deep-learning-for-image-processing 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
deep learning for image processing including classification and object-detection etc.
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 65,726 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。
deep-learning-for-image-processing 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
deep learning for image processing including classification and object-detection etc.
JARVIS 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
JARVIS, a system to connect LLMs with ML community. Paper: https://arxiv.org/pdf/2303.17580.pdf
pytorch-CycleGAN-and-pix2pix 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Image-to-Image Translation in PyTorch
pytorch_geometric 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Graph Neural Network Library for PyTorch
IOPaint 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打适合生产环境。
Image inpainting tool powered by SOTA AI Model. Remove any unwanted object, defect, people from your pictures or erase and replace(powered by stable…
onnxruntime 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打高性能、跨平台。
ONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training accelerator
peft 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🤗 PEFT: State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning.
pytorch handbook是一本开源的书籍,目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门,其中包含的Pytorch教程全部通过测试保证可以成功运行
pytorch handbook是一本开源的书籍,目标是帮助那些希望和使用PyTorch进行深度学习开发和研究的朋友快速入门,其中包含的Pytorch教程全部通过测试保证可以成功运行
onnx 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Open standard for machine learning interoperability
FinGPT 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
FinGPT: Open-Source Financial Large Language Models! Revolutionize 🔥 We release the trained model on HuggingFace.
FunASR 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。
Open-source speech recognition toolkit for training, inference, streaming ASR, VAD, punctuation, speaker diarization pipelines, and OpenAI-compatibl…
ml-engineering 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Machine Learning Engineering Open Book
本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。
本项目将《动手学深度学习》(Dive into Deep Learning)原书中的MXNet实现改为PyTorch实现。
pytorch-deep-learning 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Materials for the Learn PyTorch for Deep Learning: Zero to Mastery course.
llama-cookbook 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Welcome to the Llama Cookbook! This is your go to guide for Building with Llama: Getting started with Inference, Fine-Tuning, RAG. We also show you …
CodeFormer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理。
[NeurIPS 2022] Towards Robust Blind Face Restoration with Codebook Lookup Transformer
深度学习入门教程, 优秀文章, Deep Learning Tutorial
深度学习入门教程, 优秀文章, Deep Learning Tutorial
burn 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Burn is a next generation tensor library and Deep Learning Framework that doesn't compromise on flexibility, efficiency and portability.
stable-diffusion-webui-colab 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打适合生产环境。
stable diffusion webui colab
nano-vllm 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Nano vLLM
Bringing-Old-Photos-Back-to-Life 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。
Bringing Old Photo Back to Life (CVPR 2020 oral)
nlp-tutorial 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Natural Language Processing Tutorial for Deep Learning Researchers
DeepLearningExamples 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用、适合生产环境。
State-of-the-Art Deep Learning scripts organized by models - easy to train and deploy with reproducible accuracy and performance on enterprise-grade…
TensorRT-LLM 是用 Python 编写的 AI 模型,提供可直接使用的模型与权重,主打高性能、易用。
TensorRT LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and supports state-of-the-art optimizations to per…
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 65,726 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。