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本期GitHub热榜凸显AI技术全面渗透各领域的强劲趋势，尤其聚焦于智能体实战应用与效率提升工具。以EXO为代表的项目让分布式AI集群平民化，结合AnthropicSkills和PentestGPT等项目，显示AI智能体正从概念走向可部署的实用工具，赋能网络安全与自动化渗透测试。同时，Google的LangExtract和vLLM-Omni等项目推动了大模型的高效推理与多模态信息抽取，解决了实际生产中的性能瓶颈问题。DeepAudit等开源安全工具则显著降低了漏洞挖掘门槛。整体趋势是AI技术正通过具体代码

一个开源平台，用于构建和部署基于AIagent的工作流程，支持灵活设计和管理智能自动化任务。

如果你愿意，我可以下一步直接帮你从HTTP协议层或Nginx启动加载配置的角度，把这个“虚拟”彻底拆穿给你看。Nginx的“虚拟主机（VirtualHost）”是为了解决——一台服务器如何同时“合法地扮演多个网站”的问题。在同一个IP:PORT上，根据“访问条件”把请求分流到不同的网站配置。每一个server{}，在“网络世界中”都是一台完整主机。4️⃣Nginx为什么“必须”要有虚拟主机？1️⃣如果没有“虚拟主机”，会发生什么？但在Web语义上，它们是“不同的主机”

服务器在机房，怎么远程操作？用SSH。今天教你SSH的基本用法，让远程管理变得简单。

只删除暂存区中的文件，而不删除工作区（本地）中的文件（gitrm--cache文件名）

本文整理了国内外主流代码托管平台，分为全球知名平台（GitLab、Bitbucket等）、国内优秀平台（Gitee、腾讯云Coding等）和特色平台（Radicle、Codeberg等）。建议个人项目首选GitHub或Gitee，企业项目可选GitLab或云厂商平台，注重隐私可自建Gitea。选择时需考虑团队规模、DevOps需求、访问速度和合规要求等因素。

在日常办公中，重复的Excel数据整理、报表生成与邮件分发工作占据大量时间。本文将手把手教你用Python实现“Excel数据批量处理+自动化邮件发送”全流程，涵盖数据读取、清洗、格式美化、报表生成及邮件带附件发送，支持自定义模板与批量操作，大幅提升办公效率，适合行政、运营、财务等岗位人员学习使用。

在本地写好的代码文件夹中点右键点击：GitBashHere，打开终端，浏览器上也打开了我的gitup主页，

本文系统介绍了数学和编程中的向上取整概念。在数学部分，通过表格对比了不同数值的向上取整、向下取整和四舍五入结果，特别强调负数处理的特殊性。编程实现部分详细说明了Python、C/C++、Java等语言使用ceil函数的方法，并提供了整数运算的优化技巧公式。最后指出了常见陷阱，包括返回值类型转换和负数处理注意事项。文章配有生动的图示和代码示例，适合编程学习者快速掌握这一基础但重要的数学运算实现。

Gitee+GitHub全协议（SSH+HTTPS）永久免密码+一键双推完整教程（已亲测Windows11+GitBash完美运行，复制即用）适合人群：想一辈子只敲gitpush的程序员、学生、打工人。

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本文介绍了Git配置及仓库操作流程：1）安装Git并注册GitHub账号，配置SSH密钥认证；2）设置Git用户信息，生成并添加SSH公钥到GitHub；3）初始化本地仓库并关联远程私有仓库（推荐SSH方式）；4）拉取远程代码、提交本地修改并推送到GitHub。关键命令包括gitconfig配置身份、ssh-keygen生成密钥、gitpull/push同步代码等，提供了完整的Git基础操作指南。

GalleryPicker:一个基于Android官方PhotoPickerAPI封装的现代图片/视频选择库

本期开源项目榜单分析显示：1）Rust和Zig语言项目表现突出，如rustfs和bun，体现系统开发新趋势；2）AI相关项目占比近半，涵盖智能代理、自动化工具等领域；3）新老项目差异明显，2023年后项目增长迅猛，而Linux等经典项目保持稳定影响力；4）项目类型多元，包括基础设施、开发工具和AI应用，其中n8n等低代码平台受关注。榜单整体反映技术生态向高性能系统、AI自动化和工具整合方向发展，新项目爆发力强，成熟项目持续沉淀价值。

