generative-models 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Collection of generative models, e.g. GAN, VAE in Pytorch and Tensorflow.
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 65,730 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。
generative-models 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Collection of generative models, e.g. GAN, VAE in Pytorch and Tensorflow.
industry-machine-learning 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A curated list of applied machine learning and data science notebooks and libraries across different industries (by @firmai)
推荐系统入门教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/fun-rec/
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lab 是用 C 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A customisable 3D platform for agent-based AI research
facets 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Visualizations for machine learning datasets
feast 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
The Open Source Feature Store for AI/ML
swarms 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打适合生产环境。
The Enterprise-Grade Multi-Agent Orchestration Framework. Website: https://swarms.ai
python-machine-learning-book-2nd-edition 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The "Python Machine Learning (2nd edition)" book code repository and info resource
BackgroundMattingV2 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。
Real-Time High-Resolution Background Matting
pyprobml 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Python code for "Probabilistic Machine learning" book by Kevin Murphy
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imbalanced-learn 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python Package to Tackle the Curse of Imbalanced Datasets in Machine Learning
guess 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
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zero-to-mastery-ml 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
All course materials for the Zero to Mastery Machine Learning and Data Science course.
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:speech_balloon: Machine Learning Course with Python:
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Game Agent Framework. Helping you create AIs / Bots that learn to play any game you own!
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Native MLX runtime for Laya typed decision models — 7–14 ms short decisions on M3 Max. No text generation, PyTorch, or cloud API.
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Reading list for research topics in multimodal machine learning
AI实战-practicalAI 中文版
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ClearML - Auto-Magical CI/CD to streamline your AI workload. Experiment Management, Data Management, Pipeline, Orchestration, Scheduling & Serving i…
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Surprise 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python scikit for building and analyzing recommender systems
记录每天整理的计算机视觉/深度学习/机器学习相关方向的论文
记录每天整理的计算机视觉/深度学习/机器学习相关方向的论文
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。