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2 Repos

Awesome GitHub RepositoriesTemporary Buffer Captures

Interception and permanent saving of volatile application memory buffers to disk.

Distinct from File-System Mirroring: Distinct from file system mirroring as it targets volatile memory buffers before deletion rather than synchronizing directories.

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Awesome Temporary Buffer Captures GitHub Repositories

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  • anhkgg/superwechatpcAvatar von anhkgg

    anhkgg/SuperWeChatPC

    4,587Auf GitHub ansehen↗

    SuperWeChatPC ist ein Modifikator für den WeChat-Desktop-Client, der versteckte Funktionen durch Speicher-Patching und Binary-Hooks freischaltet. Er fungiert als Messaging-Manager für mehrere Konten, als Archivierungstool für Messaging-Daten und als Softwareschnittstelle, die interne Messaging-Funktionen für externe Programme offenlegt. Das Projekt ermöglicht den gleichzeitigen Betrieb mehrerer unabhängiger Client-Instanzen auf einem einzigen Computer durch Prozessisolierung. Es erlaubt die Übertragung großer Anhänge durch Umgehung von Standard-Dateigrößenbeschränkungen und bietet einen Wrapper für die programmatische Nachrichtenautomatisierung. Das Tool enthält Funktionen zur Nachrichtenarchivierung, wie etwa das Verhindern des Löschens widerrufener Nachrichten und das Speichern von Sprachnotizen im lokalen Speicher. Es bietet zudem Mechanismen zur Automatisierung des Sendens und Empfangens von Nachrichten über ein externes Software-Kit.

    Intercepts temporary audio buffers and saves them to local storage before the application deletes them.

    C++anti-revokemulti-openwechat
    Auf GitHub ansehen↗4,587
  • cbh123/narratorAvatar von cbh123

    cbh123/narrator

    4,423Auf GitHub ansehen↗

    Narrator ist ein System der künstlichen Intelligenz, das Echtzeit-Video-Feeds in natürlichsprachliche Audiobeschreibungen umwandelt. Es fungiert als multimodaler Vision-Narrator und Szenenbeschreiber, der Computer Vision nutzt, um Umgebungsdaten von einer Kamera in synthetische Sprache zu transformieren. Das Tool arbeitet als Pipeline, die periodisch Bilder aus einem Feed erfasst und ein multimodales Large Language Model verwendet, um visuelle Ereignisse zu analysieren. Diese Analysen werden dann mittels Text-to-Speech-Synthese in ein Voiceover umgewandelt, das reale Aktivitäten und die Umgebung beschreibt. Das System unterstützt die automatisierte Umgebungsüberwachung und visuelle Unterstützung durch das Sampling von Kamerabildern und die Generierung gesprochener Beschreibungen der aktuellen Umgebung des Nutzers.

    Buffers captured images on disk to ensure a steady stream of data for the analysis engine.

    Python
    Auf GitHub ansehen↗4,423
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