faust 是用 C++ 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Functional programming language for signal processing and sound synthesis
microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 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。
faust 是用 C++ 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Functional programming language for signal processing and sound synthesis
alpa 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Training and serving large-scale neural networks with auto parallelization.
equinox 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、界面美观。
Elegant easy-to-use neural networks + scientific computing in JAX. https://docs.kidger.site/equinox/
foolbox 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python toolbox to create adversarial examples that fool neural networks in PyTorch, TensorFlow, and JAX
thinc 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🔮 A refreshing functional take on deep learning, compatible with your favorite libraries
numpyro 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Probabilistic programming with NumPy powered by JAX for autograd and JIT compilation to GPU/TPU/CPU.
mctx 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Monte Carlo tree search in JAX
evox 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打功能完整、可伸缩。
Distributed GPU-Accelerated Framework for Evolutionary Computation. Comprehensive Library of Evolutionary Algorithms & Benchmark Problems.
EasyLM 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。
Large language models (LLMs) made easy, EasyLM is a one stop solution for pre-training, finetuning, evaluating and serving LLMs in JAX/Flax.
maxtext 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打高性能、易用、可伸缩。
A simple, performant, and scalable Jax LLM!
neural-tangents 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快、易用。
Fast and Easy Infinite Neural Networks in Python
axlearn 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可扩展。
An Extensible Deep Learning Library
trainer 是用 Go 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打可伸缩。
Distributed AI Model Training and LLM Fine-Tuning on Kubernetes
awesome-jax 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
JAX - A curated list of resources https://github.com/google/jax
diffrax 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Numerical differential equation solvers in JAX. Autodifferentiable and GPU-capable. https://docs.kidger.site/diffrax/
deepmd-kit 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A deep learning package for many-body potential energy representation and molecular dynamics
penzai 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A JAX research toolkit for building, editing, and visualizing neural networks.
jaxtyping 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。
Type annotations and runtime checking for shape and dtype of JAX/NumPy/PyTorch/etc. arrays. https://docs.kidger.site/jaxtyping/
score_sde 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 code for Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations (ICLR 2021, Oral)
magenta-realtime 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Magenta RealTime 2: An Open-Weights Live Music Model
katib 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Automated Machine Learning on Kubernetes
tensorly 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TensorLy: Tensor Learning in Python.
big_transfer 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Official repository for the "Big Transfer (BiT): General Visual Representation Learning" paper.
scaling-book 是用 SCSS 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Home for "How To Scale Your Model", a short blog-style textbook about scaling LLMs on TPUs
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。