LibMTL 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A PyTorch Library for Multi-Task Learning
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。
LibMTL 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A PyTorch Library for Multi-Task Learning
face-parsing.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。
Using modified BiSeNet for face parsing in PyTorch
UNet-family 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。
Paper and implementation of UNet-related model.
tutorials 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
MONAI Tutorials
contrastive-unpaired-translation 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
Contrastive unpaired image-to-image translation, faster and lighter training than cyclegan (ECCV 2020, in PyTorch)
deepdetect 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Deep Learning Server and CLI for Torch and TensorRT
TorchLeet 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
LeetCode for PyTorch — 65 ML/AI interview problems from real interviews at Google, Meta, Anthropic. Jupyter notebooks, an auto-grader, and an MCP AI…
Auto-PyTorch 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Automatic architecture search and hyperparameter optimization for PyTorch
hivemind 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Decentralized deep learning in PyTorch. Built to train models on thousands of volunteers across the world.
hyperlearn 是用 Jupyter Notebook 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。
2-2000x faster ML algos, 50% less memory usage, works on all hardware - new and old.
LTSF-Linear 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[AAAI-23 Oral] Official implementation of the paper "Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?"
Getting-Things-Done-with-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。
Jupyter Notebook tutorials on solving real-world problems with Machine Learning & Deep Learning using PyTorch. Topics: Face detection with Detectron…
Python实用教程,包括:Python基础,Python高级特性,面向对象编程,多线程,数据库,数据科学,Flask,爬虫开发教程。
Python实用教程,包括:Python基础,Python高级特性,面向对象编程,多线程,数据库,数据科学,Flask,爬虫开发教程。
SimCLR 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
PyTorch implementation of SimCLR: A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations
YOLOv5-Lite 是用 C++ 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
🍅🍅🍅YOLOv5-Lite: Evolved from yolov5 and the size of model is only 900+kb (int8) and 1.7M (fp16). Reach 15 FPS on the Raspberry Pi 4B~
torchmetrics 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
Machine learning metrics for distributed, scalable PyTorch applications.
torchio 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Medical imaging processing for AI applications.
:computer:深度学习实战:手写数字识别、Discuz验证码识别、垃圾分类、语义分割
:computer:深度学习实战:手写数字识别、Discuz验证码识别、垃圾分类、语义分割
turkce-yapay-zeka-kaynaklari 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Türkiye'de yapılan derin öğrenme (deep learning) ve makine öğrenmesi (machine learning) çalışmalarının derlendiği sayfa.
pytorch-3dunet 是用 Jupyter Notebook 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,主打实现清晰。
3D U-Net model for volumetric semantic segmentation written in pytorch
DialoGPT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Large-scale pretraining for dialogue
yolov5-face 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。
YOLO5Face: Why Reinventing a Face Detector (https://arxiv.org/abs/2105.12931) ECCV Workshops 2022)
pytorch-kaldi 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
pytorch-kaldi is a project for developing state-of-the-art DNN/RNN hybrid speech recognition systems. The DNN part is managed by pytorch, while feat…
ComfyUI-to-Python-Extension 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打功能完整。
A powerful tool that translates ComfyUI workflows into executable Python code.
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。