GPT2 for Multiple Languages, including pretrained models. GPT2 多语言支持, 15亿参数中文预训练模型
GPT2 for Multiple Languages, including pretrained models. GPT2 多语言支持, 15亿参数中文预训练模型
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 65,729 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 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。
GPT2 for Multiple Languages, including pretrained models. GPT2 多语言支持, 15亿参数中文预训练模型
GPT2 for Multiple Languages, including pretrained models. GPT2 多语言支持, 15亿参数中文预训练模型
addons 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Useful extra functionality for TensorFlow 2.x maintained by SIG-addons
mean-teacher 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A state-of-the-art semi-supervised method for image recognition
handtracking 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实时。
Building a Real-time Hand-Detector using Neural Networks (SSD) on Tensorflow
MobileNet 是用 Python 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
MobileNet build with Tensorflow
Pre-Trained Chinese XLNet(中文XLNet预训练模型)
Pre-Trained Chinese XLNet(中文XLNet预训练模型)
keras_to_tensorflow 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
General code to convert a trained keras model into an inference tensorflow model
QRec 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
QRec: A Python Framework for quick implementation of recommender systems (TensorFlow Based)
talos 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Hyperparameter Experiments with TensorFlow and Keras
BerryNet 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Deep learning gateway on Raspberry Pi and other edge devices
uncertainty-baselines 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
High-quality implementations of standard and SOTA methods on a variety of tasks.
keras-contrib 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Keras community contributions
DeepAA 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
make ASCII Art by Deep Learning
deep-rl-tensorflow 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TensorFlow implementation of Deep Reinforcement Learning papers
kotlindl 是用 Kotlin 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打实现清晰。
High-level Deep Learning Framework written in Kotlin and inspired by Keras
TensorKart 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
self-driving MarioKart with TensorFlow
arl-eegmodels 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This is the Army Research Laboratory (ARL) EEGModels Project: A Collection of Convolutional Neural Network (CNN) models for EEG signal classificatio…
Generative_Deep_Learning_2nd_Edition 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The official code repository for the second edition of the O'Reilly book Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose and Pl…
DeepMoji 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
State-of-the-art deep learning model for analyzing sentiment, emotion, sarcasm etc.
YOLOv3_TensorFlow 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。
Complete YOLO v3 TensorFlow implementation. Support training on your own dataset.
mleap 是用 Scala 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
MLeap: Deploy ML Pipelines to Production
bi-att-flow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Bi-directional Attention Flow (BiDAF) network is a multi-stage hierarchical process that represents context at different levels of granularity and u…
gnn 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TensorFlow GNN is a library to build Graph Neural Networks on the TensorFlow platform.
NN-CUDA-Example 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
Several simple examples for popular neural network toolkits calling custom CUDA operators.
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 66,044 个,本站已收录 65,729 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。