awesome-data-labeling 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of awesome data labeling tools
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。
awesome-data-labeling 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of awesome data labeling tools
cognita 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
RAG (Retrieval Augmented Generation) Framework for building modular, open source applications for production by TrueFoundry
FLAML 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
A fast library for AutoML and tuning. Join our Discord: https://discord.gg/Cppx2vSPVP.
Ad-papers 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Papers on Computational Advertising
coursera-deep-learning-specialization 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Notes, programming assignments and quizzes from all courses within the Coursera Deep Learning specialization offered by deeplearning.ai: (i) Neural …
Data-Science-Roadmap 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Data Science Roadmap from A to Z
Deep-Learning-in-Production 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
In this repository, I will share some useful notes and references about deploying deep learning-based models in production.
d2l-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。
This project reproduces the book Dive Into Deep Learning (https://d2l.ai/), adapting the code from MXNet into PyTorch.
neurojs 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A JavaScript deep learning and reinforcement learning library.
serve 是用 Java 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Serve, optimize and scale PyTorch models in production
LightLLM 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打轻量、易用。
LightLLM is a Python-based LLM (Large Language Model) inference and serving framework, notable for its lightweight design, easy scalability, and hig…
deep-daze 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。
Simple command line tool for text to image generation using OpenAI's CLIP and Siren (Implicit neural representation network). Technique was original…
neural_prophet 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。
NeuralProphet: A simple forecasting package
SwanLab 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打现代化、支持自托管、开源免费。
⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / T…
PerceptualSimilarity 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
LPIPS metric. pip install lpips
course 是用 MDX 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The Hugging Face course on Transformers
neuralforecast 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、可伸缩。
Scalable and user friendly neural :brain: forecasting algorithms.
Hierarchical-Localization 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
Visual localization made easy with hloc
AI-ML-Roadmap-from-scratch 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Become skilled in Artificial Intelligence, Machine Learning, Generative AI, Deep Learning, Data Science, Natural Language Processing, Reinforcement …
metavoice-src 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Foundational model for human-like, expressive TTS
torchgeo 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
TorchGeo: datasets, samplers, transforms, and pre-trained models for geospatial data
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。