Cortex – инструмент для автоматизации анализа данных, предназначенный для упрощения сложных рабочих процессов и улучшения принятия решений в различных областях

Cortex поддерживает интеграцию с другими системами, например:
— С инструментами для управления данными:
Cortex позволяет синхронизировать данные с системами контроля источников, CI/CD, наблюдаемости и облачными провайдерами
— С системами для анализа данных:
Например, Cortex интегрируется с ELK Stack и Prometheus и Grafana, что позволяет анализировать данные в реальном времени

Языки: Scala (61.9%), JavaScript (16.5%), HTML (12.3%), ...

⭐️ Star 1.4k

https://github.com/TheHive-Project/Cortex

⚡️ @becaps

Adminer – это инструмент для управления базами данных в одном PHP-файле

Он поддерживает множество систем, включая MySQL, MariaDB, PostgreSQL, SQLite, MongoDB и другие

Языки: JavaScript (100%).

⭐️ Star 6.9k

https://github.com/vrana/adminer

⚡️ @becaps

Streamlit – это фреймворк для языка программирования Python, который позволяет создавать интерактивные веб-приложения, ориентированные на анализ данных, машинное обучение и научные вычисления. 

Основная цель – упростить преобразование скриптов на Python в удобные веб-интерфейсы без необходимости изучать веб-разработку

Языки: Python (59.3%), TypeScript (39.8%), JavaScript (0.6%), ...

⭐️ Star 40.2k

https://github.com/streamlit/streamlit

⚡️ @becaps

TensorFlow – открытая программная библиотека для машинного обучения, предназначеная для решения задач построения и тренировки нейронной сети с целью автоматического нахождения и классификации образов

— TensorFlow применяется в широком спектре задач: от классификации изображений до обработки естественного языка и анализа временных рядов

Библиотеку можно использовать для обучения моделей на смартфонах и умных устройствах и создания корпоративных нейросетей

Языки: C++ (55.9%), Python (25.6%), MLIR (6.2%), ...

⭐️ Star 191k

https://github.com/tensorflow/tensorflow?ysclid=mcn2oqlg93891613111

⚡️ @becaps

Kubernetes – это платформа для автоматизации развёртывания, масштабирования и управления контейнеризированными приложениями

— Она позволяет автоматически распределять контейнеры по серверам, следить за их состоянием, перезапускать упавшие экземпляры и балансировать нагрузку

Kubernetes реализует архитектуру «ведущий – ведомый»: выделяется подсистема управления кластером, а часть компонентов управляет индивидуальными узлами

Языки: Go (97.2%), Shell (2.4%), PowerShell (0.2%), ...

⭐️ Star 116k

https://github.com/kubernetes/kubernetes?ysclid=mcok8m8ru4629896094

⚡️ @becaps

Home Assistant – платформа для автоматизации умного дома, которая позволяет интегрировать множество устройств от разных производителей, создавая единое управляемое пространство

— Управление устройствами и их состояние отображаются через настраиваемый интерфейс LovelaceUI, где можно в режиме реального времени отслеживать работу всех подключённых девайсов

Настройки HA сохраняются в текстовых файлах формата YAML, что позволяет опытным пользователям глубже кастомизировать систему

Языки: HTML (63.5%), SCSS (15.2%), CSS (14.1%), ...

⭐️ Star 6.7k

https://github.com/home-assistant/home-assistant.io

⚡️ @becaps

Creepy – инструмент для сбора информации о пользователях из социальных сетей и геолокационных сервисов.

Информация собирается из различных социальных сетей. Пользователь может ввести имя пользователя Twitter или Flickr, и инструмент анализирует сообщения, чтобы определить местоположение и время

Языки: Python (100.0%).

