data-augmentation-review 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
List of useful data augmentation resources. You will find here some not common techniques, libraries, links to GitHub repos, papers, and others.
ggml-org
用 C/C++ 实现的大模型推理引擎,主打本地与低资源环境运行。目前累计 13.3 万 star、2.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 83 / 65744,主要语言为 C++,项目始于 2023 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给做 AI 应用的开发者:涉及 ggml 方向。
按累计星标排序,库内共 65,746 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,093 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-augmentation-review 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
List of useful data augmentation resources. You will find here some not common techniques, libraries, links to GitHub repos, papers, and others.
awesome-AI-for-time-series-papers 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A professional list of Papers, Tutorials, and Surveys on AI for Time Series in top AI conferences and journals.
imodels 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Interpretable ML package 🔍 for concise, transparent, and accurate predictive modeling (sklearn-compatible).
openTSNE 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可扩展。
Extensible, parallel implementations of t-SNE
pet 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 contains the code for "Exploiting Cloze Questions for Few-Shot Text Classification and Natural Language Inference"
DAT8 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
General Assembly's 2015 Data Science course in Washington, DC
infer 是用 C# 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Infer.NET is a framework for running Bayesian inference in graphical models
goml 是用 Go 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
On-line Machine Learning in Go (and so much more)
aws-machine-learning-university-accelerated-cv 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Machine Learning University: Accelerated Computer Vision Class
minisom 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
:red_circle: MiniSom is a minimalistic implementation of the Self Organizing Maps
uni2ts 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Unified Training of Universal Time Series Forecasting Transformers
voyager 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🛰️ An approximate nearest-neighbor search library for Python and Java with a focus on ease of use, simplicity, and deployability.
awesome-generative-ai-data-scientist 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A curated list of 100+ resources for building and deploying generative AI specifically focusing on helping you become a Generative AI Data Scientist…
ExtractThinker 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、可扩展。
ExtractThinker is a Document Intelligence library for LLMs, offering ORM-style interaction for flexible and powerful document workflows.
uncertainty-baselines 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
High-quality implementations of standard and SOTA methods on a variety of tasks.
polymath 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Convert any music library into a music production sample-library with ML
DataProfiler 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
What's in your data? Extract schema, statistics and entities from datasets
Macaw-LLM 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Macaw-LLM: Multi-Modal Language Modeling with Image, Video, Audio, and Text Integration
awesome-vector-search 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Collections of vector search related libraries, service and research papers
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)
uis-rnn 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
This is the library for the Unbounded Interleaved-State Recurrent Neural Network (UIS-RNN) algorithm, corresponding to the paper Fully Supervised Sp…
poker_ai 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。
🤖 An Open Source Texas Hold'em AI
keras-contrib 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Keras community contributions
DiffDock 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 DiffDock: Diffusion Steps, Twists, and Turns for Molecular Docking
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 66,093 个,本站已收录 65,746 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。