ECCV2022-RIFE 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。
ECCV2022 - Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation
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 65,730 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。
ECCV2022-RIFE 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。
ECCV2022 - Real-Time Intermediate Flow Estimation for Video Frame Interpolation
sahi 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Framework agnostic sliced/tiled inference + interactive ui + error analysis plots
deep-learning-v2-pytorch 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Projects and exercises for the latest Deep Learning ND program https://www.udacity.com/course/deep-learning-nanodegree--nd101
composer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Supercharge Your Model Training
tch-rs 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Rust bindings for the C++ api of PyTorch.
Play couplet with seq2seq model. 用深度学习对对联。
Play couplet with seq2seq model. 用深度学习对对联。
flashlight 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A C++ standalone library for machine learning
machine-learning-book 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Code Repository for Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn
sports 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
computer vision and sports
graph_nets 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Build Graph Nets in Tensorflow
reasoning-from-scratch 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implement a reasoning LLM in PyTorch from scratch, step by step
lightning-hydra-template 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
PyTorch Lightning + Hydra. A very user-friendly template for ML experimentation. ⚡🔥⚡
DeepLearning.ai-Summary 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
This repository contains my personal notes and summaries on DeepLearning.ai specialization courses. I've enjoyed every little bit of the course hope…
Awesome-Geospatial 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Long list of geospatial tools and resources
start-machine-learning 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A complete guide to start and improve in machine learning (ML), artificial intelligence (AI) in 2026 without ANY background in the field and stay up…
oasis 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
🏝️ OASIS: Open Agent Social Interaction Simulations with One Million Agents.
gluonts 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Probabilistic time series modeling in Python
dlwpt-code 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Code for the book Deep Learning with PyTorch by Eli Stevens, Luca Antiga, and Thomas Viehmann.
SynapseML 是用 Scala 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用、可伸缩。
Simple and Distributed Machine Learning Python Library porting ML algorithms for Spark
ssd.pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A PyTorch Implementation of Single Shot MultiBox Detector
深度学习辅助漫画翻译工具, 支持一键机翻和简单的图像/文本编辑 | Yet another computer-aided comic/manga translation tool powered by deeplearning
深度学习辅助漫画翻译工具, 支持一键机翻和简单的图像/文本编辑 | Yet another computer-aided comic/manga translation tool powered by deeplearning
tensorspace 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Neural network 3D visualization framework, build interactive and intuitive model in browsers, support pre-trained deep learning models from TensorFl…
sqlflow 是用 Go 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Brings SQL and AI together.
watermark-removal 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
a machine learning image inpainting task that instinctively removes watermarks from image indistinguishable from the ground truth image
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。