开源项目趋势周刊第270期(20251116)
编者按
如果您打算或者正在使用 Python 做视频处理开发,那 VidGear 这个库一定能够帮得到你。正如官方所说的:“无论您是 Python 新手还是资深开发者,都能从中受益。”VidGear 在后端采用 OpenCV 技术,并通过引入多项尖端功能进一步增强其现有能力——这个就需要您自己去验证了。官方提供了从 OpenCV 库迁移至 VidGear API 的指南。
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Thinc 是一款轻量级深度学习库,提供优雅的类型检查函数式编程 API 用于组合模型,支持 PyTorch、TensorFlow 和 MXNet 等框架定义的层。您可将 Thinc 用作接口层、独立工具包,或灵活开发新模型的途径。Thinc 前代版本已通过 spaCy 和 Prodigy 在数千家企业生产环境中稳定运行。新版旨在让用户自由组合、配置并部署基于自选框架构建的定制模型。——出自《Thinc》
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你好!勤快的作者和贡献者们!辛苦了,感谢你们的辛勤付出。
注:数据来源于 GitHub。数据生成于【2025-11-16 2:00pm】,是一个与一周前的数据进行比较的版本。
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