openfold 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。
Trainable, memory-efficient, and GPU-friendly PyTorch reproduction of AlphaFold 2
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 65,739 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,076 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。
openfold 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。
Trainable, memory-efficient, and GPU-friendly PyTorch reproduction of AlphaFold 2
geoai 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
GeoAI: Artificial Intelligence for Geospatial Data
IQA-PyTorch 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。
🔎 🖼️ 🔥PyTorch Toolbox for Image Quality Assessment, including PSNR, SSIM, LPIPS, FID, NIQE, NRQM(Ma), MUSIQ, TOPIQ, NIMA, DBCNN, BRISQUE, PI and …
mlops-course 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learn how to design, develop, deploy and iterate on production-grade ML applications.
CRAFT-pytorch 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。
Official implementation of Character Region Awareness for Text Detection (CRAFT)
pytorch-semseg 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打实现清晰。
Semantic Segmentation Architectures Implemented in PyTorch
physicsnemo 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。
Open-source deep-learning framework for building, training, and fine-tuning deep learning models using state-of-the-art Physics-ML methods
FCOS 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection (ICCV'19)
pytorch-yolo-v3 是用 Python 编写的学习资料,用于算法与数据结构学习。
A PyTorch implementation of the YOLO v3 object detection algorithm
mmselfsup 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
OpenMMLab Self-Supervised Learning Toolbox and Benchmark
Pix2Text 是用 Jupyter Notebook 编写的实用工具,用于解决具体场景问题,主打轻量、开源免费。
An Open-Source Python3 tool with SMALL models for recognizing layouts, tables, math formulas (LaTeX), and text in images, converting them into Markd…
deepdoctection 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A Repo For Document AI
ResNeSt 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
ResNeSt: Split-Attention Networks
LakeSoul 是用 Rust 编写的数据库工具,用于数据存储与查询,主打速度快、异步并发。
LakeSoul is an end-to-end, realtime cloud-native Lakehouse framework for fast data ingestion, concurrent updates, incremental analytics, multimodal …
Pointcept 是用 Python 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
Pointcept: Perceive the world with sparse points, a codebase for point cloud perception research. Latest works: Utonia (ICML'26), Concerto (NeurIPS'…
minimalRL 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打轻量。
Implementations of basic RL algorithms with minimal lines of codes! (pytorch based)
deep-learning-model-convertor 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The convertor/conversion of deep learning models for different deep learning frameworks/softwares.
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
VIBE 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Official implementation of CVPR2020 paper "VIBE: Video Inference for Human Body Pose and Shape Estimation"
webdataset 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能、轻量。
A high-performance Python-based I/O system for large (and small) deep learning problems, with strong support for PyTorch.
uvadlc_notebooks 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Repository of Jupyter notebook tutorials for teaching the Deep Learning Course at the University of Amsterdam (MSc AI), Fall 2023
DAMO-YOLO 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
DAMO-YOLO: a fast and accurate object detection method with some new techs, including NAS backbones, efficient RepGFPN, ZeroHead, AlignedOTA, and di…
NAFNet 是用 Python 编写的系统工具,用于系统授权相关的批处理脚本。
The state-of-the-art image restoration model without nonlinear activation functions.
深度学习100例、深度学习DL、图片分类、目标识别、目标检测、自然语言处理nlp、文本分类、TensorFlow、PyTorch
深度学习100例、深度学习DL、图片分类、目标识别、目标检测、自然语言处理nlp、文本分类、TensorFlow、PyTorch
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 66,076 个,本站已收录 65,739 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。