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与语言无关的开源框架，用于将生成式agent添加到视频游戏、可视化小说和其他形式的交互式媒体 该框架有两个目标 使用易于使用的无代码仪表板，抽象出提示设计详细代理和精心设计故事情节的复杂性 除了聊天之外，还支持各种开箱即用的用户代理交互 - 代理操作、情绪查询、玩家护栏等 - 并在一个简单的小型 API 中公开它 | #框架

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：旨在帮助小白开发者通过实践构建个人知识库助手，学习大模型应用开发的基础入门 主要内容包括： 大模型简介，何为大模型、大模型特点是什么、LangChain 是什么，针对小白开发者的简单介绍； 如何调用大模型 API，本节介绍了国内外知名大模型产品 API 的多种调用方式，包括调用原生 API、封装为 LangChain LLM、封装为 Fastapi 等调用方式，同时将包括百度文心、讯飞星火、智谱AI等多种大模型 API 进行了统一形式封装； 大模型开发流程及架构，大模型应用开发的基本流程、一般思想和本项目的架构分析； 数据库搭建，不同类型知识库文档的加载、处理，向量数据库的搭建； Prompt 设计，如何设计 Prompt 来让大模型完成特定任务，Prompt Engineering 的原则和技巧有哪些； 验证迭代，大模型开发如何实现验证迭代，一般的评估方法有什么； 前后端开发，如何使用 Gradio、FastAPI 等框架快速开发大模型 Demo，展示应用能力。

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SSLRec是一个基于 PyTorch 的深度学习框架，用于通过自我监督学习技术增强的推荐系统。包含常用的数据集、用于数据处理、

SSLRec是一个基于 PyTorch 的深度学习框架，用于通过自我监督学习技术增强的推荐系统。包含常用的数据集、用于数据处理、训练、测试、评估和最先进的研究模型的代码脚本。 SSLRec提供了大量实用函数和易于使用的界面，简化了推荐模型的开发和评估。 突出特点 灵活的模块化架构。SSLRec 库采用模块化架构，可以轻松定制和组合模块。这使用户能够创建适合其特定需求和要求的个性化推荐模型。 多样化的推荐场景。SSLRec 库是一个多功能工具，适合有兴趣在不同推荐系统研究领域构建有效推荐模型的研究人员和从业者。 综合最先进的模型。我们的 SSLRec 框架为各种场景提供了广泛的 SSL 增强推荐模型。研究人员可以使用先进技术评估这些模型，并将其作为推动推荐系统领域创新的基础。 统一数据馈送和标准评估协议。SSLRec框架具有统一的数据馈送器和标准评估协议，可以轻松加载和预处理来自各种来源和格式的数据，同时确保对推荐模型的客观和公平评估。 丰富的实用功能。SSLRec 库提供了大量实用函数，可以简化推荐模型的开发和评估。这些功能结合了推荐系统的常见功能以及图操作、网络架构和损失函数的自监督学习。 易于使用的界面。我们提供了一个用户友好的界面，可以简化推荐模型的训练和评估。这使得研究人员和从业者能够轻松高效地试验各种模型和配置。 | #框架

Neutralinojs – 使用 JavaScript 构建轻量级跨平台桌面应用程序。 ​​​|| #框架

Neutralinojs – 使用 JavaScript 构建轻量级跨平台桌面应用程序。 ​​​|| #框架 Neutralinojs 是一个轻量级、可移植的桌面应用程序开发框架。它允许你使用 JavaScript、HTML 和 CSS 开发轻量级的跨平台桌面应用程序。你可以使用任何编程语言（通过扩展 IPC）扩展 Neutralinojs，并将 Neutralinojs 用作任何源文件的一部分（通过子进程 IPC）。 在 Electron 和 NWjs 中，你必须安装 Node.js 和数百个依赖库。嵌入式 Chromium 和 Node 让简单的应用变得臃肿。Neutralinojs 提供了一个轻量级和可移植的 SDK，它是 Electron 和 NW.js 的替代品。Neutralinojs 不捆绑 Chromium，而是使用操作系统中现有的 Web 浏览器库（例如：Linux 上的 gtk-webkit2）。Neutralinojs 为本机操作实现了一个 WebSocket 连接，并嵌入了一个静态 Web 服务器来提供 Web 内容。此外，它还为开发人员提供了一个内置的 JavaScript 客户端库。 功能： 便携式开发套件。 应用程序开发人员无需编译。 用户不需要额外的依赖项。 原生功能支持：读取文件、运行系统命令等。 与基于铬节点的框架相比，资源占用更少。 跨平台：Neutralinojs 应用程序适用于 Linux、Windows、macOS 和 Web。 简单灵活的开发环境。