Anime2Sketch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A sketch extractor for anime/illustration.
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 65,741 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,081 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。
Anime2Sketch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A sketch extractor for anime/illustration.
Neural-Networks-on-Silicon 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
This is originally a collection of papers on neural network accelerators. Now it's more like my selection of research on deep learning and computer …
TensorFlow-Tutorials 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
텐서플로우를 기초부터 응용까지 단계별로 연습할 수 있는 소스 코드를 제공합니다
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.
DeepSpeed-MII 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
MII makes low-latency and high-throughput inference possible, powered by DeepSpeed.
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/
sru 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。
Training RNNs as Fast as CNNs (https://arxiv.org/abs/1709.02755)
avalanche 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Avalanche: an End-to-End Library for Continual Learning based on PyTorch.
Awesome-Federated-Machine-Learning 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Everything about federated learning, including research papers, books, codes, tutorials, videos and beyond
efficientnet 是用 Python 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
Implementation of EfficientNet model. Keras and TensorFlow Keras.
ogb 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Benchmark datasets, data loaders, and evaluators for graph machine learning
audio-diffusion-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Audio generation using diffusion models, in PyTorch.
ViZDoom 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Reinforcement Learning environments based on the 1993 game Doom :godmode:
ELF 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、可扩展。
An End-To-End, Lightweight and Flexible Platform for Game Research
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.
PyPOTS 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python toolkit/library for reality-centric machine/deep learning & data mining on partially-observed time series, with 50+ SOTA neural network mod…
Neural-Photo-Editor 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。
A simple interface for editing natural photos with generative neural networks.
universal-data-tool 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
Collaborate & label any type of data, images, text, or documents, in an easy web interface or desktop app.
uniface 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
UniFace: A Unified Face Analysis Library for Python | Detection, alignment, landmarks, face-mesh, recognition, parsing, gaze, attributes and anti-sp…
kcws 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Deep Learning Chinese Word Segment
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
theseus 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A library for differentiable nonlinear optimization
PyTorchNLPBook 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Code and data accompanying Natural Language Processing with PyTorch published by O'Reilly Media https://amzn.to/3JUgR2L
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 66,081 个,本站已收录 65,741 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。