[10/7 - 10/13] GitHub Weekly Digest

📌 TheAlgorithms/Python

簡介

• This repository contains implementations of various algorithms in Python.
• The implementations are for educational purposes only.
• They may not be as efficient as the algorithms in the Python standard library.
• Use these implementations at your own discretion.

主要功能

• Provides Python implementations of various algorithms.
• Aims to help users understand algorithm concepts and implementations.
• May be less efficient than standard library implementations.

如何使用

• Review the Contribution Guidelines before contributing.
• Join the Discord or Gitter community channels for questions and discussions.

📌 microsoft/generative-ai-for-beginners

簡介

本課程由微軟雲端倡導者提供，包含 21 個課程，教你如何建立生成式 AI 應用程式。

• 每個課程涵蓋不同的主題，你可以從任何課程開始學習。
• 課程分為「學習」課程，解釋生成式 AI 的概念；以及「建構」課程，說明概念並提供 Python 和 TypeScript 的程式碼範例。
• 每個課程還包含「持續學習」部分，提供其他學習資源。

主要功能

• 課程內容包括：
  • 生成式 AI 的基本概念和大型語言模型 (LLM) 的運作方式
  • 如何選擇適合你的用例的模型
  • 如何負責任地建立生成式 AI 應用程式
  • 提示工程的最佳實務和技巧
  • 使用 Azure OpenAI 或 OpenAI API 建立文字生成應用程式、聊天應用程式和搜尋應用程式
  • 使用向量資料庫建立搜尋應用程式
  • 使用低程式碼工具建立生成式 AI 應用程式
  • 使用函式呼叫整合外部應用程式
  • 針對生成式 AI 應用程式應用使用者體驗設計原則
  • 保護生成式 AI 應用程式
  • 管理 LLM 生命週期和 LLMOps
  • 使用 RAG 架構從向量資料庫擷取嵌入式資料
  • 使用開源模型和 Hugging Face 建立應用程式

如何使用

• 需要使用 Azure OpenAI 服務、GitHub 市集模型目錄或 OpenAI API。
• 需要具備 Python 或 TypeScript 的基礎知識。
• 建立 GitHub 帳戶，將整個 repo 分支到自己的 GitHub 帳戶。
• 可以參考「課程設定」課程，學習如何設定開發環境。
• 可以加入 AI Discord 伺服器，與其他學習者交流和獲得支援。
• 可以註冊 Microsoft for Startups Founders Hub，獲得免費的 OpenAI 額度和最高 $150,000 的 Azure 額度，以透過 Azure OpenAI 服務存取 OpenAI 模型。
• 每個課程包含：
  • 關於該主題的簡短影片介紹
  • 課程說明檔案
  • 支援 Azure OpenAI 和 OpenAI API 的 Python 和 TypeScript 程式碼範例
  • 繼續學習的額外資源連結

📌 livekit/agents

簡介

• Livekit Agents 是一個開源框架，用於建立 AI 驅動的伺服器程式，可以即時進行視覺、語音和文字互動。
• 透過 LiveKit 會話，您的 Agent 可以與終端使用者裝置建立連線。
• 在會話期間，您的 Agent 可以處理來自使用者裝置的文字、音訊、影像或影片串流，並使用 AI 模型生成任何組合的相同模態作為輸出，然後將其串流回使用者。
• Agents 與 ChatGPT 相同，透過 LiveKit 進行串流，並以 WebRTC 建立連線，讓使用者可以與 AI 模型進行即時互動。
• 透過 Agents，您可以建立 AI 驅動的伺服器程式，這些程式可以即時看到、聽到和說話。

主要功能

• 支援各種 AI 模型、轉錄和文字轉語音服務，以及 RAG 資料庫的外掛。
• 提供用於構建語音代理或助理的高階抽象，具有自動輪次檢測、中斷處理、函式呼叫和轉錄。
• 與 LiveKit 的電話堆疊相容，允許您的代理撥打或接聽電話。
• 整合的負載均衡系統，管理代理池，具有邊緣端分派、監控和透明故障轉移。
• 您的代理在 localhost、自託管和 LiveKit Cloud 環境中執行方式相同。

如何使用

• 透過 pip install livekit-agents 安裝 Livekit Agents 核心庫。
• 透過 pip install livekit-plugins-openai 安裝外掛，例如 OpenAI 模型、文字轉語音服務等。
• 使用提供的外掛來建立您的 AI 驅動的伺服器程式。
• 參考提供的範例程式碼和檔案來開始使用 Agents。
• 使用 Agents，您可以建立各種不同的 AI 驅動應用程式，例如語音助理、聊天機器人、視訊串流應用程式等。
• 透過 LiveKit 的功能，您的 AI 驅動的伺服器程式可以輕鬆地與使用者裝置建立連線，並進行即時互動。

