siamese-triplet 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Siamese and triplet networks with online pair/triplet mining in PyTorch
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 65,735 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,070 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。
siamese-triplet 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Siamese and triplet networks with online pair/triplet mining in PyTorch
pytorch-optimizer 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
torch-optimizer -- collection of optimizers for Pytorch
3DDFA_V2 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快、适合生产环境。
The official PyTorch implementation of Towards Fast, Accurate and Stable 3D Dense Face Alignment, ECCV 2020.
mmdeploy 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
OpenMMLab Model Deployment Framework
深度学习与PyTorch入门实战视频教程 配套源代码和PPT
深度学习与PyTorch入门实战视频教程 配套源代码和PPT
mmskeleton 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A OpenMMLAB toolbox for human pose estimation, skeleton-based action recognition, and action synthesis.
pyGAT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Pytorch implementation of the Graph Attention Network model by Veličković et. al (2017, https://arxiv.org/abs/1710.10903)
a-PyTorch-Tutorial-to-Object-Detection 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
SSD: Single Shot MultiBox Detector | a PyTorch Tutorial to Object Detection
TradeMaster 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
TradeMaster is an open-source platform for quantitative trading empowered by reinforcement learning :fire: :zap: :rainbow:
awesome-semantic-segmentation-pytorch 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Semantic Segmentation on PyTorch (include FCN, PSPNet, Deeplabv3, Deeplabv3+, DANet, DenseASPP, BiSeNet, EncNet, DUNet, ICNet, ENet, OCNet, CCNet, P…
spotlight 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Deep recommender models using PyTorch.
pytorch-beginner 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
pytorch tutorial for beginners
Super-SloMo 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
PyTorch implementation of Super SloMo by Jiang et al.
TensorRT 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
PyTorch/TorchScript/FX compiler for NVIDIA GPUs using TensorRT
deep_sort_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。
MOT using deepsort and yolov3 with pytorch
ao 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
PyTorch native quantization for training and inference
pytorch-deeplab-xception 是用 Python 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
DeepLab v3+ model in PyTorch. Support different backbones.
ffcv 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
FFCV: Fast Forward Computer Vision (and other ML workloads!)
pytorch_geometric_temporal 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
PyTorch Geometric Temporal: Spatiotemporal Signal Processing with Neural Machine Learning Models (CIKM 2021)
LLM-Finetuning 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
LLM Finetuning with peft
chitu 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打高性能。
High-performance inference framework for large language models, focusing on efficiency, flexibility, and availability.
clip-interrogator 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。
Image to prompt with BLIP and CLIP
flops-counter.pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Flops counter for neural networks in pytorch framework
foolbox 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python toolbox to create adversarial examples that fool neural networks in PyTorch, TensorFlow, and JAX
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 66,070 个,本站已收录 65,735 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。