⭐️ Star 1.3k

https://github.com/ilektrojohn/creepy

⚡️ @becaps

Build-your-own-x – данный репозиторий рай для тех, у кого практика это лучший способ обучения, или для тех, кто хочет сделать несколько проектов, чтобы получить опыт

Здесь собраны проекты, относящиеся к таким обширным областям Computer Science (компьютерной науки, информатики), как дополненная реальность, 3D-рендеринг, базы данных, эмуляторы, игры, операционные системы и многое другое

Он содержит всю необходимую поддержку и руководство, необходимые для создания таких проектов

Языки: Markdown (100.0%).

⭐️ Star 396k

https://github.com/codecrafters-io/build-your-own-x

⚡️ @becaps

Evilginx2 – это инструмент для проведения тестовых атак типа "man-in-the-middle" на фишинговых страницах, позволяющий захватывать учетные данные и токены

Особенности Evilginx2:
— Работает как обратный прокси между пользователем и целевым сайтом
— Перехватывает сессионные cookies в реальном времени.
— Позволяет атаковать любые сайты с авторизацией
— Поддерживает создание «ловушек» для различных сервисов — от Google до Facebook

Он перехватывает не только логины и пароли, но и токены аутентификации, проходя даже двухфакторную защиту

Языки: Go (98.4%), HTML (1.4%), Other (0.2%).

⭐️ Star 13.3k

https://github.com/kgretzky/evilginx2

⚡️ @becaps

BloodHound – инструмент для анализа и визуализации привилегий и связей в Active Directory, который позволяет строить графы, отображающие отношения между объектами

С его помощью можно выявлять скрытые уязвимости и сложные цепочки атак

Основная функция BloodHound – это построение графов на основе данных об объектах и их отношениях в Active Directory, инструмент автоматически собирает информацию о правах доступа, членства в группах, делегировании привилегий и других аспектах

Языки: PowerShell (61.9%), JavaScript (36.8%), CSS (1.2%), ...

⭐️ Star 10.2k

https://github.com/SpecterOps/BloodHound-Legacy

⚡️ @becaps

🧑‍💻

⚡️ @becaps

Materialize CSS – это фреймворк CSS, основанный на принципах дизайна Material Design, разработанных Google

— Он предоставляет набор готовых компонентов и стилей, которые помогают разработчикам создавать адаптивные и эстетически привлекательные веб-приложения

Целью является упростить процесс разработки, предоставить готовые компоненты и стили, чтобы создавать интерфейсы, соответствующие принципам Material Design

Языки: JavaScript (71.9%), CSS (24.1%), HTML (4.0%).

⭐️ Star 38.9k

https://github.com/Dogfalo/materialize

⚡️ @becaps

Keras – высокоуровневая библиотека для создания и обучения нейронных сетей, которая упрощает разработку нейросетей, независимо от используемой в качестве вычислительного бэкэнда библиотеки научных вычислений

Примеры использования
— Распознование изображений:
Keras позволяет создавать модели для определения объектов, распознавания лиц и сегментации изображений
— Обработка естественного языка:
Библиотека предоставляет слои для построения рекуррентных нейронных сетей (RNNs) и моделей на основе трансформаторов, что используется для машинного перевода, классификации текста и анализа тональности
— Создание генеративных моделей:
Keras поддерживает реализацию моделей, таких как Generative Adversarial Networksи Variational Autoencoders, для задач синтеза изображений, увеличения данных и обучения представлениям

Библиотека содержит реализации широко применяемых строительных блоков нейронных сетей, таких как слои, целевые и передаточные функции, оптимизаторы

Языки: Python (100.0%).

⭐️ Star 63.2k

https://github.com/keras-team/keras

⚡️ @becaps

Hadoop – программная платформа для сбора, хранения и обработки больших объёмов данных

— Это проект фонда Apache Software Foundation, свободно распространяемый набор утилит, библиотек и фреймворк для разработки и выполнения распределённых программ, работающих на кластерах из сотен и тысяч узлов

Языки: Java (93.2%), C++ (2.8%), C (1.7%), ...

