brax 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Massively parallel rigidbody physics simulation on accelerator hardware.
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 65,729 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。
brax 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Massively parallel rigidbody physics simulation on accelerator hardware.
mjlab 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Isaac Lab API, powered by MuJoCo-Warp, for RL and robotics research
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
Deep-Learning-Roadmap 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
:satellite: Organized Resources for Deep Learning Researchers and Developers
Skywork-R1V 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Skywork-R1V is an advanced multimodal AI model series developed by Skywork AI, specializing in vision-language reasoning.
habitat-lab 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A modular high-level library to train embodied AI agents across a variety of tasks and environments.
awesome-ml-courses 是一个学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
Awesome free machine learning and AI courses with video lectures.
TradeMaster 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
TradeMaster is an open-source platform for quantitative trading empowered by reinforcement learning :fire: :zap: :rainbow:
awesome-mlss 是用 HTML 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🤖 Machine Learning Summer School Guide
agents 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用、可伸缩。
TF-Agents: A reliable, scalable and easy to use TensorFlow library for Contextual Bandits and Reinforcement Learning.
awesome-deeplearning-resources 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Deep Learning and deep reinforcement learning research papers and some codes
ml-surveys 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
📋 Survey papers summarizing advances in deep learning, NLP, CV, graphs, reinforcement learning, recommendations, graphs, etc.
rl-baselines3-zoo 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打适合生产环境。
A training framework for Stable Baselines3 reinforcement learning agents, with hyperparameter optimization and pre-trained agents included.
easy-tensorflow 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、功能完整。
Simple and comprehensive tutorials in TensorFlow
RAGEN 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Agent RL framework for LLM agents: multi-turn reinforcement learning with StarPO and reasoning-collapse diagnostics
mctx 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Monte Carlo tree search in JAX
robosuite 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
robosuite: A Modular Simulation Framework and Benchmark for Robot Learning
PPO x Family DRL Tutorial Course(决策智能入门级公开课:8节课帮你盘清算法理论,理顺代码逻辑,玩转决策AI应用实践 )
PPO x Family DRL Tutorial Course(决策智能入门级公开课:8节课帮你盘清算法理论,理顺代码逻辑,玩转决策AI应用实践 )
Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Awesome Deep Learning papers for industrial Search, Recommendation and Advertisement. They focus on Embedding, Matching, Pre-Ranking, Ranking, Post …
Awesome-LLM-Post-training 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Awesome Reasoning LLM Tutorial/Survey/Guide
Reinforcement-Learning-2nd-Edition-by-Sutton-Exercise-Solutions 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Solutions of Reinforcement Learning, An Introduction
ProtoMotions 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
ProtoMotions is a GPU-accelerated simulation and learning framework for training physically simulated digital humans and humanoid robots.
transformers_tasks 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
⭐️ NLP Algorithms with transformers lib. Supporting Text-Classification, Text-Generation, Information-Extraction, Text-Matching, RLHF, SFT etc.
data-science-question-answer 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A repo for data science related questions and answers
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 65,729 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。