deepmd-kit 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A deep learning package for many-body potential energy representation and molecular dynamics
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。
deepmd-kit 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A deep learning package for many-body potential energy representation and molecular dynamics
pykeen 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🤖 A Python library for learning and evaluating knowledge graph embeddings
PyTorch-Encoding 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A CV toolkit for my papers.
diart 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打实时。
A python package to build AI-powered real-time audio applications
Awesome-World-Models 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打功能完整。
A comprehensive list of papers for the definition of World Models and using World Models for General Video Generation, Embodied AI, and Autonomous D…
AliceMind 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
ALIbaba's Collection of Encoder-decoders from MinD (Machine IntelligeNce of Damo) Lab
ABigSurvey 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A collection of 1000+ survey papers on Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML).
talking-head-anime-demo 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Demo for the "Talking Head Anime from a Single Image."
ScaledYOLOv4 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network
UNIT 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Unsupervised Image-to-Image Translation
alpaca_eval 是用 Jupyter Notebook 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。
An automatic evaluator for instruction-following language models. Human-validated, high-quality, cheap, and fast.
Transformer-Explainability 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[CVPR 2021] Official PyTorch implementation for Transformer Interpretability Beyond Attention Visualization, a novel method to visualize classificat…
Awesome-FL 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打功能完整。
Comprehensive and timely academic information on federated learning (papers, frameworks, datasets, tutorials, workshops)
SfMLearner 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
An unsupervised learning framework for depth and ego-motion estimation from monocular videos
tinyflow 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Tutorial code on how to build your own Deep Learning System in 2k Lines
free-ai-resources 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
🚀 FREE AI Resources - 🎓 Courses, 👷 Jobs, 📝 Blogs, 🔬 AI Research, and many more - for everyone!
PassGAN 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Deep Learning Approach for Password Guessing (https://arxiv.org/abs/1709.00440)
intel-extension-for-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A Python package for extending the official PyTorch that can easily obtain performance on Intel platform
DIG 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A library for graph deep learning research
keras-tcn 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Keras Temporal Convolutional Network. Supports Python and R.
ml-cvnets 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
CVNets: A library for training computer vision networks
awesome-explainable-graph-reasoning 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A collection of research papers and software related to explainability in graph machine learning.
titans-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Unofficial implementation of Titans, SOTA memory for transformers, in Pytorch
XMem 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ECCV 2022] XMem: Long-Term Video Object Segmentation with an Atkinson-Shiffrin Memory Model
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。