声明式数据建模、定义简单易懂：下一代 ORM 助你效率倍增 | 开源日报 No.102

小柒

发布于 2023-12-05 09:06:38

2030

发布于 2023-12-05 09:06:38

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prisma/prisma[1]

Stars: 34.0k License: Apache-2.0

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Prisma 是一个下一代 ORM，包括以下工具：

Prisma Client：为 Node.js 和 TypeScript 自动生成的类型安全查询构建器
Prisma Migrate：声明式数据建模和迁移系统
Prisma Studio：用于查看和编辑数据库中数据的 GUI 界面

Prima Client 可以在任何使用 Node.js 或 TypeScript 编写的后端应用程序中使用 (包括无服务器应用程序和微服务)。这可以是 REST API、GraphQL API、gRPC API 或其他需要数据库支持的项目。

关键特点与核心优势：

自动生成并且类型安全：使用 Prismia 客户端进行查询时，可以获得完整地代码提示，并确保不会访问不存在属性。
声明式数据建模 & 迁移系统：通过简单易懂的定义来创建你想要表达出来信息。同时也提供了强大而灵活性高效率架构设计能力。
提供查看和编辑数据的视图。

emilwallner/Screenshot-to-code[2]

Stars: 14.6k License: NOASSERTION

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这个项目是一个基于深度学习的神经网络，用于将设计稿转换成代码。该项目分为三个迭代版本：Hello World 版本、主要神经网络层版本和训练泛化能力版本。模型基于 Tony Beltramelli 的 pix2code，并受到 Airbnb 的草图界面和哈佛大学的 im2markup 启发。

核心优势：

使用领域特定标记进行 HTML/CSS 转换，具有 97% 准确率
具有高达 97% 的准确率
支持在少量 GPU 上进行训练
提供了预先训练好的 Bootstrap 模型

Stability-AI/generative-models[3]

Stars: 9.3k License: MIT

Generative Models by Stability AI 是一个开源项目，主要功能是生成模型。该项目的核心优势和关键特点包括：

采用配置驱动的方法实现了模块化设计，通过在 yaml 配置文件中调用 instantiate_from_config() 函数来构建和组合子模块。
使用 PyTorch Lightning 进行训练，并且可以轻松使用其他基于基础模块的训练封装器。
清理了核心扩散模型类 (从以前的 LatentDiffusion 改为现在的 DiffusionEngine)，不再需要广泛地派生子类。处理各种类型条件输入 (向量、序列、空间条件等) 统一使用单个类：GeneralConditioner。
将引导程序 (如无分类器指导) 与采样器分离，并且采样器独立于模型本身。
对自编码网络进行了清理和改进。

primefaces/primeng[4]

Stars: 8.7k License: NOASSERTION

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最完整的 Angular UI 组件库。

a16z-infra/companion-app[5]

Stars: 5.5k License: MIT

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AI Companion App 是一个轻量级的栈，用于创建和托管自己的 AI 伴侣。

主要功能：

创建并与浏览器或通过短信进行文本聊天的 AI 伴侣互动
确定您伴侣的个性和背景故事
提供了 ChatGPT 和 Vicuna 上运行的多种类型 (如恋爱、友谊、娱乐等) AI 伴侣模型选择
使用相似度搜索来检索对话内容以提供更深入有趣的交流体验
在队列中保留对话记录，并将其包含在提示中以实现一定程度上记忆式会话

binpash/try[6]

Stars: 4.6k License: MIT

try 是一个开源项目，它允许你在实际变更系统之前运行命令并检查其效果。try 使用 Linux 的 namespace 和 overlayfs 联合文件系统来实现这一功能。该项目具有以下核心优势：

可以在不影响真实系统的情况下运行命令，并对其结果进行检查。
支持自定义已存在的 overlay 目录。
提供了交互式界面和忽略路径等功能。