TimeMixer 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[ICLR 2024] Official implementation of "TimeMixer: Decomposable Multiscale Mixing for Time Series Forecasting"
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。
TimeMixer 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[ICLR 2024] Official implementation of "TimeMixer: Decomposable Multiscale Mixing for Time Series Forecasting"
make-a-video-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 Make-A-Video, new SOTA text to video generator from Meta AI, in Pytorch
GANimation 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image (ECCV'18 Oral) [PyTorch]
papers_for_protein_design_using_DL 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
List of papers about Proteins Design using Deep Learning
PhySO 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Physical Symbolic Optimization
Bayesian-Neural-Networks 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Pytorch implementations of Bayes By Backprop, MC Dropout, SGLD, the Local Reparametrization Trick, KF-Laplace, SG-HMC and more
Awesome-Dataset-Distillation 是用 HTML 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of awesome papers on dataset distillation and related applications.
opacus 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Training PyTorch models with differential privacy
tensorflow-1.4-billion-password-analysis 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Deep Learning model to analyze a large corpus of clear text passwords.
DeepLearningForNLPInPytorch 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
An IPython Notebook tutorial on deep learning for natural language processing, including structure prediction.
Awesome-Backbones 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Integrate deep learning models for image classification | Backbone learning/comparison/magic modification project
PhiFlow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A differentiable PDE solving framework for machine learning
gigagan-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 GigaGAN, new SOTA GAN out of Adobe. Culmination of nearly a decade of research into GANs
dfdx 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Deep learning in Rust, with shape checked tensors and neural networks
uTensor 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TinyML AI inference library
MedicalZooPytorch 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A pytorch-based deep learning framework for multi-modal 2D/3D medical image segmentation
GPflow 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Gaussian processes in TensorFlow
fastdup 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打功能完整、开源免费。
fastdup is a powerful, free tool designed to rapidly generate valuable insights from image and video datasets. It helps enhance the quality of both …
diffgram 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The AI Datastore for Schemas, BLOBs, and Predictions. Use with your apps or integrate built-in Human Supervision, Data Workflow, and UI Catalog to g…
tf_unet 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Generic U-Net Tensorflow implementation for image segmentation
awesome-diarization 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of awesome Speaker Diarization papers, libraries, datasets, and other resources.
lip-reading-deeplearning 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:unlock: Lip Reading - Cross Audio-Visual Recognition using 3D Architectures
byol-pytorch 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Usable Implementation of "Bootstrap Your Own Latent" self-supervised learning, from Deepmind, in Pytorch
graph-fraud-detection-papers 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A curated list of Graph/Transformer-based fraud, anomaly, and outlier detection papers & resources
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。