pydensecrf 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Python wrapper to Philipp Krähenbühl's dense (fully connected) CRFs with gaussian edge potentials.
yangshun
面向忙碌工程师的面试准备资料,含算法、行为面试与简历建议。目前累计 14.3 万 star、1.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 72 / 65730,主要语言为 TypeScript,项目始于 2016 年,采用 MIT 许可。最近状态:近半年有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 algorithm、algorithm-interview、algorithm-interview-questions、algorithms 方向。
按累计星标排序,库内共 65,730 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。
pydensecrf 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Python wrapper to Philipp Krähenbühl's dense (fully connected) CRFs with gaussian edge potentials.
Awesome-FL 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打功能完整。
Comprehensive and timely academic information on federated learning (papers, frameworks, datasets, tutorials, workshops)
cambrian 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Cambrian-1 is a family of multimodal LLMs with a vision-centric design.
knowledge-distillation-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A PyTorch implementation for exploring deep and shallow knowledge distillation (KD) experiments with flexibility
ml-cvnets 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
CVNets: A library for training computer vision networks
XMem 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ECCV 2022] XMem: Long-Term Video Object Segmentation with an Atkinson-Shiffrin Memory Model
eos 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量、现代化。
A lightweight 3D Morphable Face Model library in modern C++
custom-diffusion 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Custom Diffusion: Multi-Concept Customization of Text-to-Image Diffusion (CVPR 2023)
EasyCV 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
An all-in-one toolkit for computer vision
video-search-and-summarization 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打实时。
NVIDIA AI Blueprint for video search and summarization (VSS) is a GPU-accelerated reference architecture for building video analytics agents with re…
ocrs 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Rust library and CLI tool for OCR (extracting text from images)
lip-reading-deeplearning 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:unlock: Lip Reading - Cross Audio-Visual Recognition using 3D Architectures
Make-It-3D 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICCV 2023] Make-It-3D: High-Fidelity 3D Creation from A Single Image with Diffusion Prior
TensorRT-YOLO 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快。
🚀 Easier & Faster YOLO Deployment Toolkit for NVIDIA 🛠️
ReCamMaster 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICCV'25 Best Paper Finalist] ReCamMaster: Camera-Controlled Generative Rendering from A Single Video
ssd_keras 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A Keras port of Single Shot MultiBox Detector
awesome-semi-supervised-learning 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
😎 An up-to-date & curated list of awesome semi-supervised learning papers, methods & resources.
Gen.jl 是用 Julia 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A general-purpose probabilistic programming system with programmable inference
awesome-low-light-image-enhancement 是用 MATLAB 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This is a resouce list for low light image enhancement
DeepLearn 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implementation of research papers on Deep Learning+ NLP+ CV in Python using Keras, Tensorflow and Scikit Learn.
AB3DMOT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
(IROS 2020, ECCVW 2020) Official Python Implementation for "3D Multi-Object Tracking: A Baseline and New Evaluation Metrics"
AdvancedLiterateMachinery 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A collection of original, innovative ideas and algorithms towards Advanced Literate Machinery. This project is maintained by the OCR Team in the Lan…
静默活体检测(Silent-Face-Anti-Spoofing)
静默活体检测(Silent-Face-Anti-Spoofing)
manif 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量。
A small C++11 header-only library for Lie theory.
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 65,730 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。