"星"推荐：CLIP（对比语言-图像预训练）是一个在各种（图像、文本）对上训练的神经网络。可以用自然语言指示它在给定图像的情况下预测最相关的文本片段，而无需直接对任务进行优化，这与 GPT-2 和 3 的零样本功能类似。我们发现，CLIP 在 ImageNet "zero-shot" 上的性能与原始 ResNet50 不相上下，而无需使用任何原始的 128 万个标注示例，从而克服了计算机视觉领域的几大挑战。——出自《CLIP》

"星"推荐：Sleuth Kit 是一个开源取证工具包，用于分析微软和 UNIX 文件系统和磁盘。Sleuth Kit 使调查人员能够从事件响应期间获取的图像或实时系统中识别和恢复证据。Sleuth Kit 是开放源代码的，调查人员可以验证该工具的操作或根据特定需求对其进行定制。——出自《The Sleuth Kit® (TSK)》

"星"推荐：Ray 是将 Python 和人工智能应用程序从笔记本电脑扩展到集群的统一方法。有了 Ray，您可以将相同的代码从笔记本电脑无缝扩展到集群。Ray 设计为通用型，这意味着它可以高效运行任何类型的工作负载。如果您的应用程序是用 Python 编写的，您就可以使用 Ray 进行扩展，而无需其他基础设施。——出自《Ray》

星推荐：Hanami 是一个现代 Ruby Web 框架，它具备：快速的响应时间；功能齐全而轻量；默认安全；简单而高效。如果你正在寻找新的方法来构建可维护的、安全的、更快的和可测试的 Ruby 应用程序，Hanami 正是为像你这样的人建立的。—出自《Hanami》

星推荐：Know Streaming 是一套云原生的 Kafka 管控平台，脱胎于众多互联网内部多年的 Kafka 运营实践经验，专注于Kafka运维管控、监控告警、资源治理、多活容灾等核心场景。通过平台化、可视化、智能化建设，方便了用户和运维人员的日常使用。—出自《Know Streaming》

星推荐：QcoDeS 是一个基于 Python 的数据采集框架，由哥本哈根/代尔夫特/悉尼/微软量子计算联盟开发。其目标是为物理学实验提供一个通用的框架。—出自《QcoDeS》。

星推荐：EMBA 被设计为渗透测试人员的核心固件分析工具。它支持完整的安全分析过程，从固件提取过程开始，通过仿真进行静态分析和动态分析，最后生成报告。EMBA自动发现固件中可能存在的薄弱点和漏洞。例如，不安全的二进制文件、旧的和过时的软件组件、潜在的脆弱脚本或硬编码密码。—出自《EMBA》