awesome-transfer-learning 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Best transfer learning and domain adaptation resources (papers, tutorials, datasets, etc.)
microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,712 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。
awesome-transfer-learning 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Best transfer learning and domain adaptation resources (papers, tutorials, datasets, etc.)
FSL-Mate 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
FSL-Mate: A collection of resources for few-shot learning (FSL).
Grim 是用 Java 编写的插件扩展,用于扩展宿主程序能力,主打开源免费、异步并发。
Fully async, multithreaded, predictive, open source, 3.01 reach, 1.005 timer, 0.01% speed, 99.99% antikb, "bypassable" 1.8-1.21 minecraft anticheat.
awesome-economics 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated collection of links for economists
neural-mmo 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。
Code for the paper "Neural MMO: A Massively Multiagent Game Environment for Training and Evaluating Intelligent Agents"
ViaVersion 是用 Java 编写的插件扩展,用于扩展宿主程序能力。
Allows of newer clients to connect to older server versions for Minecraft servers.
evolution-strategies-starter 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,主打可伸缩。
Code for the paper "Evolution Strategies as a Scalable Alternative to Reinforcement Learning"
nlp-journey 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Documents, papers and codes related to Natural Language Processing, including Topic Model, Word Embedding, Named Entity Recognition, Text Classific…
Style-Transfer-in-Text 是一个开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Paper List for Style Transfer in Text
arxiv-style 是用 TeX 编写的示例与模板,可作为项目起点参考。
A Latex style and template for paper preprints (based on NIPS style)
Awesome-Talking-Head-Synthesis 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
💬 An extensive collection of exceptional resources dedicated to the captivating world of talking face synthesis! ⭐ If you find this repo useful, …
rticles 是用 TeX 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。
LaTeX Journal Article Templates for R Markdown
generating-reviews-discovering-sentiment 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。
Code for "Learning to Generate Reviews and Discovering Sentiment"
cv-arxiv-daily 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🎓Automatically Update CV Papers Daily using Github Actions
paperback 是用 Rust 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。
Paper backup generator suitable for long-term storage.
1000+份计算机paper,卡耐基梅隆大学,哈佛,斯坦福,芝加哥大学,MIT,facebook,google,微软,Amazon,twitter等大牛一作,持续更新中
1000+份计算机paper,卡耐基梅隆大学,哈佛,斯坦福,芝加哥大学,MIT,facebook,google,微软,Amazon,twitter等大牛一作,持续更新中
Personae 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
📈 Personae is a repo of implements and environment of Deep Reinforcement Learning & Supervised Learning for Quantitative Trading.
MathTranslate 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。
translate scientific papers in latex, especially arxiv papers
Transformer-in-Vision 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Recent Transformer-based CV and related works.
自然语言处理领域下的相关论文(附阅读笔记),复现模型以及数据处理等(代码含TensorFlow和PyTorch两版本)
自然语言处理领域下的相关论文(附阅读笔记),复现模型以及数据处理等(代码含TensorFlow和PyTorch两版本)
Learning-Deep-Learning 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Paper reading notes on Deep Learning and Machine Learning
KnowledgeEditingPapers 是一个 AI 模型,提供可直接使用的模型与权重。
Must-read Papers on Knowledge Editing for Large Language Models.
research-contributions 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。
Implementations of recent research prototypes/demonstrations using MONAI.
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 65,712 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。