PaddleSlim 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
PaddleSlim is an open-source library for deep model compression and architecture search.
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。
PaddleSlim 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
PaddleSlim is an open-source library for deep model compression and architecture search.
Semi-supervised-learning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Unified Semi-Supervised Learning Codebase (NeurIPS'22)
VibeThinker 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量。
Tiny Model, Big Logic: Diversity-Driven Optimization Elicits Large-Model Reasoning Ability in VibeThinker-1.5B
kernl 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。
Kernl lets you run PyTorch transformer models several times faster on GPU with a single line of code, and is designed to be easily hackable.
MapTR 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICLR'23 Spotlight & ECCV'24 & IJCV'24] MapTR: Structured Modeling and Learning for Online Vectorized HD Map Construction
VRT 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
VRT: A Video Restoration Transformer (official repository)
TurboTransformers 是用 C++ 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、易用。
a fast and user-friendly runtime for transformer inference (Bert, Albert, GPT2, Decoders, etc) on CPU and GPU.
pytorch-openai-transformer-lm 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🐥A PyTorch implementation of OpenAI's finetuned transformer language model with a script to import the weights pre-trained by OpenAI
Multimodal-GPT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Multimodal-GPT
微信、bilibili大图、长图、gif、视频、自定义view的转场效果,The transition effect of wechat, bilibili large image, long image, GIF, video and…
微信、bilibili大图、长图、gif、视频、自定义view的转场效果,The transition effect of wechat, bilibili large image, long image, GIF, video and custom view
Covers pre-training data, Tokenizer, Transformer, MoE,distributed training, Scaling Laws, inference & alignment .6 pro…
Covers pre-training data, Tokenizer, Transformer, MoE,distributed training, Scaling Laws, inference & alignment .6 progressive code assignments for …
Transformer-in-Computer-Vision 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A paper list of some recent Transformer-based CV works.
SDT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This repository is the official implementation of Disentangling Writer and Character Styles for Handwriting Generation (CVPR 2023)
unimatch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[TPAMI'23] Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation
Free Offline OCR 离线的中文文本检测+识别SDK
Free Offline OCR 离线的中文文本检测+识别SDK
poolformer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
PoolFormer: MetaFormer Is Actually What You Need for Vision (CVPR 2022 Oral)
Transformer-in-Vision 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Recent Transformer-based CV and related works.
pytorch-transformer 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Attention is all you need implementation
Transformers4Rec 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打可扩展。
Transformers4Rec is a flexible and efficient library for sequential and session-based recommendation and works with PyTorch.
contextualized-topic-models 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 to run contextualized topic modeling. CTMs combine contextualized embeddings (e.g., BERT) with topic models to get coherent topics.…
self-attention-cv 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 various self-attention mechanisms focused on computer vision. Ongoing repository.
OpenSTL 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。
OpenSTL: A Comprehensive Benchmark of Spatio-Temporal Predictive Learning
question_generation 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Neural question generation using transformers
conformer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[Unofficial] PyTorch implementation of "Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition" (INTERSPEECH 2020)
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。