Pre-Trained Chinese XLNet(中文XLNet预训练模型)
Pre-Trained Chinese XLNet(中文XLNet预训练模型)
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 65,741 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,081 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。
Pre-Trained Chinese XLNet(中文XLNet预训练模型)
Pre-Trained Chinese XLNet(中文XLNet预训练模型)
ParallelWaveGAN 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。
Unofficial Parallel WaveGAN (+ MelGAN & Multi-band MelGAN & HiFi-GAN & StyleMelGAN) with Pytorch
ru-dalle 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Generate images from texts. In Russian
BiSeNet 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Add bisenetv2. My implementation of BiSeNet
HybrIK 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。
Official code of "HybrIK: A Hybrid Analytical-Neural Inverse Kinematics Solution for 3D Human Pose and Shape Estimation", CVPR 2021
YomiTokuはAIを活用した日本語文書解析エンジンを提供するPythonパッケージです。 Yomitoku is an AI-powered document image analysis package designed spec…
YomiTokuはAIを活用した日本語文書解析エンジンを提供するPythonパッケージです。 Yomitoku is an AI-powered document image analysis package designed specifically for the Japanese lang…
DenseDepth 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
High Quality Monocular Depth Estimation via Transfer Learning
fast-autoaugment 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快。
Official Implementation of 'Fast AutoAugment' in PyTorch.
autokernel 是用 Python 编写的系统软件,属于操作系统或底层系统软件。
Autoresearch for GPU kernels. Give it any PyTorch model, go to sleep, wake up to optimized Triton kernels.
ghost 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A new one shot face swap approach for image and video domains
Semi-supervised-learning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Unified Semi-Supervised Learning Codebase (NeurIPS'22)
torchdrug 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打功能完整、可扩展。
A powerful and flexible machine learning platform for drug discovery
SSD 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快。
High quality, fast, modular reference implementation of SSD in PyTorch
brevitas 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Brevitas: neural network quantization in PyTorch
kernl 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快。
Kernl lets you run PyTorch transformer models several times faster on GPU with a single line of code, and is designed to be easily hackable.
AutoDL-Projects 是用 Python 编写的学习资料,用于算法与数据结构学习,主打实现清晰。
Automated deep learning algorithms implemented in PyTorch.
solo-learn 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
solo-learn: a library of self-supervised methods for visual representation learning powered by Pytorch Lightning
torchdyn 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 PyTorch library entirely dedicated to neural differential equations, implicit models and related numerical methods
EDVR 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。
Winning Solution in NTIRE19 Challenges on Video Restoration and Enhancement (CVPR19 Workshops) - Video Restoration with Enhanced Deformable Convolut…
gen-efficientnet-pytorch 是用 Python 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
Pretrained EfficientNet, EfficientNet-Lite, MixNet, MobileNetV3 / V2, MNASNet A1 and B1, FBNet, Single-Path NAS
3d-ken-burns 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
an implementation of 3D Ken Burns Effect from a Single Image using PyTorch
Deep-Tutorials-for-PyTorch 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
In-depth tutorials for implementing deep learning models on your own with PyTorch.
streaming 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A Data Streaming Library for Efficient Neural Network Training
Non-local_pytorch 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。
Implementation of Non-local Block.
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 66,081 个,本站已收录 65,741 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。