angel 是用 Java 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打功能完整、可扩展。
A Flexible and Powerful Parameter Server for large-scale machine learning
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。
angel 是用 Java 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打功能完整、可扩展。
A Flexible and Powerful Parameter Server for large-scale machine learning
Data-Analysis-and-Machine-Learning-Projects 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Repository of teaching materials, code, and data for my data analysis and machine learning projects.
ML-Course-Notes 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🎓 Sharing machine learning course / lecture notes.
awesome-machine-learning-on-source-code 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Cool links & research papers related to Machine Learning applied to source code (MLonCode)
ml5-library 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Friendly machine learning for the web! 🤖
pixie 是用 C++ 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
Instant Kubernetes-Native Application Observability
kaggle-solutions 是用 Astro 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🏅 Collection of Kaggle Solutions and Ideas 🏅
courses 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This repository is a curated collection of links to various courses and resources about Artificial Intelligence (AI)
Mathematics-for-ML 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🧮 A collection of resources to learn mathematics for machine learning
cleverhans 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
An adversarial example library for constructing attacks, building defenses, and benchmarking both
awesome-self-supervised-learning 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A curated list of awesome self-supervised methods
EasyPR 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用、可扩展。
(CGCSTCD'2017) An easy, flexible, and accurate plate recognition project for Chinese licenses in unconstrained situations. CGCSTCD = China Graduate…
nlp-recipes 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Natural Language Processing Best Practices & Examples
smile 是用 Java 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Statistical Machine Intelligence & Learning Engine
Awesome-Prompt-Engineering 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
This repository contains a hand-curated resources for Prompt Engineering with a focus on Generative Pre-trained Transformer (GPT), ChatGPT, PaLM etc
TopDeepLearning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A list of popular github projects related to deep learning
serving 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打高性能、可扩展。
A flexible, high-performance serving system for machine learning models
pedalboard 是用 C++ 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
🎛 🔊 A Python library for audio.
projectlearn-project-based-learning 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A curated list of project tutorials for project-based learning.
pytorch-metric-learning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可扩展、实现清晰。
The easiest way to use deep metric learning in your application. Modular, flexible, and extensible. Written in PyTorch.
TensorFlow 2.x version's Tutorials and Examples, including CNN, RNN, GAN, Auto-Encoders, FasterRCNN, GPT, BERT example…
TensorFlow 2.x version's Tutorials and Examples, including CNN, RNN, GAN, Auto-Encoders, FasterRCNN, GPT, BERT examples, etc. TF 2.0版入门实例代码,实战教程。
docs 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TensorFlow documentation
data-science-blogs 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A curated list of data science blogs
Statistical learning methods, 统计学习方法(第2版)[李航] [笔记, 代码, notebook, 参考文献, Errata, lihang]
Statistical learning methods, 统计学习方法(第2版)[李航] [笔记, 代码, notebook, 参考文献, Errata, lihang]
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。