Knet.jl 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Koç University deep learning framework.
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。
Knet.jl 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Koç University deep learning framework.
Dassl.pytorch 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 toolbox for domain generalization, domain adaptation and semi-supervised learning.
gradslam 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
gradslam is an open source differentiable dense SLAM library for PyTorch
iOS_ML 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
List of Machine Learning, AI, NLP solutions for iOS. The most recent version of this article can be found on my blog.
torchgan 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。
Research Framework for easy and efficient training of GANs based on Pytorch
tabicl 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TabICLv2: An open tabular foundation model
tribuo 是用 Java 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Tribuo - A Java machine learning library
MedMNIST 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[pip install medmnist] 18x Standardized Datasets for 2D and 3D Biomedical Image Classification
transformers-interpret 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Model explainability that works seamlessly with 🤗 transformers. Explain your transformers model in just 2 lines of code.
pytorch-widedeep 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。
A flexible package for multimodal-deep-learning to combine tabular data with text and images using Wide and Deep models in Pytorch
best-of-streamlit 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
🏆 A ranked gallery of awesome streamlit apps built by the community
Arraymancer 是用 Nim 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
A fast, ergonomic and portable tensor library in Nim with a deep learning focus for CPU, GPU and embedded devices via OpenMP, Cuda and OpenCL backends
self-rewarding-lm-pytorch 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 the training framework proposed in Self-Rewarding Language Model, from MetaAI
ILearnDeepLearning.py 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量。
This repository contains small projects related to Neural Networks and Deep Learning in general. Subjects are closely linekd with articles I publish…
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)
Speech-Emotion-Analyzer 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 neural network model is capable of detecting five different male/female emotions from audio speeches. (Deep Learning, NLP, Python)
AdvBox 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Advbox is a toolbox to generate adversarial examples that fool neural networks in PaddlePaddle、PyTorch、Caffe2、MxNet、Keras、TensorFlow and Advbox can …
transfusion-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Pytorch implementation of Transfusion, "Predict the Next Token and Diffuse Images with One Multi-Modal Model", from MetaAI
DI-star 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
An artificial intelligence platform for the StarCraft II with large-scale distributed training and grand-master agents.
MulimgViewer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
MulimgViewer is a multi-image viewer that can open multiple images in one interface, which is convenient for image comparison and image stitching.
lovely-tensors 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Tensors, for human consumption
TorchCraft 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Connecting Torch to StarCraft
rl_games 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
RL implementations
must-read-papers-for-ml 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Collection of must read papers for Data Science, or Machine Learning / Deep Learning Engineer
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。