推荐开源项目:《新冠疫期时光轴》—— 记录历史,守护记忆
2024-06-02 13:38:45作者:苗圣禹Peter
在这个快速变化的时代,信息的准确与透明尤为珍贵。今天,我们要向您推荐一个特别的开源项目——《新冠疫期时光轴》。这不仅是一个时间线,它是一扇窗,让我们得以回顾并理解那段非凡的全球共同经历。该项目可在 GitHub 查找到其灾备版本,并在 疫情与舆情:新冠疫情时间线TIMELINE 网站上生动展现出来。
项目介绍
《新冠疫期时光轴》始于2020年初,由热心志愿者基于社会学年鉴模式编撰。尽管遇到了内容遗失的挑战,但项目顽强生存,致力于收集整理从武汉乃至全世界的新冠疫情与相关舆情的时间线,直至2020年4月24日。这一时间跨度内的每一则记录都是对历史的忠实记录,旨在为公众提供一手、可靠的资讯存储库。
项目技术分析
项目基于开源精神,在GitHub平台上运作,利用版本控制系统确保每一次编辑都有迹可循。这不仅保证了信息的透明度,也为其他有志之士提供了参与和贡献的途径。通过Markdown格式文档和 Issues 功能,即便是非专业人员也能轻易查阅和校对,体现了开源软件的力量。
项目及技术应用场景
《新冠疫期时光轴》的应用场景广泛。对于研究人员来说,它是宝贵的一手资料库,帮助理解疫情发展的社会学影响。对于教育工作者,这个项目可以作为教学案例,让学生学习如何在危机中整理和分析信息。而对公众而言,则是对这段历史的直观学习工具,理解每个人在大时代下的微小作用和决策背后的故事。
项目特点
- 细致入微的历史记录:从武汉到世界,每一个细微的变化都被精心归档。
- 多元化的信息来源:项目努力从官媒到自媒体,确保信息的多角度与真实性。
- 技术与人文的结合:利用现代科技手段,记录和保护人类共同的记忆。
- 开放合作的精神:任何人都能参与,共同维护这份珍贵的历史记录。
《新冠疫期时光轴》不仅是一个简单的项目,它是我们集体记忆的一部分,鼓励我们思考与反思,更是未来研究者的宝贵资源。加入这个项目,一起守护这段历史的真实面貌,让每一个关键节点都得以铭记。
通过Markdown格式分享,我们邀请所有对历史感兴趣,或是想要学习如何在开源社区贡献力量的朋友们,参与到这份重要的工作中来,让时间的痕迹永不磨灭。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
305
2.68 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
136
163
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
233
309
暂无简介
Dart
596
130
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
630
227
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
642
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.06 K
614
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
195
71
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
36
642