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)
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 65,744 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,086 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。
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)
torchdrug 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。
A powerful and flexible machine learning platform for drug discovery
CS231n-2017-Summary 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
After watching all the videos of the famous Standford's CS231n course that took place in 2017, i decided to take summary of the whole course to help…
SSD 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快。
High quality, fast, modular reference implementation of SSD in PyTorch
brevitas 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Brevitas: neural network quantization in PyTorch
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
rwkv.cpp 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
INT4/INT5/INT8 and FP16 inference on CPU for RWKV language model
DeepAA 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
make ASCII Art by Deep Learning
Mortal 是用 Rust 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
🚀🀄️ A fast and strong AI for riichi mahjong, powered by Rust and deep reinforcement learning.
torchdyn 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 PyTorch library entirely dedicated to neural differential equations, implicit models and related numerical methods
model-optimization 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A toolkit to optimize ML models for deployment for Keras and TensorFlow, including quantization and pruning.
3d-ken-burns 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
an implementation of 3D Ken Burns Effect from a Single Image using PyTorch
pytorch-toolbelt 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
PyTorch extensions for fast R&D prototyping and Kaggle farming
Applying_EANNs 是用 ASP 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A 2D Unity simulation in which cars learn to navigate themselves through different courses. The cars are steered by a feedforward neural network. Th…
arl-eegmodels 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This is the Army Research Laboratory (ARL) EEGModels Project: A Collection of Convolutional Neural Network (CNN) models for EEG signal classificatio…
elephas 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打可伸缩。
Distributed Deep learning with Keras & Spark
Awesome-Implicit-NeRF-Robotics 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打功能完整。
A comprehensive list of Implicit Representations and NeRF papers relating to Robotics/RL domain, including papers, codes, and related websites
AdaIN-style 是用 Lua 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打实时。
Arbitrary Style Transfer in Real-time with Adaptive Instance Normalization
streaming 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A Data Streaming Library for Efficient Neural Network Training
Generative_Deep_Learning_2nd_Edition 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The official code repository for the second edition of the O'Reilly book Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose and Pl…
Det3D 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
World's first general purpose 3D object detection codebse.
GIMP-ML 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
AI for GNU Image Manipulation Program
OpenSeq2Seq 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Toolkit for efficient experimentation with Speech Recognition, Text2Speech and NLP
dl-visuals 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
Over 200 figures and diagrams of the most popular deep learning architectures and layers FREE TO USE in your blog posts, slides, presentations, or p…
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 66,086 个,本站已收录 65,744 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。