awesome-tensorflow-lite 是一个移动端方案,用于移动应用开发。
An awesome list of TensorFlow Lite models, samples, tutorials, tools and learning resources.
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。
awesome-tensorflow-lite 是一个移动端方案,用于移动应用开发。
An awesome list of TensorFlow Lite models, samples, tutorials, tools and learning resources.
PipeCNN 是用 C 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
An OpenCL-based FPGA Accelerator for Convolutional Neural Networks
video-diffusion-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 Video Diffusion Models, Jonathan Ho's new paper extending DDPMs to Video Generation - in Pytorch
Deep-Learning-Project-Template 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A best practice for deep learning project template architecture.
text_gcn 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Graph Convolutional Networks for Text Classification. AAAI 2019
keras-resnet 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Residual networks implementation using Keras-1.0 functional API
KnowLM 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
An Open-sourced Knowledgable Large Language Model Framework.
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
SparK 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🔥] The first successful BERT/MAE-style pretraining on any convolutional network; Pytorch impl. of "Designing BERT for Convolution…
neuromancer 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Pytorch-based framework for solving parametric constrained optimization problems, physics-informed system identification, and parametric model predi…
FireRed-Image-Edit 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、开源免费。
FireRed-Image-Edit is a powerful image editing foundation model achieving open-source state-of-the-art performance with precise instruction followin…
DRL-robot-navigation 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Deep Reinforcement Learning for mobile robot navigation in ROS Gazebo simulator. Using Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) neural …
NiftyNet 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。
[unmaintained] An open-source convolutional neural networks platform for research in medical image analysis and image-guided therapy
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.
mmfashion 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。
Open-source toolbox for visual fashion analysis based on PyTorch
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
TorchSSL 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A PyTorch-based library for semi-supervised learning (NeurIPS'21)
《深度学习入门-基于Python的理论与实现》,包含源代码和高清PDF(带书签);慕课网imooc《深度学习之神经网络(CNN-RNN-GAN)算法原理-实战》;《菜菜的机器学习sklearn》
《深度学习入门-基于Python的理论与实现》,包含源代码和高清PDF(带书签);慕课网imooc《深度学习之神经网络(CNN-RNN-GAN)算法原理-实战》;《菜菜的机器学习sklearn》
wtpsplit 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Toolkit to segment text into sentences or other semantic units in a robust, efficient and adaptable way.
open-reid 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。
Open source person re-identification library in python
CV-pretrained-model 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A collection of computer vision pre-trained models.
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。