Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Tools to Design or Visualize Architecture of Neural Network
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,730 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 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。
Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Tools to Design or Visualize Architecture of Neural Network
tensorspace 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Neural network 3D visualization framework, build interactive and intuitive model in browsers, support pre-trained deep learning models from TensorFl…
sketch-code 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Keras model to generate HTML code from hand-drawn website mockups. Implements an image captioning architecture to drawn source images.
machine_learning_complete 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打功能完整。
A comprehensive machine learning repository containing 30+ notebooks on different concepts, algorithms and techniques.
keras-js 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Run Keras models in the browser, with GPU support using WebGL
unet 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。
unet for image segmentation
segmentation_models 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Segmentation models with pretrained backbones. Keras and TensorFlow Keras.
textgenrnn 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Easily train your own text-generating neural network of any size and complexity on any text dataset with a few lines of code.
image-super-resolution 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🔎 Super-scale your images and run experiments with Residual Dense and Adversarial Networks.
PINTO_model_zoo 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A repository for storing models that have been inter-converted between various frameworks. Supported frameworks are TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenV…
alpha-zero-general 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A clean implementation based on AlphaZero for any game in any framework + tutorial + Othello/Gobang/TicTacToe/Connect4 and more
DeepLearningZeroToAll 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TensorFlow Basic Tutorial Labs
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.
pytorch-summary 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Model summary in PyTorch similar to `model.summary()` in Keras
polyaxon 是用 MDX 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
AI Infra / AI Orchestration / AI Control Plane
byteps 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能、可伸缩。
A high performance and generic framework for distributed DNN training
machine-learning-articles 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🧠💬 Articles I wrote about machine learning, archived from MachineCurve.com.
donkeycar 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量、开源免费。
Open source hardware and software platform to build a small scale self driving car.
TensorFlow.NET 是用 C# 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
.NET Standard bindings for Google's TensorFlow for developing, training and deploying Machine Learning models in C# and F#.
determined 是用 Go 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩、开源免费。
Determined is an open-source machine learning platform that simplifies distributed training, hyperparameter tuning, experiment tracking, and resourc…
deep-learning-model-convertor 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The convertor/conversion of deep learning models for different deep learning frameworks/softwares.
imgclsmob 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Sandbox for training deep learning networks
keras-vis 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Neural network visualization toolkit for keras
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
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 66,044 个,本站已收录 65,730 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。