一、《swagger》

一个专门为开发者和技术团队打造的平台

这个网站名叫swagger，它是一个专门为开发者和技术团队打造的平台，帮助他们设计、构建和文档化他们的API。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都可以轻松地使用swagger来创建强大的API。通过swagger，用户可以快速、可视化地设计API，然后将其导出到各种格式的文档中，包括OpenAPI和Swagger等。用户还可以在swagger上进行团队协作，并轻松管理API的整个生命周期。 这个网站可以给用户带来巨大的帮助。首先，swagger提供了强大的API设计和文档化工具，帮助开发者们快速、可视化地创建API，并确保文档的准确性和一致性。其次，swagger还...详情

二、《Sloyd》

3D建模工具

Sloyd是一个3D建模工具，可以帮助用户快速轻松地为他们的项目创建3D资产。它使用参数生成器和机器学习实时创建游戏资产。它还具有一个可以在浏览器中使用的网络编辑器，以及一个不断扩展的生成器和定制选项库。详情

三、《PbootCMS官网》

全新内核且永久开源免费的PHP企业网站开发建设管理系统

PbootCMS是全新内核且永久开源免费的PHP企业网站开发建设管理系统，是一套高效、简洁、 强悍的可免费商用的PHP CMS源码，能够满足各类企业网站开发建设的需要。系统采用简单到想哭的模板标签，只要懂HTML就可快速开发企业网站。官方提供了大量网站模板免费下载和使用，将致力于为广大开发者和企业提供最佳的网站开发建设解决方案。详情

四、《始智AI》

中国AI开源社区，汇聚开源模型和数据集等资源，让AI资源更方便获取。

在始智AI中国AI开源社区，用户可以通过浏览网站首页轻松获取最新的开源模型和数据集资源。在搜索栏中输入相关关键词，即可快速找到所需内容。此外，用户还可以在网站上找到与AI相关的最新文章和资讯，了解行业动态和前沿技术。无论用户是初学者还是专业人士，始智AI都能满足他们对AI资源的需求。 始智AI中国AI开源社区提供了丰富的产品功能，包括但不限于开源模型和数据集资源聚合、AI相关文章和资讯浏览、技术交流和分享等。用户可以通过搜索栏快速找到所需的开源模型和数据集资源，还可以在文章栏目了解最新的AI相关文章和资讯。同时...详情

五、《iFlyCode》

iFlyCode 是一款 AI 编程工具，专注于代码层面，工具基于讯飞星火 V2.0 大模型，具备代码生成、代码补齐、代码纠错、代码解释、生成单元测试等功能。

科大讯飞旗下星火认知大模型V2.0正式发布，重磅发布代码能力、多模态能力。 同时，文本生成能力、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学能力等全面升级。 此外，科大讯飞还发布了智能编程助手 iFlyCode1.0，具备代码生成、代码补齐、代码纠错、代码解释、生成单元测试等功能。 申请试用地址：https://iflycode.xfyun.cn/详情

六、《Go语言中文社区》

去语言中文网Golang中文社区,...

去语言中文网Golang中文社区,去语言中文网Golang中文社区去语言中文网,中国Golang社区,去语言学习园地,致力于构建完善的Golang中文社区,去语言爱好者的学习家园。分享转语言知识,交流使用经验详情

七、《Stable Chat》

Stability AI 最新推出的免费聊天对话网站

Stability AI 最新推出的免费聊天对话网站详情

八、《Excel Formularizer》

AI将文本输入转换为Excel公式处理

AI将文本输入转换为Excel公式处理详情

九、《qunee拓扑图组件》

拓扑图组件

一套基于HTML5的网络图组件 使用HTML5 Canvas技术，绘制清新、流畅的网络图，可用于社交网络图、拓扑图、流程图、地图等需求， JS组件封装，藏繁琐于简洁，轻松构建优雅的互联网应用与企业应用，让数据的在线可视化变得容易； 组件特点 轻巧、高性能 - 支持上万图元，流畅操作 矢量图形 - 支持矢量图形，无极缩放 交互体验 - 漫游交互，改进交互事件、支持手持设备 注重细节 - GIF动画，丰富渐变，层次控制等 Qunee发音 Qunee - 发音为“kjuːni”，寓意优雅轻巧，符合我们对于产品细节与用户体验的一种态度 提供Web图形...详情

十、《LangChain》

开发由语言模型驱动的应用程序的框架

LangChain是一个开源框架，示例中提供的Python和Js来操作大型语言模型（如GPT4）。首先使用pip或conda命令来安装LangChain，然后根据你的需求，设置一些必须的环境变量，在这个环境下，你可以构建语法模型的应用程序。LangChain 允许将不同的组件“链”在一起，以创建更高级的 LLMs 用例，例如聊天机器人，生成问答，摘要等。 更具体的，例如当你需要做摘要时，可以利用 Lang Chain 工具，将分段文本送入LLM进行summary，或者使用map_reduce的chain_type，以将多个文档合并成一个链，然后运行整个链来获得结果。 总而言之，只需几行命令...详情