Baichuan2 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A series of large language models developed by Baichuan Intelligent Technology
practical-tutorials
项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,707 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 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。
Baichuan2 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A series of large language models developed by Baichuan Intelligent Technology
benchmark_results 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Visual Tracking Paper List
AI API 中转站评测排行与切换工具:实测可用率、延迟与价格 · Open-source AI API relay benchmark, rankings & switcher for Claude Code / Codex
AI API 中转站评测排行与切换工具:实测可用率、延迟与价格 · Open-source AI API relay benchmark, rankings & switcher for Claude Code / Codex
awesome-http-benchmark 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
HTTP(S) benchmark tools, testing/debugging, & restAPI (RESTful)
XcodeBenchmark 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。
XcodeBenchmark measures the compilation time of a large codebase on iMac, MacBook, and Mac Pro
FlashRAG 是用 Python 编写的实用工具,用于解决具体场景问题。
⚡FlashRAG: A Python Toolkit for Efficient RAG Research (WWW2025 Resource)
mteb 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。
MTEB: State-of-the-art evaluation of embeddings across languages and modalities
OSWorld 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
[NeurIPS 2024] OSWorld: Benchmarking Multimodal Agents for Open-Ended Tasks in Real Computer Environments
phoronix-test-suite 是用 PHP 编写的测试工具,用于自动化测试与验证,主打跨平台、开源免费。
The Phoronix Test Suite open-source, cross-platform automated testing/benchmarking software.
Primes 是用 C 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
Prime number projects in 100+ programming languages, to compare their speed - and their programmer's cleverness
RoboTwin 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。
[ICML 2026] RoboTwin 2.0 Offical Code Repo
Baichuan-13B 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A 13B large language model developed by Baichuan Intelligent Technology
promptbench 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A unified evaluation framework for large language models
little-coder 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A harness optimized to smaller LLMs
java-sec-code 是用 Java 编写的安全工具,面向安全研究与防护,主打注重安全。
Java web common vulnerabilities and security code which is base on springboot and spring security
CPU-X 是用 C 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,主打开源免费。
CPU-X is a Free software that gathers information on CPU, motherboard and more
tsung 是用 Erlang 编写的数据库工具,用于数据存储与查询,主打高性能。
Tsung is a high-performance benchmark framework for various protocols including HTTP, XMPP, LDAP, etc.
mitata 是用 JavaScript 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面。
benchmark tooling that loves you ❤️
LIBERO 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Benchmarking Knowledge Transfer in Lifelong Robot Learning
InternVideo 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[ECCV2024] Video Foundation Models & Data for Multimodal Understanding
tinybench 是用 TypeScript 编写的代码库,提供可直接复用的能力,主打轻量、易用。
🔎 A simple, tiny and lightweight benchmarking library!
VPS Fusion Monster — Server Benchmark (Go Edition) Aims to be the most comprehensive and fastest server benchmarking p…
VPS Fusion Monster — Server Benchmark (Go Edition) Aims to be the most comprehensive and fastest server benchmarking project, built in Go with zero …
beir 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。
A Heterogeneous Benchmark for Information Retrieval. Easy to use, evaluate your models across 15+ diverse IR datasets.
cista 是用 C++ 编写的代码库,提供可直接复用的能力,主打高性能、易用。
Cista is a simple, high-performance, zero-copy C++ serialization & reflection library.
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 65,980 个,本站已收录 65,707 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。