AI算法岗求职攻略(涵盖准备攻略、刷题指南、内推和AI公司清单等资料)
AI算法岗求职攻略(涵盖准备攻略、刷题指南、内推和AI公司清单等资料)
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。
AI算法岗求职攻略(涵盖准备攻略、刷题指南、内推和AI公司清单等资料)
AI算法岗求职攻略(涵盖准备攻略、刷题指南、内推和AI公司清单等资料)
darkflow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Translate darknet to tensorflow. Load trained weights, retrain/fine-tune using tensorflow, export constant graph def to mobile devices
tsai 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Time series Timeseries Deep Learning Machine Learning Python Pytorch fastai | State-of-the-art Deep Learning library for Time Series and Sequences…
learn-ai-engineering 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
Learn AI and LLMs from scratch using free resources
Swift-AI 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The Swift machine learning library.
tiny-dnn 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
header only, dependency-free deep learning framework in C++14
Chinese-CLIP 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Chinese version of CLIP which achieves Chinese cross-modal retrieval and representation generation.
ai-deadlines 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:alarm_clock: AI conference deadline countdowns
higgsfield 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
Fault-tolerant, highly scalable GPU orchestration, and a machine learning framework designed for training models with billions to trillions of param…
x-transformers 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A concise but complete full-attention transformer with a set of promising experimental features from various papers
tensorflow-deep-learning 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 Deep Learning with TensorFlow course.
gorgonia 是用 Go 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Gorgonia is a library that helps facilitate machine learning in Go.
chainer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打可扩展。
A flexible framework of neural networks for deep learning
gluon-cv 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Gluon CV Toolkit
Data-Science-Interview-Questions-Answers 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Curated list of data science interview questions and answers
DeepLabCut 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Official implementation of DeepLabCut: Markerless pose estimation of user-defined features with deep learning for all animals incl. humans
layout-parser 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A Unified Toolkit for Deep Learning Based Document Image Analysis
DALI 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。
A GPU-accelerated library containing highly optimized building blocks and an execution engine for data processing to accelerate deep learning traini…
mlpack 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
mlpack: a fast, header-only C++ machine learning library
NN-SVG 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Publication-ready NN-architecture schematics.
SUPIR 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
SUPIR aims at developing Practical Algorithms for Photo-Realistic Image Restoration In the Wild. Our new online demo is also released at suppixel.ai.
mmf 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A modular framework for vision & language multimodal research from Facebook AI Research (FAIR)
DALLE-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implementation / replication of DALL-E, OpenAI's Text to Image Transformer, in Pytorch
zenml 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
ZenML 🙏: One AI Platform from Pipelines to Agents. https://zenml.io.
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。