ai_all_resources 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 curated list of Best Artificial Intelligence Resources
practical-tutorials
项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 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。
ai_all_resources 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 curated list of Best Artificial Intelligence Resources
age-gender-estimation 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Keras implementation of a CNN network for age and gender estimation
rethinking-network-pruning 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Rethinking the Value of Network Pruning (Pytorch) (ICLR 2019)
cnnimageretrieval-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
CNN Image Retrieval in PyTorch: Training and evaluating CNNs for Image Retrieval in PyTorch
grenade 是用 Haskell 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Deep Learning in Haskell
PointCNN 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
PointCNN: Convolution On X-Transformed Points (NeurIPS 2018)
SparK 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICLR'23 Spotlight🔥] The first successful BERT/MAE-style pretraining on any convolutional network; Pytorch impl. of "Designing BERT for Convolution…
NiftyNet 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
[unmaintained] An open-source convolutional neural networks platform for research in medical image analysis and image-guided therapy
cnn_graph 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。
Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering
head-pose-estimation 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Realtime human head pose estimation with ONNXRuntime and OpenCV.
船长关于机器学习、计算机视觉和工程技术的总结和分享
船长关于机器学习、计算机视觉和工程技术的总结和分享
SincNet 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
SincNet is a neural architecture for efficiently processing raw audio samples.
Emotion-recognition 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实时。
Real time emotion recognition
FeatherCNN 是用 C++ 编写的移动端方案,用于移动应用开发,主打高性能。
FeatherCNN is a high performance inference engine for convolutional neural networks.
robustness 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Corruption and Perturbation Robustness (ICLR 2019)
machine-learning-curriculum 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:computer: Learn to make machines learn so that you don't have to struggle to program them; The ultimate list
frugally-deep 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量。
A lightweight header-only library for using Keras (TensorFlow) models in C++.
tensorflow-101 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
TensorFlow 101: Introduction to Deep Learning
pytorch-image-classification 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Tutorials on how to implement a few key architectures for image classification using PyTorch and TorchVision.
noise2noise 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
An unofficial and partial Keras implementation of "Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data"
textClassifier 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Text classifier for Hierarchical Attention Networks for Document Classification
UniRepLKNet 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[CVPR 2024 & TPAMI 2025] UniRepLKNet
PixelLib 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Visit PixelLib's official documentation https://pixellib.readthedocs.io/en/latest/
deepmedic 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Efficient Multi-Scale 3D Convolutional Neural Network for Segmentation of 3D Medical Scans
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。