YOLOv8-TensorRT 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。
YOLOv8 using TensorRT accelerate !
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 65,724 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,033 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。
YOLOv8-TensorRT 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。
YOLOv8 using TensorRT accelerate !
wonnx 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理。
A WebGPU-accelerated ONNX inference run-time written 100% in Rust, ready for native and the web
MixTeX-Latex-OCR 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
MixTeX multimodal LaTeX, ZhEn, and, Table OCR. It performs efficient CPU-based inference in a local offline on Windows.
onnx-modifier 是用 JavaScript 编写的编辑器工具,用于代码与文本编辑。
A tool to modify ONNX models in a visualization fashion, based on Netron and Flask.
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
ai-dev-gallery 是用 C# 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
An open-source project for Windows developers to learn how to add AI with local models and APIs to Windows apps.
indra 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。
1M param OCR model - runs on CPU, 15x faster than tesseract, close to 1B+ param models in accuracy
AdvBox 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Advbox is a toolbox to generate adversarial examples that fool neural networks in PaddlePaddle、PyTorch、Caffe2、MxNet、Keras、TensorFlow and Advbox can …
ppl.nn 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A primitive library for neural network
ngraph 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
nGraph has moved to OpenVINO
onnx-tensorflow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Tensorflow Backend for ONNX
torch-rechub 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
A Lighting Pytorch Framework for Recommendation Models, Easy-to-use and Easy-to-extend.
ai-hub-models 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Qualcomm® AI Hub Models is our collection of state-of-the-art machine learning models optimized for performance (latency, memory etc.) and ready to …
nncf 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 Compression Framework for enhanced OpenVINO™ inference
onnxmltools 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
ONNXMLTools enables conversion of models to ONNX
Windows-Machine-Learning 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Samples and Tools for Windows ML.
Stable-Diffusion-NCNN 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打适合生产环境。
Stable Diffusion in NCNN with c++, supported txt2img and img2img
sunone_aimbot 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Aim-bot based on AI for all FPS games
multi-model-server 是用 Java 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Multi Model Server is a tool for serving neural net models for inference
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 66,033 个,本站已收录 65,724 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。