需求人群:
"目标受众为Python开发者、数据科学家和研究人员。marimo以其反应式编程环境、强大的交互性和协作功能,特别适合需要进行复杂数据处理和分析的专业人士,以及希望将代码和分析结果快速转换为可共享应用程序的开发者。"
使用场景示例:
- 交互式嵌入探索器:由marimo团队创建,用于数据和模型的交互式探索。
- 神经网络与Micrograd:由marimo团队创建,用于构建和训练神经网络。
- 轨迹规划:由Philipp Schiele创建,用于航天器轨迹规划的计算实验。
产品特色:
- 反应式执行:运行一个单元格,marimo会通过自动运行受影响的单元格来响应,无需手动管理笔记本状态。
- 交互式元素:提供数据框架GUI和图表等反应式UI元素,使得数据处理直观快速。
- 代码和模型实验:快速实验代码和模型,将UI元素绑定到Python值。
- Python优先设计:笔记本是纯Python编写,存储为.py文件,可以与git版本控制一起使用。
- 可复现执行:笔记本以确定的顺序执行,没有隐藏状态,删除单元格时marimo会删除其变量并更新受影响的单元格。
- 协作友好:可以与git一起协作笔记本,小的更改产生小的差异,支持将笔记本作为HTML导出或作为web应用服务。
- 开发者体验:编辑器包含GitHub Copilot、自动补全、悬停提示、vim键绑定、代码格式化、调试面板和广泛的热键。
使用教程:
1. 访问marimo官网并下载安装Python包:通过命令行运行`pip install marimo`。
2. 启动marimo:安装完成后,在命令行中输入`marimo tutorial intro`开始一个入门教程。
3. 探索在线游乐场:访问提供的链接,尝试marimo的在线编程环境。
4. 创建和编辑笔记本:使用marimo编辑器创建新的笔记本或编辑现有的.py文件。
5. 运行和分享笔记本:在笔记本中编写代码,运行单元格,并使用marimo CLI将笔记本导出为HTML或作为web应用服务。
6. 协作和版本控制:利用git进行笔记本的版本控制和协作。
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下一代Python笔记本
marimo是一个开源的Python反应式笔记本,它具有可复现性、对git友好、可以作为脚本执行,并且可以作为应用程序分享。它通过自动运行受影响的单元格来响应单元格的更改,消除了管理笔记本状态的繁琐工作。marimo的UI元素如数据框架GUI和图表,使得数据处理变得快速、未来感和直观。marimo笔记本以.py文件存储,可以与git版本控制一起使用,可以作为Python脚本运行,也可以导入符号到其他笔记本或Python文件中,并使用你喜欢的工具进行lint或格式化。所有这些都在现代的 AI 支持的编辑器中进行。
开源的网页自动化库,支持任何大型语言模型(LLM)
browser-use是一个开源的网页自动化库,允许大型语言模型(LLM)与网站进行交互,通过简单的接口实现复杂的网页操作。该技术的主要优点包括对多种语言模型的通用支持、交互元素自动检测、多标签页管理、XPath提取、视觉模型支持等。它解决了传统网页自动化中的一些痛点,如动态内容处理、长任务解决等。browser-use以其灵活性和易用性,为开发者提供了一个强大的工具,以构建更加智能和自动化的网页交互体验。
Mochi视频生成器的ComfyUI包装节点
ComfyUI-MochiWrapper是一个用于Mochi视频生成器的包装节点,它允许用户通过ComfyUI界面与Mochi模型进行交互。这个项目主要优点是能够利用Mochi模型生成视频内容,并且通过ComfyUI简化了操作流程。它是基于Python开发的,并且完全开源,允许开发者自由地使用和修改。目前该项目还处于积极开发中,已经有一些基本功能,但还没有正式发布版本。
终极AI、Mermaid和可视化制图套件
Mermaid Whiteboard是一个基于文本的制图工具,由获奖的开源项目Mermaid JS背后的团队开发。它允许用户通过文本创建各种图表,包括流程图、序列图、甘特图等。Mermaid Chart通过简化文档流程、提高工作流程和团队间的沟通效率,为系统设计和新团队成员的培训带来了革命性的变化。
多人协作的数据平台,支持SQL和Python的交互式笔记本。
Briefer是一个开源的数据平台,它允许用户运行SQL和Python代码,并将笔记本转化为仪表板和数据应用。它支持连接多种数据源,如Postgres、BigQuery、Redshift等,并且可以利用查询结果直接在Python代码块中使用。此外,它还提供了预安装的库和内置AI助手来帮助用户更快速地编写代码。Briefer的仪表板和数据应用功能,使得用户可以创建交互式的页面,用于数据探索和决策支持。
开源自主软件开发系统
SuperCoder 2.0是一个开源的自主软件开发系统,利用大型语言模型(LLMs)和大型动作模型(LAMs)针对Python代码生成进行微调,以实现更高精度的一次性或少次编程。它结合特定于开发框架的软件护栏,如Flask和Django,与SuperAGI的通用智能开发代理一起,提供复杂的现实世界软件系统。SuperCoder 2.0还确保了您的知识产权和代码免受AI相关的滥用,并与现有的开发栈如Jira、Github或Gitlab、Jenkins、CSPs以及QA解决方案如BrowserStack/Selenium Clouds深度集成,确保无缝的软件开发体验。
