小红书、抖音、视频号下载工具：随心管理个人作品集 | 开源日报 No.134

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karanpratapsingh/system-design[1]

Stars: 20.6k License: NOASSERTION

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这个项目是关于系统设计的。它提供了有关系统设计的课程内容，包括 IP、OSI 模型、TCP 和 UDP 等主题。该项目的核心优势和特点如下：

• 提供全面而高效的系统架构定义。
• 从基础设施到数据存储都进行了细致思考。
• 包含丰富多样的主题，涵盖网络通信、数据库管理、分布式事务等方面。
• 简明扼要地介绍了每个主题，并给出示例说明。

SJTU-IPADS/PowerInfer[2]

Stars: 3.1k License: MIT

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PowerInfer 是一个 CPU/GPU LLM 推理引擎，利用神经元激活的局部性来提高设备的速度。 其主要功能包括：

• 利用稀疏激活和 “热”/“冷” 神经元概念进行高效 LLM 推断，确保在较低资源需求下实现更快速度
• 无缝集成 CPU 和 GPU 的内存/计算能力以平衡工作负载并加快处理速度
• 具有易于集成、本地部署便捷、向后兼容等特点

-支持 Falcon-40B 和 Llama2 家族模型

• 在 Linux 上测试通过
• 即将发布新功能如 Mistral-7B 模型及 macOS 上稀疏推理的 Metal 后端

JoeanAmier/XHS-Downloader[3]

Stars: 1.8k License: GPL-3.0

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小红书作品采集工具：采集小红书作品信息；提取小红书作品下载地址；下载小红书无水印作品文件！

• 采集小红书图文/视频作品信息
• 提取小红书图文/视频作品下载地址
• 下载小红书无水印图文/视频作品文件
• 自动跳过已下载的作品文件
• 作品文件完整性处理机制
• 持久化储存作品信息至文件
• 后台监听剪贴板下载作品️- 支持 API 调用功能

JoeanAmier/TikTokDownloader[4]

Stars: 1.7k License: GPL-3.0

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TikTok 主页/视频/图集/原声；抖音主页/视频/图集/收藏/直播/原声/合集/评论/账号/搜索/热榜数据采集工具。

• 完全开源的数据采集工具，基于 Requests 模块实现，可用于下载抖音和 TikTok 的主页、视频、图集等作品，并提供多种功能如批量下载账号发布/喜欢/收藏作品、获取直播推流地址以及采集热榜数据。
• 支持 Windows 10 及以上用户使用已编译的 exe 程序进行快速部署；提供 Web UI 交互界面；支持自动跳过已下载文件、持久化保存采集数据等特性。

lecepin/WeChatVideoDownloader[5]

Stars: 3.2k License: NOASSERTION

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这个项目是一个微信视频号下载器，主要功能包括实时捕获视频地址、预览和下载捕获的视频。其核心优势和特点包括：

• 支持加密视频的下载
• 可在 Win/Mac 平台上运行
• 内部采用代理拦截请求识别，无需手动操作证书安装及代理开启关闭等繁琐步骤

davidfantasy/mybatis-plus-generator-ui[6]

Stars: 1.5k License: Apache-2.0

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提供交互式的 Web UI 用于生成兼容 mybatis-plus 框架的相关功能代码，包括 Entity,Mapper,Mapper.xml,Service,Controller 等，可以自定义模板以及各类输出参数，也可通过 SQL 查询语句直接生成代码。

• 可支持将 GeberatorUIServer 独立部署为一个单独的 spring boot 项目
• 支持最新的 mybatis-plus 3.5.X
• 数据表的查询和浏览
• 输出文件配置内置多种类型代码模板并且可以上传替换、修改参数，并添加其他类型自定义输出文件
• 代码生成选项方便调整每次生成策略
• SQL 结果集自动生成对应方法、DTO 对象和 ResultMap (结果集映射配置)
• 动态 SQL 增强能力

cumulo-autumn/StreamDiffusion[7]

Stars: 1.1k License: Apache-2.0

StreamDiffusion 是一个创新的扩散管道，旨在实现实时交互式生成。它针对当前基于扩散的图像生成技术引入了显著的性能增强。 其主要功能和核心优势包括：

• Stream Batch：通过高效的批处理操作进行流畅数据处理。
• 无残差分类器指导：改进了最小化计算冗余度的指导机制。
• 随机相似性过滤器：通过先进的过滤技术提高 GPU 利用率效率。
• IO 队列：有效管理输入和输出操作以实现更顺畅执行。
• KV-Caches 预计算：为加速处理优化缓存策略
• 模型加速工具：利用各种工具进行模型优化和性能提升。