sketch-code 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Keras model to generate HTML code from hand-drawn website mockups. Implements an image captioning architecture to drawn source images.
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 65,724 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,033 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。
sketch-code 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Keras model to generate HTML code from hand-drawn website mockups. Implements an image captioning architecture to drawn source images.
python-machine-learning-book-3rd-edition 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The "Python Machine Learning (3rd edition)" book code repository
keras-js 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Run Keras models in the browser, with GPU support using WebGL
ml-road 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Machine Learning and Agentic AI Resources, Practice and Research
textgenrnn 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Easily train your own text-generating neural network of any size and complexity on any text dataset with a few lines of code.
edward 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A probabilistic programming language in TensorFlow. Deep generative models, variational inference.
handwriting-synthesis 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Handwriting Synthesis with RNNs ✏️
lucid 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A collection of infrastructure and tools for research in neural network interpretability.
TNN 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能、跨平台、开源免费。
TNN: developed by Tencent Youtu Lab and Guangying Lab, a uniform deep learning inference framework for mobile、desktop and server. TNN is distinguish…
AnimeGAN 是用 Python 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面,主打速度快、轻量、开源免费。
A Tensorflow implementation of AnimeGAN for fast photo animation ! This is the Open source of the paper 「AnimeGAN: a novel lightweight GAN for phot…
datasets 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TFDS is a collection of datasets ready to use with TensorFlow, Jax, ...
TensorFlow-World 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。
:earth_americas: Simple and ready-to-use tutorials for TensorFlow
DeepLearningZeroToAll 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TensorFlow Basic Tutorial Labs
probability 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Probabilistic reasoning and statistical analysis in TensorFlow
TensorFlow-Book 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Accompanying source code for Machine Learning with TensorFlow. Refer to the book for step-by-step explanations.
Efficient-AI-Backbones 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Efficient AI Backbones including GhostNet, TNT and MLP, developed by Huawei Noah's Ark Lab.
CNN-RNN中文文本分类,基于TensorFlow
CNN-RNN中文文本分类,基于TensorFlow
SwanLab 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打现代化、支持自托管、开源免费。
⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / T…
cs230-code-examples 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Code examples in pyTorch and Tensorflow for CS230
🔥 A library for cropping image in a smart way that can identify the border and correct the cropped image. 智能图片裁剪框架。自动…
🔥 A library for cropping image in a smart way that can identify the border and correct the cropped image. 智能图片裁剪框架。自动识别边框,手动调节选区,使用透视变换裁剪并矫正选区;适…
SSD-Tensorflow 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Single Shot MultiBox Detector in TensorFlow
A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS, 海量中文预训练ALBERT模型
A LITE BERT FOR SELF-SUPERVISED LEARNING OF LANGUAGE REPRESENTATIONS, 海量中文预训练ALBERT模型
iree 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A retargetable MLIR-based machine learning compiler and runtime toolkit.
Deep_reinforcement_learning_Course 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。
Implementations from the free course Deep Reinforcement Learning with Tensorflow and PyTorch
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 66,033 个,本站已收录 65,724 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。