sqlmap 是用 Python 编写的安全工具,面向安全研究与防护。
Automatic SQL injection and database takeover tool
practical-tutorials
项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,707 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
sqlmap 是用 Python 编写的安全工具,面向安全研究与防护。
Automatic SQL injection and database takeover tool
fingerprintjs 是用 TypeScript 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面,主打开源免费。
The most advanced free and open-source browser fingerprinting library
labelImg 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
LabelImg is now part of the Label Studio community. The popular image annotation tool created by Tzutalin is no longer actively being developed, but…
albumentations 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快、可扩展。
Fast and flexible image augmentation library. Paper about the library: https://www.mdpi.com/2078-2489/11/2/125
ImageAI 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A python library built to empower developers to build applications and systems with self-contained Computer Vision capabilities
awesome-object-detection 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Awesome Object Detection based on handong1587 github: https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html
commix 是用 Python 编写的安全工具,面向安全研究与防护。
Automated Αll-in-One OS command injection exploitation tool.
Yet-Another-EfficientDet-Pytorch 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 模型,提供可直接使用的模型与权重,主打实时。
The pytorch re-implement of the official efficientdet with SOTA performance in real time and pretrained weights.
browser-fingerprinting 是用 JavaScript 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面。
Analysis of Bot Protection systems with available countermeasures 🚿. How to defeat anti-bot system 👻 and get around browser fingerprinting scripts…
DetectionLab 是用 HTML 编写的安全工具,面向安全研究与防护,主打注重安全。
Automate the creation of a lab environment complete with security tooling and logging best practices
awesome-threat-detection 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
✨ A curated list of awesome threat detection and hunting resources 🕵️♂️
VoTT 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Visual Object Tagging Tool: An electron app for building end to end Object Detection Models from Images and Videos.
franc 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Natural language detection
ApplicationInspector 是用 C# 编写的安全工具,面向安全研究与防护,主打速度快。
A source code analyzer built for surfacing features of interest and other characteristics to answer the question 'What's in the code?' quickly using…
🔥 A library for cropping image in a smart way that can identify the border and correct the cropped image. 智能图片裁剪框架。自动…
🔥 A library for cropping image in a smart way that can identify the border and correct the cropped image. 智能图片裁剪框架。自动识别边框,手动调节选区,使用透视变换裁剪并矫正选区;适…
arachni 是用 Ruby 编写的测试工具,用于自动化测试与验证,主打注重安全。
Web Application Security Scanner Framework
chainsaw 是用 Rust 编写的安全工具,面向安全研究与防护。
Rapidly Search and Hunt through Windows Forensic Artefacts
深度学习入门课、资深课、特色课、学术案例、产业实践案例、深度学习知识百科及面试题库The course, case and knowledge of Deep Learning and AI
深度学习入门课、资深课、特色课、学术案例、产业实践案例、深度学习知识百科及面试题库The course, case and knowledge of Deep Learning and AI
make-sense 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
Free to use online tool for labelling photos. https://makesense.ai
CRAFT-pytorch 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Official implementation of Character Region Awareness for Text Detection (CRAFT)
Hayabusa (隼) is a sigma-based threat hunting and fast forensics timeline generator for Windows event logs.
Hayabusa (隼) is a sigma-based threat hunting and fast forensics timeline generator for Windows event logs.
fuxploider 是用 Python 编写的安全工具,面向安全研究与防护。
File upload vulnerability scanner and exploitation tool.
platform.js 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A platform detection library.
a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
SSD: Single Shot MultiBox Detector | a PyTorch Tutorial to Object Detection
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,980 个,本站已收录 65,707 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。