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
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 65,729 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 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。
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
adapters 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A Unified Library for Parameter-Efficient and Modular Transfer Learning
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
dalle-playground 是用 JavaScript 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。
A playground to generate images from any text prompt using Stable Diffusion (past: using DALL-E Mini)
maestro 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
streamline the fine-tuning process for multimodal models: PaliGemma 2, Florence-2, and Qwen2.5-VL
audiolm-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implementation of AudioLM, a SOTA Language Modeling Approach to Audio Generation out of Google Research, in Pytorch
TorchLeet 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
LeetCode for PyTorch — 65 ML/AI interview problems from real interviews at Google, Meta, Anthropic. Jupyter notebooks, an auto-grader, and an MCP AI…
mflux 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Apple MLX native implementations of state-of-the-art generative image & video models
transformers_tasks 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
⭐️ NLP Algorithms with transformers lib. Supporting Text-Classification, Text-Generation, Information-Extraction, Text-Matching, RLHF, SFT etc.
MeshAnything 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICLR 2025] From anything to mesh like human artists. Official impl. of "MeshAnything: Artist-Created Mesh Generation with Autoregressive Transforme…
lagent 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打轻量。
A lightweight framework for building LLM-based agents
Lumina-T2X 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Lumina-T2X is a unified framework for Text to Any Modality Generation
MambaVision 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[CVPR 2025] Official PyTorch Implementation of MambaVision: A Hybrid Mamba-Transformer Vision Backbone
reformer-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Reformer, the efficient Transformer, in Pytorch
transformers.js-examples 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A collection of 🤗 Transformers.js demos and example applications
ru-gpts 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Russian GPT3 models.
toolformer-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implementation of Toolformer, Language Models That Can Use Tools, by MetaAI
EasyCV 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
An all-in-one toolkit for computer vision
fast-bert 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。
Super easy library for BERT based NLP models
Transformers 库快速入门教程
Transformers 库快速入门教程
ctransformers 是用 C 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实现清晰。
Python bindings for the Transformer models implemented in C/C++ using GGML library.
DeTikZify 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Synthesizing Graphics Programs for Scientific Figures and Sketches with TikZ.
Large-Language-Model-Notebooks-Course 是用 Jupyter Notebook 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
Practical course about Large Language Models.
CogView 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Text-to-Image generation. The repo for NeurIPS 2021 paper "CogView: Mastering Text-to-Image Generation via Transformers".
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 66,044 个,本站已收录 65,729 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。