Deep-Learning-for-Recommendation-Systems 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This repository contains Deep Learning based articles , paper and repositories for Recommender Systems
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。
Deep-Learning-for-Recommendation-Systems 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This repository contains Deep Learning based articles , paper and repositories for Recommender Systems
AIGC-interview/CV-interview/LLMs-interview面试问题与答案集合仓,同时包含工作和科研过程中的新想法、新问题、新资源与新项目
AIGC-interview/CV-interview/LLMs-interview面试问题与答案集合仓,同时包含工作和科研过程中的新想法、新问题、新资源与新项目
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
Interactive_Tools 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Interactive Tools for Machine Learning, Deep Learning and Math
AIF360 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。
A comprehensive set of fairness metrics for datasets and machine learning models, explanations for these metrics, and algorithms to mitigate bias in…
muzero-general 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
MuZero
A computer vision closed-loop learning platform where code can be run interactively online. 学习闭环《计算机视觉实战演练:算法与应用》中文电子书…
A computer vision closed-loop learning platform where code can be run interactively online. 学习闭环《计算机视觉实战演练:算法与应用》中文电子书、源码、读者交流社区(持续更新中 ...) 📘 在线电子书…
whisper-timestamped 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Multilingual Automatic Speech Recognition with word-level timestamps and confidence
VieNeu-TTS 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打实时。
Vietnamese TTS with instant voice cloning • On-device • Real-time CPU inference • 48kHz audio quality • Chuyển văn bản thành giọng nói tiếng Việt • …
DINO 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICLR 2023] Official implementation of the paper "DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection"
easy-tensorflow 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、功能完整。
Simple and comprehensive tutorials in TensorFlow
ZoeDepth 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Metric depth estimation from a single image
Automatic_Speech_Recognition 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
End-to-end Automatic Speech Recognition for Madarian and English in Tensorflow
knockknock 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🚪✊Knock Knock: Get notified when your training ends with only two additional lines of code
deep-learning-book 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Repository for "Introduction to Artificial Neural Networks and Deep Learning: A Practical Guide with Applications in Python"
leptonai 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A Pythonic framework to simplify AI service building
keras-attention 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Keras Attention Layer (Luong and Bahdanau scores).
xla 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Enabling PyTorch on XLA Devices (e.g. Google TPU)
manga-ocr 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Optical character recognition for Japanese text, with the main focus being Japanese manga
annotated_research_papers 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
This repo contains annotated research papers that I found really good and useful
clip-retrieval 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Easily compute clip embeddings and build a clip retrieval system with them
《机器翻译:基础与模型》肖桐 朱靖波 著 - Machine Translation: Foundations and Models
《机器翻译:基础与模型》肖桐 朱靖波 著 - Machine Translation: Foundations and Models
awesome-tensor-compilers 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A list of awesome compiler projects and papers for tensor computation and deep learning.
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。