2 posts tagged with "Frigate"

Motionity​

• 一个免费开源的网页动画编辑器
• 结合了 After Effects 的强大功能和 Canva 的易用性

地址：https://github.com/alyssaxuu/motionity

WeKnora​

WeKnora（维娜拉） 是一款基于大语言模型（LLM）的文档理解与语义检索框架，专为结构复杂、内容异构的文档场景而打造。

框架采用模块化架构，融合多模态预处理、语义向量索引、智能召回与大模型生成推理，构建起高效、可控的文档问答流程。核心检索流程基于 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 机制，将上下文相关片段与语言模型结合，实现更高质量的语义回答。

地址：https://github.com/Tencent/WeKnora

Neko​

一个在 Docker 中运行并使用 WebRTC 技术的自托管虚拟浏览器。Neko 是一个强大的工具，允许您在虚拟环境中运行一个功能齐全的浏览器，让您能够从任何地方安全和私密地访问互联网。使用 Neko，您可以浏览网页、运行应用程序和执行其他任务，就像在普通浏览器上一样，所有这些都在一个安全和隔离的环境中进行。无论您是希望测试 web 应用程序的开发人员，还是寻求安全浏览体验的注重隐私的用户，或者只是想利用虚拟浏览器的便利性和灵活性的人，Neko 都是完美的解决方案。

地址：https://github.com/m1k1o/neko

Pingora​

Pingora 是 Cloudflare 开源的基于 Rust 语言的网络框架，它的核心用途是帮助开发者构建高性能、可靠且灵活的网络服务。无论是搭建代理服务器、负载均衡器，还是构建自定义 HTTP 服务，Pingora 都能轻松胜任。作为 Cloudflare 内部的核心技术，Pingora 已经在生产环境中默默支撑着超过每秒 4000 万次的互联网请求，是 Rust 语言在高性能网络服务领域的优秀实践。

地址：https://github.com/cloudflare/pingora

Frigate​

一个完整的本地网络视频录像机（NVR），专为Home Assistant设计，具备AI物体检测功能。使用OpenCV和TensorFlow在本地为IP摄像头执行实时物体检测。

强烈推荐使用GPU或者AI加速器（例如Google Coral加速器 或者 Hailo）。它们的性能甚至超过目前的顶级CPU，并且可以以极低的耗电实现更优的性能。

• 通过自定义组件与Home Assistant紧密集成
• 设计上通过仅在必要时和必要地点寻找物体，最大限度地减少资源使用并最大化性能
• 大量利用多进程处理，强调实时性而非处理每一帧
• 使用非常低开销的运动检测来确定运行物体检测的位置
• 使用TensorFlow进行物体检测，运行在单独的进程中以达到最大FPS
• 通过MQTT进行通信，便于集成到其他系统中
• 根据检测到的物体设置保留时间进行视频录制
• 24/7全天候录制
• 通过RTSP重新流传输以减少摄像头的连接数
• 支持WebRTC和MSE，实现低延迟的实时观看

地址：https://github.com/blakeblackshear/frigate

sim​

🚀 项目简介​

• Sim 是一个轻量级、用户友好的平台，用于快速构建和部署连接你常用工具的 LLM（大型语言模型）工作流。
• 提供图形化界面（Sim Studio）来设计 agent 流程，支持低代码/无代码开发。

🛠️ 部署方式​

Sim 提供多种部署方式，适合不同技术背景的用户：

1. NPM 包（最简单）

   npx simstudio
   
   • 默认运行在 http://localhost:3000
   • 需安装并运行 Docker

2. Docker Compose

   git clone https://github.com/simstudioai/sim.git
   cd sim
   docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d
   

3. 本地模型支持

   • 使用 ollama_docker.sh 脚本拉取模型
   • 支持 GPU 和 CPU 模式运行

4. Dev Containers（适用于 VS Code）

   • 使用 Remote - Containers 插件
   • 命令：bun run dev:full

5. 手动部署

   • 依赖：Bun、PostgreSQL（需 pgvector 扩展）
   • 使用 bun install 安装依赖
   • 设置 .env 文件并运行数据库迁移

🧱 技术栈​

📦 项目状态​

• ⭐ Star 数：6.8k+
• 🍴 Fork 数：908+
• 👥 贡献者：24+ 人
• 📄 许可证：Apache 2.0

地址：https://www.sim.ai/

drizzle-orm​

🌟 项目概览​

• Drizzle ORM 是一个轻量级、无依赖的 ORM（对象关系映射）工具。
• 体积小，仅约 7.4KB（minified + gzipped），支持 tree-shaking。
• 适用于多种数据库：PostgreSQL、MySQL、SQLite，包括 serverless 数据库如 Turso、Neon、PlanetScale、Supabase 等。

⚙️ 技术特点​

• 零依赖：无需额外安装 Rust 二进制或 serverless 适配器。
• 跨平台支持：兼容 Node.js、Bun、Deno、Cloudflare Workers、Vercel Functions 等。
• TypeScript 优化：支持类型安全的 SQL schema 声明与查询构建。
• JavaScript 兼容：也可作为纯 JS 库使用。

🧰 配套工具​

• Drizzle Kit：CLI 工具，支持数据库迁移文件生成与自动应用。
• Drizzle Studio：图形化界面，用于浏览和操作数据库数据。

📦 项目状态​

🔗 支持的数据库服务（部分）​

• Supabase
• Vercel Postgres
• Cloudflare D1
• PlanetScale
• AWS Data API
• Turso
• Neon
• Xata
• FlyIO LiteFS

地址：https://orm.drizzle.team/