下一代AI驱动的富文本编辑器
AIEditor是一个基于Web组件开发的AI驱动的富文本编辑器,支持任何框架,支持私有部署以确保数据和隐私安全。它具有强大的AI功能,如拼写和语法检查、文本扩展和压缩、一键翻译和内容摘要等,无需离开编辑器即可完成。此外,它还支持多人实时协作和评论功能,适合软件开发、市场营销、法律文件审查等多种场景。
一个交互式绘图应用,用于数学方程的绘制和计算。
AI Math Notes 是一个开源的交互式绘图应用程序,允许用户在画布上绘制数学方程。应用程序利用多模态大型语言模型(LLM)计算并显示结果。该应用程序使用Python开发,利用Tkinter库创建图形用户界面,使用PIL进行图像处理。灵感来源于Apple在2024年全球开发者大会(WWDC)上展示的'Math Notes'。
Dreamseer是一款将数据科学与艺术相结合的平台,通过解读梦境来理解自我和世界。
Dreamseer是一款APP,通过数据科学解读梦境,帮助用户深入了解自己,并实现个人成长和进化。它的主要优点包括提供深入洞察力、推动社区协作、扩展梦境世界等。Dreamseer定位于个人成长和社区合作的领域。
AI社区共建未来,开源开放科学推进AI民主化
Hugging Face是一个AI社区平台,致力于通过开源和开放科学的方式来推进人工智能的发展和民主化。它为机器学习社区提供了协作模型、数据集和应用程序的环境。主要优势包括:1)协作平台,可无限托管和共享模型、数据集和应用程序。2)开源堆栈,加速ML开发流程。3)支持多模态(文本、图像、视频、音频、3D等)。4)建立ML作品集,在全球分享你的作品。5)付费计算和企业解决方案,提供优化的推理端点、GPU支持等。
开源数据科学公司
Posit是一家致力于为个人、团队和企业创建令人难以置信的开源工具的公司。它提供开源云和企业产品,包括RStudio IDE、Shiny、Posit Cloud等。Posit的产品能够加速数据分析和数据科学的过程,适用于不同规模的用户。Posit的产品定价灵活,适合个人用户、学术界、小型企业和大型企业。
Langroid是一个基于Python的轻量级LLM框架
Langroid是一个轻量级、可扩展和原则性的Python框架,可以轻松地构建基于LLM的应用程序。您可以设置代理,为它们配备可选组件(LLM、向量存储和方法),分配它们任务,并让他们通过交换消息协作解决问题。这个多代理范例的灵感来自Actor框架(但您不需要了解任何关于这个的知识!)。Langroid提供了一个全新的LLM应用程序开发方式,在简化开发人员体验方面进行了深思熟虑;它不使用Langchain。我们欢迎贡献--请参阅贡献文档以获取贡献想法。
AI-native 数据笔记本,解决您的数据问题
Einblick 是一款 AI-native 数据笔记本,可自动编写和修复代码,绘制漂亮的图表,构建模型等。它结合了 OpenAI 和 LangChain 的强大功能,使用直观的数据科学画布,让您专注于数据交付,而不是语法和手动调整图表和表格。它具有可视化的工作流程、灵活的 UI 和集成的交互组件,可以轻松创建图表、表格、机器学习模型等。Einblick 还提供云端环境,节省调试和同步的时间和资源。它适用于数据科学团队的协作和使用,提供安全可扩展的解决方案。
全球顶尖开源人才与全球品牌之间的无限开源协作
Assisterr通过AI将全球顶尖开源人才与全球品牌紧密结合,共同创造和分享创意,缩小双方之间的差距。它是一个基于AI的平台,简化了顶尖开源人才的入职、支持和激励过程。它还提供LLM培训基础设施,创建一个自动更新的知识库,以及AI副驾驶功能,为开发人员提供轻松的入职和支持。通过分析贡献效率并做出数据驱动的决策,它还提供数据和洞察力。除此之外,Assisterr通过DEV Quests激励和奖励开发人员社区,同时将他们的努力与项目需求保持一致。
轻松构建内部工具的开源低代码平台
ILLA Cloud是一个开源的低代码平台,具备React组件库,可在几分钟内构建内部应用程序。它提供了多种现成的组件和数据库集成,可用于构建AI工具、管理面板、仪表盘等。拥有美观的用户界面、实时协作、与任何数据源连接、可定制的组件等功能。ILLA Cloud可以帮助您以极快的速度构建内部工具。
Qwen2.5-Coder系列的1.5B参数指令调优模型
Qwen2.5-Coder是Qwen大型语言模型的最新系列,专为代码生成、代码推理和代码修复而设计。基于强大的Qwen2.5,通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。此模型是1.5B参数的指令调优版本,采用GGUF格式,具有因果语言模型、预训练和后训练阶段、transformers架构等特点。
开源的GenAI应用网关,快速构建个性化的AI应用
Arch是一个开源的网关,专为处理提示(prompts)而设计,它利用快速的大型语言模型(LLMs)来处理提示,并与后端系统无缝集成。Arch基于Envoy构建,支持任何应用程序语言,并提供快速部署和透明升级。它提供了包括流量管理、前端/边缘网关、监控和端到端追踪在内的多种功能,帮助开发者构建快速、健壮和个性化的GenAI应用。
AI模型部署和推理优化的专家