当前许多智能编程CLIAgent（如Codex、AmazonQDeveloperCLI等）主要针对Linux和macOS系统优化，Windows用户想要体验这些工具，通常需要通过WSL2（WindowsSubsystemforLinux2）来运行。然而，WSL2在某些功能上的支持并不完善，图片粘贴问题：WSL2终端无法直接访问Windows剪贴板中的图片数据影响：用户无法像在原生Linux/macOS中那样，直接将截图粘贴给AI工具进行分析现状。

本期GitHub热榜显示AI应用正全面走向实用化与工程化，开源力量聚焦解决开发者与企业的实际问题。AI代理构建和部署成为核心趋势，Google的ADK与微软的AICallCenter等工具显著降低了构建复杂AI应用的门槛。RAG技术持续优化，LightRAG等项目致力于提升检索效率与响应速度。同时，内存引擎Memori和多平台AI助手TrendRadar等项目，则着力解决大模型的长上下文管理与信息过载难题。开发者正积极利用这些高实用性代码，将前沿AI能力快速集成到工作流与商业场景中。

github资源的快速访问与下载地址

也就是说在一个时刻内，Nginx到上游服务器的空闲的长连接是16个，所谓空闲的长连接就是这个长连接TCP连接接建立着，但是上面没有请求去发送，但这就是空闲的长连接。所以说我们的keepalive后面跟一个connection的这样一个参数，就定义了Nginx和后端的上游服务器可以开启的长连接的一个空闲长连接的最大数量。启用长连接的情形下的话，有很多的并发请求都调度给某一台上游服务器，上游服务器处理完之后，结果都返回给Nginx了。请求到达上游服务器的url:/bbs/abc/test.html。

本期GitHub热榜显示Python生态持续引领AI应用创新。AIAgent开发成核心焦点，Google和火山引擎开源了ADK与VERL等强大工具链，显著降低了开发门槛。轻量化RAG技术取得突破，LightRAG和Memori等项目通过优化检索与记忆机制，大幅提升了AI响应效率。实战工具需求旺盛，舆情监控系统TrendRadar和智能客服方案call-center-ai展示了AI与传统行业的深度融合。开发者工具层面，Cursor破解方案和n8n工作流模板的爆火，反映出市场对提效工具的迫切需求。整体趋势表明

本期GitHub热门项目榜单呈现多元化趋势，涵盖AI、自动化工具、免费资源和教育等领域。AI相关项目如TrendRadar和Memori增长迅速，体现技术风口；老牌项目如penpot和build-your-own-x保持稳健增长。工具类项目如n8n工作流和跨平台终端waveterm显示开发者对效率工具的持续需求。免费资源类项目如FreeDomain和ChinaTextbook因实用性强获得高关注。整体来看，AI与自动化领域潜力大，技术栈呈现多样化融合趋势，建议重点关注新兴AI和自动化项目的发展。

本文介绍了一个基于Python的GitHubAPI爬虫工具，能够自动化获取热门开源项目。该工具通过GitHubRESTAPIv3实现关键词搜索，并按星标数、复刻数和更新时间生成热度榜、收藏榜和最新榜。核心功能包括API请求封装、榜单生成、智能推荐和格式化输出。工具采用模块化设计，包含配置管理、核心爬虫类、输出函数和主入口，具有良好的可扩展性。通过处理速率限制、网络容错和数据去重等机制确保稳定性，并支持自定义Token和搜索参数。文章还提供了使用指南和扩展建议，如异步请求、缓存机制和可视化输出等优化方

告别信息过载，AI助你看懂新闻资讯热点，简单的舆情监控分析-多平台热点聚合+基于MCP的AI分析工具。监控35个平台（抖音、知乎、B站、华尔街见闻、财联社等），智能筛选+自动推送+AI对话分析（用自然语言深度挖掘新闻：趋势追踪、情感分析、相似检索等13种工具）。支持企业微信/个人微信/飞书/钉钉/Telegram/邮件/ntfy/bark推送，30秒网页部署，1分钟手机通知，无需编程。功能包括：生成文本、音频、视频、图像、语音克隆、分布式、P2P和去中心化推理。一个开放且可靠的容器运行时。

本期GitHub热榜显示AI应用开发依然是绝对主流，热点集中于解决实际问题的生产级工具。核心趋势是AI技术深度下沉赋能具体场景，例如使用MCP和RAG技术的情报分析、谷歌开源的高可控AI代理框架、面向企业级的AI电话客服系统以及专为LLM设计的记忆引擎。开发者正聚焦于降低AI使用门槛，通过Docker一键部署、丰富的集成选项和具体代码方案，将复杂算法转化为开箱即用的能力，有力地推动了AI从技术探索迈向规模化实际应用。

【代码】GithubAction一键部署HTML静态服务。