⭐️ Star 15.2k

https://github.com/apache/hadoop

⚡️ @becaps

Visual Studio Code – легкий и мощный редактор кода с поддержкой множества языков программирования и расширений

— Он предназначен для работы с различными языками программирования и технологиями, предоставляет широкий набор инструментов для написания, отладки и тестирования кода

Также можно добавить поддержку дополнительных языков и фреймворков через расширения

Языки: TypeScript (95.5%), CSS (1.4%), JavaScript (1.1%), ...

⭐️ Star 174k

https://github.com/microsoft/vscode

⚡️ @becaps

FFmpeg – инструмент для работы с мультимедийными файлами, включая видео, аудио и изображения

Это набор библиотек и утилит с открытым исходным кодом, которые позволяют записывать, конвертировать и передавать цифровые аудио- и видеозаписи в различных форматах

Некоторые возможности FFmpeg:
— Конвертация файлов
— Изменение разрешения и кадрирование
— Обрезка и склейка файлов
— Замена, добавление, извлечение аудиодорожек и субтитров
— Наложение водяного знака
— Кодирование или стриминг потокового видео
— Запись экрана компьютера, захват видео с веб-камер и аудио с микрофонов
— Работа с метаданными:
чтение, запись и изменение информации, связанной с мультимедийными файлами, например, названий, описаний и информации о авторских правах

Языки: C (90.2%), Makefile (1.3%), C++ (0.2%), ...

⭐️ Star 51.2k

https://github.com/FFmpeg/FFmpeg

⚡️ @becaps

Spring Boot – это фреймворк для создания приложений на языке Java

Он предоставляет готовые настройки и инструменты для быстрого запуска приложений

— Он построен на основе популярного фреймворка Spring, особенно подходящего для создания веб-приложений и RESTful-сервисов

Языки: Java (99.3%), Kotlin (0.2%), HTML (0.2%), ...

⭐️ Star 77.8k

https://github.com/spring-projects/spring-boot

⚡️ @becaps

Svelte – это современный JavaScript-фреймворк для создания пользовательских интерфейсов

— С его помощью пишут компоненты, используя HTML, CSS и JavaScript, а так же в процессе разработки фреймворк компилирует их в небольшие автономные JavaScript-модули

Языки: JavaScript (72.3%), Svelte (22.0%), TypeScript (3.9%), ...

⭐️ Star 83.4k

https://github.com/sveltejs/svelte

⚡️ @becaps

React Native – кроссплатформенный фреймворк с открытым исходным кодом для разработки нативных мобильных и настольных приложений на JavaScript и TypeScript

Особенности:
— Разработчики могут писать код на JavaScript, который затем преобразуется в нативные компоненты для обеих платформ
— Использует готовые нативные компоненты, которые можно интегрировать в приложения, что ускоряет процесс разработки
— Поддерживает интеграцию в уже существующие приложения

Языки: C++ (31.9%), Kotlin (19.4%), JavaScript (18.6%), ...

⭐️ Star 123k

https://github.com/facebook/react-native?ysclid=md72eq2694251090970

⚡️ @becaps

Scikit-learn – это библиотека для машинного обучения, написанная на языке программирования Python

— Она содержит функции и алгоритмы для классификации, прогнозирования или разбивки данных на группы

Scikit-learn применяется в различных областях, где нужно анализировать данные и делать на их основе прогнозы: например, в рекомендательных системах, системах распознавания текста и изображений, финансовых прогнозах, медицинской диагностике

Языки: Python (92.6%), Cython (5.4%), C++ (1.1%), ...

⭐️ Star 62.7k

https://github.com/scikit-learn/scikit-learn?ysclid=md7z8t6bda646627262

⚡️ @becaps

Hardhat – это среда разработки, которая упрощает процесс создания, тестирования, развёртывания и отладки смарт-контрактов на Ethereum

— Она предоставляет локальную сеть разработки, инструменты компиляции и фреймворки тестирования для оптимизации рабочего процесса

Языки: TypeScript (90.2%), Solidity (6.2%), JavaScript (2.9%), ...

⭐️ Star 7.9k

https://github.com/NomicFoundation/hardhat?ysclid=md9xmovhut785508405

⚡️ @becaps