diffusiondb 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打适合生产环境。
A large-scale text-to-image prompt gallery dataset based on Stable Diffusion
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。
diffusiondb 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打适合生产环境。
A large-scale text-to-image prompt gallery dataset based on Stable Diffusion
MPRNet 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[CVPR 2021] Multi-Stage Progressive Image Restoration. SOTA results for Image deblurring, deraining, and denoising.
awesome-tensorflow-lite 是一个移动端方案,用于移动应用开发。
An awesome list of TensorFlow Lite models, samples, tutorials, tools and learning resources.
xtreme1 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Xtreme1 is an all-in-one data labeling and annotation platform for multimodal data training and supports 3D LiDAR point cloud, image, and LLM.
objaverse-xl 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🪐 Objaverse-XL is a Universe of 10M+ 3D Objects. Contains API Scripts for Downloading and Processing!
TorchSSL 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A PyTorch-based library for semi-supervised learning (NeurIPS'21)
CV-pretrained-model 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A collection of computer vision pre-trained models.
Emotion-detection 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。
Real-time Facial Emotion Detection using deep learning
geti 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
Build, train, optimize, and run computer vision models locally, from raw images to live inference. Open source, optimized for Intel XPU (CPU-only an…
Transformer-in-Vision 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Recent Transformer-based CV and related works.
awesome-vlm-architectures 是用 Markdown 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Curated visual catalog of 155+ vision-language model (VLM/MLLM) architectures: papers, diagrams, training recipes, datasets, and a release timeline …
tensorflow_object_counting_api 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用、开源免费。
🚀 The TensorFlow Object Counting API is an open source framework built on top of TensorFlow and Keras that makes it easy to develop object counting…
PyTorch-CycleGAN 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A clean and readable Pytorch implementation of CycleGAN
pruna 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、轻量。
Pruna is a model optimization framework built for developers, enabling you to deliver faster, more efficient models with minimal overhead.
Mish 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Official Repository for "Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function" [BMVC 2020]
AI-basketball-analysis 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:basketball::robot::basketball: AI web app and API to analyze basketball shots and shooting pose.
OpenMMLabCourse 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
OpenMMLab course index and stuff
withoutbg-python 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Python SDK for local and cloud background removal (pip install withoutbg)
spotlight 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Interactively explore unstructured datasets from your dataframe.
awesome-attention-mechanism-in-cv 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Awesome List of Attention Modules and Plug&Play Modules in Computer Vision
Learning-Deep-Learning 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Paper reading notes on Deep Learning and Machine Learning
CityGaussian 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ECCV`24&ICLR`25] CityGaussian Series for High-quality Large-Scale Scene Reconstruction with Gaussians
UniDepth 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Universal Monocular Metric Depth Estimation
voca 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This codebase demonstrates how to synthesize realistic 3D character animations given an arbitrary speech signal and a static character mesh.
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。