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工具
為GNU/Linux設計的支持Todoist的工作管理軟體
現在的 Linux 軟體做的都很漂亮，而且還有類似 App Store 的下載服務 ( AppCenter )
darktable是一個開源的攝影工作流程應用程式和 raw 檔案管理工具
darktable是一個開源的攝影工作流程應用程式和 raw 檔案管理工具。為攝影師提供了一個虛擬的光表和暗房。它在資料庫中管理你的數位底片，讓你透過一個可縮放的光表來查看它們，並使你能夠沖洗原始影像，增強它們並將它們導出到本地或遠端儲存。
這個軟體支援 macOS/windows/Linux
Web 應用程式開發
無需編寫任何 JavaScript 即可實現單網頁 web 應用程式的速度
Turbo使用互補技術，大大減少了大多數 Web 應用程式需要編寫的客製化JavaScript的數量。
- Turbo Drive 透過否定整個頁面重新加載的需求來加速連結和表單提交。
- Turbo Frames將頁面分解為獨立的上下文，這些上下文可用於導覽 ，並可被懶惰地加載。
- Turbo Streams 透過WebSocket或響應表單提交，只需使用HTML和一組類似CRUD的操作，就能實現頁面的改變。
- Turbo Native讓你的宏偉巨石成為你的原生 iOS 和 Android 應用的中心，在web和原生部分之間實現無縫過渡。
這一切都透過 wire 發送 HTML 來完成。而對於那些還不夠的情況，你可以透過Hotwire的另一端，用Stimulus完成工作。
資料科學
DeiT：資料高效的影像變換器
這個 repository 包含PyTorch評估程式碼、訓練程式碼和DeiT（資料高效影像變換器）的預訓練模型。
細節可看這篇論文 Training data-efficient image transformers & distillation through attention
首個在小型邊緣裝置上以即時速度執行的競爭性實體分割方法
YolactEdge，是首個在小型邊緣裝置上以即時速度執行的有競爭力的實體分割方法。具體來說，YolactEdge在550×550解析度的影象上，以高達30.8 FPS的速度在Jetson AGX Xavier上執行（在RTX 2080 Ti上則為172.7 FPS），採用ResNet-101骨幹。這是我們論文的程式碼。
未知多個講者的語音辨識
我們提供了論文的PyTorch實現。Voice Separation with an Unknown Number of Multiple Speakers 在這篇論文中，我們提出了一種新的方法，用於分離混合音訊序列，其中有多個聲音同時說話。新方法採用了門控神經網路( gated neural networks )，這些神經網路被訓練成在多個處理步驟中分離聲音，同時保持每個固定輸出通道中的說話者。對於每一個可能的說話者數量，都會訓練一個不同的模型，並採用說話者數量最多的模型來選擇給定樣本中的實際說話者數量。我們的方法大大優於目前的技術水平-對於兩個以上的講者沒有競爭力，正如我們所展示的。請注意，本實現不包含論文中描述的 “IDloss”。
程式設計語言/程式庫
使用 Rust 開發的快速排序演算法
警告：不適合用於營運程式碼。目前正在開發中，用於學習。
這是一個根據輸入的特性（長度、值的範圍、最小值-最大值等）混合比較和非比較方法的排序演算法。它主要利用計數排序演算法的變體，但也會在預期比較演算法更快的情況下回退到基於比較的演算法。
這位開發者有寫一篇 blog https://danielvz.cl/blog/fast-rust.html 紀錄這個演算法的原理
遊戲
VRSpace-多使用者虛擬實境引擎
有了VRSpace，你可以在不犧牲自己隱私的情況下，跨平台玩群組VR遊戲
這位開發者有寫一篇 blog – 為什麼要開發一個虛擬實境伺服器
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