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
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。
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
spacy-transformers 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🛸 Use pretrained transformers like BERT, XLNet and GPT-2 in spaCy
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
scikit-lego 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Extra blocks for scikit-learn pipelines.
machine-learning-surveys 是用 JavaScript 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of Machine Learning Surveys, Tutorials and Books.
Dragonfire 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。
the open-source virtual assistant for Ubuntu based Linux distributions
conversational-datasets 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Large datasets for conversational AI
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 …
TorchCraft 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Connecting Torch to StarCraft
pyswarms 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A research toolkit for particle swarm optimization in Python
spacy-llm 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
🦙 Integrating LLMs into structured NLP pipelines
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
Quantitative-Notebooks 是用 Jupyter Notebook 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
Educational notebooks on quantitative finance, algorithmic trading, financial modelling and investment strategy
VeriGPU 是用 SystemVerilog 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
OpenSource GPU, in Verilog, loosely based on RISC-V ISA
liif 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learning Continuous Image Representation with Local Implicit Image Function, in CVPR 2021 (Oral)
mlscraper 是用 Python 编写的爬虫框架,用于网页抓取与数据采集。
🤖 Scrape data from HTML websites automatically by just providing examples
Awesome-TensorFlow-Chinese,TensorFlow 中文资源精选,官方网站,安装教程,入门教程,视频教程,实战项目,学习路径。QQ群:167122861,公众号:磐创AI,微信群二维码:http://www.te…
Awesome-TensorFlow-Chinese,TensorFlow 中文资源精选,官方网站,安装教程,入门教程,视频教程,实战项目,学习路径。QQ群:167122861,公众号:磐创AI,微信群二维码:http://www.tensorflownews.com/
traingenerator 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🧙 A web app to generate template code for machine learning
"結巴"中文分詞:做最好的 PHP 中文分詞、中文斷詞組件。 / "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best PH…
"結巴"中文分詞:做最好的 PHP 中文分詞、中文斷詞組件。 / "Jieba" (Chinese for "to stutter") Chinese text segmentation: built to be the best PHP Chinese word segmentation mo…
FaceRecognitionDotNet 是用 C# 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The world's simplest facial recognition api for .NET on Windows, MacOS and Linux
ai-for-software-engineers 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
AI foundations for software engineers.
pbdl-book 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Welcome to the Physics-based Deep Learning Book v0.3 - the GenAI Edition
awesome-seml 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of articles that cover the software engineering best practices for building machine learning applications.
Orion 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Unsupervised time series anomaly detection library
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。