📌 bol-van/zapret

zapret v.64 簡介

zapret v.64 是一個獨立運作的 DPI 對抗工具，無需依賴第三方伺服器。它可以幫助繞過 HTTP(s) 網站封鎖或延遲，以及 TCP 和 UDP 通訊協定的簽章分析，例如用於封鎖 VPN。此專案主要針對執行 OpenWrt 等嵌入式裝置的路由器，但也支援傳統的 Linux 系統，FreeBSD，OpenBSD 和部分 MacOS。在某些情況下，您也可以將其自訂應用到不同的韌體。zapret v.64 的大部分功能在 Windows 上都能正常運作。

zapret v.64 主要功能

• 繞過 DPI 封鎖： 使用各種技術來欺騙 DPI，例如 TCP 分割、Host 標頭修改、TTL 調整等。
• 支援多種平臺： 支援 Linux、OpenWrt、FreeBSD、OpenBSD 和部分 MacOS。
• 多種工作模式： 包含透明代理 (transparent proxy)、SOCKS 代理、NFQUEUE 處理器等。
• 自動化功能： 提供自動發現封鎖網站並更新封鎖列表的功能。
• 多重策略： 可以為不同的網站或流量型別設定不同的封鎖繞過策略。
• 細粒度控制： 支援對封鎖列表、流量型別、埠、IP 版本進行精細控制。
• 支援 IPV6： 支援 IPv6 網路，並提供與 IPv4 相應的配置和功能。
• 多種封鎖繞過技術： 包含 TCP 分割、TLS records 分割、packet fooling、SYN/ACK 攻擊、UDP 攻擊、IP 分割等。
• 支援 conntrack： 提供內建的 conntrack 模組，用於管理 TCP 連線狀態並提供更精確的流量控制。
• 偵測並更新封鎖列表： 提供自動偵測封鎖網站並更新封鎖列表的功能。

zapret v.64 如何使用

1. 準備工作：

   • 確定您的網路環境：是否使用 NAT、是否支援 traffic offload 等。
   • 使用 blockcheck.sh 測試您的網路環境，瞭解您的 ISP 使用的 DPI 技術。
   • 選擇合適的 zapret 模式：transparent proxy、SOCKS proxy 或 NFQUEUE 處理器。
   • 設定封鎖列表：可以手動建立封鎖列表或使用自動更新功能。
   • 設定流量過濾規則：根據您的需求設定流量過濾規則，例如只過濾 HTTP(s) 流量或只過濾特定的網站。

2. 安裝 zapret：

   • 使用 install_easy.sh 指令碼安裝 zapret，並根據您的需要修改 /opt/zapret/config 檔案。
   • 設定 iptables/nftables 規則：根據您的網路環境和選擇的 zapret 模式，設定 iptables/nftables 規則，將流量轉發到 zapret 處理。

3. 啟動 zapret：

   • 啟動 nfqws 或 tpws 程式。
   • 監控 zapret 執行狀態：使用 dmesg 命令或日誌檢視 zapret 執行狀態。
   • 測試：訪問封鎖的網站，確認 zapret 是否能夠正常工作。
   • 調整配置：根據測試結果，調整 zapret 的配置，例如修改封鎖列表、調整封鎖繞過策略等。

4. 維護 zapret：

   • 定期更新封鎖列表：確保您的封鎖列表是最新的。
   • 監控 zapret 執行狀態：檢查是否有錯誤或異常。
   • 根據需要調整配置：調整 zapret 的配置，以滿足您的需求。

📌 Avaiga/taipy

簡介

Taipy 是一個為資料科學家和機器學習工程師打造的工具，用於構建資料和 AI 網路應用程式。它簡化了開發流程，讓您專注於資料和 AI 演算法，而無需處理複雜的開發和部署問題。

• Taipy 是一個二合一工具，同時提供 UI 生成和場景/資料管理功能。
• 它支援快速開發，允許您在短時間內從簡單的原型到生產就緒的網路應用程式。
• Taipy 僅需 Python 即可完成所有操作，無需學習新語言。

主要功能

Taipy 提供以下主要功能：

• UI 生成: Taipy 允許您使用 Python 程式碼建立使用者介面，無需編寫 HTML 或 JavaScript 程式碼。
• 場景和資料管理: Taipy 允許您定義和管理資料和 AI 模型的處理流程，並自動執行任務。
• Taipy Studio: 您可以使用 Visual Studio Code 中的 Taipy Studio 擴充套件程式，使用無程式碼方式配置場景。

如何使用

• 安裝 Taipy: 使用 pip install taipy 安裝 Taipy。
• 建立場景: 使用 Taipy Studio 或程式碼建立一個場景，定義資料處理流程。
• 建立 UI: 使用 Python 程式碼建立使用者介面，並使用 Taipy 的 API 與場景互動。

範例:

以下是一個簡單的電影推薦系統範例，展示了 Taipy 如何使用 Python 建立 UI 並與資料互動。

import taipy as tp
import pandas as pd
from taipy import Config, Scope, Gui

# 定義輔助函式
def on_genre_selected(state):
    scenario.selected_genre_node.write(state.selected_genre)
    tp.submit(scenario)
    state.df = scenario.filtered_data.read()

# 定義場景和 UI
# ...

這個範例展示瞭如何使用 Taipy 建立一個簡單的 UI 來篩選電影資料，並使用場景管理資料處理流程。