oomwoo 是用 Python 编写的桌面应用,用于桌面端程序开发,主打开源免费。
Open-source vacuum robot cleaner
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,724 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,033 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
oomwoo 是用 Python 编写的桌面应用,用于桌面端程序开发,主打开源免费。
Open-source vacuum robot cleaner
awesome-robotic-tooling 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Tooling for professional robotic development in C++ and Python with a touch of ROS, autonomous driving and aerospace.
bevfusion 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[ICRA'23] BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird's-Eye View Representation
LeGO-LOAM 是用 C++ 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打轻量。
LeGO-LOAM: Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain
OpenSimpleLidar 是用 C 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打开源免费。
Open Source scanning laser rangefinder
A-LOAM 是用 C++ 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Advanced implementation of LOAM
Open3D-ML 是用 Python 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
An extension of Open3D to address 3D Machine Learning tasks
hdl_graph_slam 是用 C++ 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
3D LIDAR-based Graph SLAM
glim 是用 C++ 编写的开发框架,提供应用开发的基础结构,主打可扩展。
GLIM: versatile and extensible point cloud-based 3D localization and mapping framework
libpointmatcher 是用 C++ 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
An Iterative Closest Point (ICP) library for 2D and 3D mapping in Robotics
lidar_camera_calibration 是用 C++ 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
ROS package to find a rigid-body transformation between a LiDAR and a camera for "LiDAR-Camera Calibration using 3D-3D Point correspondences"
loam_velodyne 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Laser Odometry and Mapping (Loam) is a realtime method for state estimation and mapping using a 3D lidar.
direct_visual_lidar_calibration 是用 C++ 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
A toolbox for target-less LiDAR-camera calibration [ROS1/ROS2]
Photogrammetry-Guide 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Photogrammetry Guide. Photogrammetry is widely used for Aerial surveying, Agriculture, Architecture, 3D Games, Robotics, Archaeology, Construction,…
cv-arxiv-daily 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🎓Automatically Update CV Papers Daily using Github Actions
awesome-lidar 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
😎 Awesome LIDAR list. The list includes LIDAR manufacturers, datasets, point cloud-processing algorithms, point cloud frameworks and simulators.
Complex-YOLOv4-Pytorch 是用 Python 编写的运维工具,用于部署、编排与监控,主打实时。
The PyTorch Implementation based on YOLOv4 of the paper: "Complex-YOLO: Real-time 3D Object Detection on Point Clouds"
depth_clustering 是用 C++ 编写的运维工具,用于部署、编排与监控,主打速度快。
:taxi: Fast and robust clustering of point clouds generated with a Velodyne sensor.
SLAM-application 是用 C++ 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打速度快。
LeGO-LOAM, LIO-SAM, LVI-SAM, FAST-LIO2, Faster-LIO, VoxelMap, R3LIVE, Point-LIO, KISS-ICP, DLO, DLIO, Ada-LIO, PV-LIO, SLAMesh, ImMesh, FAST-LIO-MUL…
patchwork-plusplus 是用 C++ 编写的运维工具,用于部署、编排与监控,主打速度快。
Patchwork++: Fast and robust ground segmentation method for 3D LiDAR scans. @ IROS'22
loam code noted in Chinese(loam中文注解版)
loam code noted in Chinese(loam中文注解版)
direct_lidar_inertial_odometry 是用 C++ 编写的学习资料,用于算法与数据结构学习,主打轻量。
[IEEE ICRA'23] A new lightweight LiDAR-inertial odometry algorithm with a novel coarse-to-fine approach in constructing continuous-time trajectories…
direct_lidar_odometry 是用 C++ 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途,主打轻量。
[IEEE RA-L & ICRA'22] A lightweight and computationally-efficient frontend LiDAR odometry solution with consistent and accurate localization.
lidar-bonnetal 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Semantic and Instance Segmentation of LiDAR point clouds for autonomous driving
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 66,033 个,本站已收录 65,724 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。