Neural Magic是一家专注于AI模型优化和部署的公司,提供领先的企业级推理解决方案,以最大化性能和提高硬件效率。公司的产品支持在GPU和CPU基础设施上运行领先的开源大型语言模型(LLMs),帮助企业在云、私有数据中心或边缘环境中安全、高效地部署AI模型。Neural Magic的产品背景信息强调了其在机器学习模型优化方面的专业知识,以及与科研机构合作开发的创新LLM压缩技术,如GPTQ和SparseGPT。产品价格和定位方面,Neural Magic提供了免费试用和付费服务,旨在帮助企业降低成本、提高效率,并保持数据隐私和安全。
免费 npm 库,用 Llama 3.2 Vision 进行 OCR,输出 markdown 文本
开源 npm 库,免费使用 Llama 3.2 Vision 进行 OCR,支持本地和远程图像,计划支持 PDF,受 Zerox 启发,有免费和付费接口
人脸匿名化技术,保留关键细节同时有效保护隐私。
face_anon_simple是一个人脸匿名化技术,旨在通过先进的算法在保护个人隐私的同时保留原始照片中的面部表情、头部姿势、眼神方向和背景元素。这项技术对于需要发布包含人脸的图片但又希望保护个人隐私的场合非常有用,比如在新闻报道、社交媒体和安全监控等领域。产品基于开源代码,允许用户自行部署和使用,具有很高的灵活性和应用价值。
Qwen2.5-Coder系列中的3B参数模型,专注于代码生成与理解。
Qwen2.5-Coder-3B是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型,专注于代码生成、推理和修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过增加训练令牌至5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等,实现了在代码生成、推理和修复方面的显著改进。Qwen2.5-Coder-32B已成为当前最先进的开源代码大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。此外,Qwen2.5-Coder-3B还为现实世界的应用提供了更全面的基础,如代码代理,不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势。
Qwen2.5-Coder系列中的7B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-7B是基于Qwen2.5的大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。它在5.5万亿的训练令牌上进行了扩展,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,是目前开源代码语言模型的最新进展。该模型不仅在编程能力上与GPT-4o相匹配,还保持了在数学和一般能力上的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
Qwen2.5-Coder系列中的14B参数代码生成模型
Qwen2.5-Coder-14B-Instruct是Qwen2.5-Coder系列中的一个大型语言模型,专注于代码生成、代码推理和代码修复。基于强大的Qwen2.5,该模型通过扩展训练令牌到5.5万亿,包括源代码、文本代码接地、合成数据等,成为当前开源代码LLM的最新技术。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
开源代码生成大型语言模型
Qwen2.5-Coder是一系列专为代码生成设计的Qwen大型语言模型,包含0.5、1.5、3、7、14、32亿参数的六种主流模型尺寸,以满足不同开发者的需求。该模型在代码生成、代码推理和代码修复方面有显著提升,基于强大的Qwen2.5,训练令牌扩展到5.5万亿,包括源代码、文本代码基础、合成数据等。Qwen2.5-Coder-32B是目前最先进的开源代码生成大型语言模型,其编码能力与GPT-4o相匹配。它不仅增强了编码能力,还保持了在数学和通用能力方面的优势,并支持长达128K令牌的长上下文。
专为软件改进设计的开源大型语言模型。
Lingma SWE-GPT是一个开源的大型语言模型,专注于软件工程领域的任务,旨在提供智能化的开发支持。该模型基于Qwen系列基础模型,经过额外训练以增强其在复杂软件工程任务中的能力。它在软件工程智能代理的权威排行榜上表现出色,适合需要自动化软件改进的开发团队和研究人员。
开源AI开发者助手,提升开发效率。
OpenHands是由All Hands AI开发的开源AI软件工程师,旨在帮助开发者处理积压的工作,让他们能够专注于解决难题、创造性挑战和过度工程化他们的配置文件。该产品在SWE-bench验证问题集中解决了超过一半的问题,是首个得分超过50%的AI工程师。此外,来自十几个学术机构的顶级代码生成研究人员每天都在帮助改进它。OpenHands在GitHub上以MIT许可证开源,拥有35k星标和190+贡献者。它与AI安全专家如Invariant Labs合作,以平衡创新与安全。
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