osqp 是用 C 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The Operator Splitting QP Solver
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 65,744 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,086 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。
osqp 是用 C 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The Operator Splitting QP Solver
www.mlcompendium.com 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
The AI Compendium, previously called the ML Compendium, curates resources and explanations of machine learning (ML) and deep learning, from a busine…
awesome-phd-advice 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Collection of advice for prospective and current PhD students
quantum 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
An open-source Python framework for hybrid quantum-classical machine learning.
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
SimpleHTR 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Handwritten Text Recognition (HTR) system implemented with TensorFlow.
tfx 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TFX is an end-to-end platform for deploying production ML pipelines
EasyNLP 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用、功能完整。
EasyNLP: A Comprehensive and Easy-to-use NLP Toolkit
hls4ml 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Machine learning on FPGAs using HLS
awesome-ml4co 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Awesome machine learning for combinatorial optimization papers.
awesome-jax 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
JAX - A curated list of resources https://github.com/google/jax
fugue 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
A unified interface for distributed computing. Fugue executes SQL, Python, Pandas, and Polars code on Spark, Dask and Ray without any rewrites.
spikingjelly 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。
SpikingJelly is an open-source deep learning framework for Spiking Neural Network (SNN) based on PyTorch.
nannyml 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
nannyml: post-deployment data science in python
evaluation-guidebook 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Sharing both practical insights and theoretical knowledge about LLM evaluation that we gathered while managing the Open LLM Leaderboard and designin…
learn-machine-learning-in-two-months 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Những kiến thức cần thiết để học tốt Machine Learning trong vòng 2 tháng. Essential Knowledge for learning Machine Learning in two months.
Introduction_to_Machine_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。
Machine Learning Course, Sharif University of Technology
MEDIUM_NoteBook 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Repository containing notebooks of my posts on Medium
pytorch-cpp 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
C++ Implementation of PyTorch Tutorials for Everyone
ai-renamer 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A Node.js CLI that uses Ollama and LM Studio models (Llava, Gemma, Llama etc.) to intelligently rename files by their contents
diamond 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
DIAMOND (DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams) is a reinforcement learning agent trained in a diffusion world model. NeurIPS 2024 Spotlight.
Awesome-Diffusion-Models-in-Medical-Imaging 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Diffusion Models in Medical Imaging (Published in Medical Image Analysis Journal)
diffrax 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Numerical differential equation solvers in JAX. Autodifferentiable and GPU-capable. https://docs.kidger.site/diffrax/
humanoid-gym 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Humanoid-Gym: Reinforcement Learning for Humanoid Robot with Zero-Shot Sim2Real Transfer https://arxiv.org/abs/2404.05695
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 66,086 个,本站已收录 65,744 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。