Data-science 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Collection of useful data science topics along with articles, videos, and code
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 65,726 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。
Data-science 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Collection of useful data science topics along with articles, videos, and code
spark-nlp 是用 Scala 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
State of the Art Natural Language Processing
GLiNER 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。
Generalist and Lightweight Model for Named Entity Recognition (Extract any entity types from texts)
Baichuan2 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A series of large language models developed by Baichuan Intelligent Technology
huggingface_hub 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The official CLI and Python client for the Hugging Face Hub.
arXivTimes 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
repository to research & share the machine learning articles
中文 NLP 预处理、解析工具包,准确、高效、易用 A Chinese NLP Preprocessing & Parsing Package www.jionlp.com
中文 NLP 预处理、解析工具包,准确、高效、易用 A Chinese NLP Preprocessing & Parsing Package www.jionlp.com
MatchZoo 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Facilitating the design, comparison and sharing of deep text matching models.
olivia 是用 Go 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
💁♀️Your new best friend powered by an artificial neural network
lit 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可扩展。
The Learning Interpretability Tool: Interactively analyze ML models to understand their behavior in an extensible and framework agnostic interface.
how-to-train-your-gpt 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打现代化。
Build a modern LLM from scratch. Every line commented. Explained like we are five.
ml-course 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Open Machine Learning course
zhihu 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This repo contains the source code in my personal column (https://zhuanlan.zhihu.com/zhaoyeyu), implemented using Python 3.6. Including Natural Lang…
TextAttack 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TextAttack 🐙 is a Python framework for adversarial attacks, data augmentation, and model training in NLP https://textattack.readthedocs.io/en/mast…
mlops-course 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learn how to design, develop, deploy and iterate on production-grade ML applications.
sie 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
Open-source inference server and production cluster for all the models your agent needs.
catalyst 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Accelerated deep learning R&D
EvoAgentX 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
🚀 EvoAgentX: Building a Self-Evolving Ecosystem of AI Agents
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。
머신러닝 입문자 혹은 스터디를 준비하시는 분들에게 도움이 되고자 만든 repository입니다. (This repository is intented for helping whom are interested in machine learning study)
nlp-roadmap 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
ROADMAP(Mind Map) and KEYWORD for students those who have interest in learning NLP
OSWorld 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
[NeurIPS 2024] OSWorld: Benchmarking Multimodal Agents for Open-Ended Tasks in Real Computer Environments
中文分词
中文分词
torchscale 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Foundation Architecture for (M)LLMs
fastNLP 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可扩展。
fastNLP: A Modularized and Extensible NLP Framework. Currently still in incubation.
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 65,726 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。