

《MacroDroid(任务自动化) v5.53.11 安卓自动化软件》 简介：一款功能强大的安卓平台自动化工具，支持通过触发器、条件和动作的组合，实现设备设置、通知管理、应用控制等任务的智能联动，大幅提升操作效率。 亮点：直观的图形化操作界面降低使用门槛，内置大量常用场景模板，支持第三方插件拓展能力，无需编程基础即可创建个性化自动化脚本。 标签： #安卓自动化#任务触发器#预设模板#插件扩展#MacroDroid#Android 更新日期：2025-04-20 04:19:43 链接：

-轻量级LLM交互框架：简化生产代码中语言模型的应用，提供结构化Pydantic模型与非结构化文本输出的互操作性，支持LiteL

-轻量级LLM交互框架：简化生产代码中语言模型的应用，提供结构化Pydantic模型与非结构化文本输出的互操作性，支持LiteLLM等语言模型，定义提示为Python函数，支持异步批处理和快速迭代，适用于大规模生成任务 | #框架

一个命令行框架，旨在自动化资产发现、反 reconnaissance 和漏洞扫描的工作流程。它支持自动化分发扫描、超级容易定制扫

一个命令行框架，旨在自动化资产发现、反 reconnaissance 和漏洞扫描的工作流程。它支持自动化分发扫描、超级容易定制扫描、仪表板支持、漏洞管理、高级警报和 DNS 服务集成 | #框架 #命令行

TensorFlow 是一个最先进的开源框架，可简化高级分析应用程序的开发和执行。它非常强大，并有可能在图形的帮助下为任何系统训

TensorFlow 是一个最先进的开源框架，可简化高级分析应用程序的开发和执行。它非常强大，并有可能在图形的帮助下为任何系统训练模型。 开发人员、数据科学家和 ml 工程师大量使用它来自动化流程、开发新系统和并行处理应用程序（如神经网络）。我们可以训练和运行深度神经网络，用于图像视频识别、单词嵌入、手写数字分类等。 TensorFlow 的巨大优势之一是其由数据科学家、ML 研究人员和数据工程师组成的开源社区，他们为其存储库做出贡献，使其更快、更有效地开发和训练 ML 和深度学习模型。它使用Python作为前端API，用于使用该框架构建应用程序，但具有其他几种语言的包装器，包括C++和Java。这意味着我们可以快速训练和部署我们的模型，无论编程语言或平台如何。 不可否认，学习TensorFlow可以使您的简历和作品集变得强大。本文评估了一些由世界领先的教育工作者提供的高质量 TensorFlow 课程，以帮你实现跨越式的职业目标。 | #框架