magika 是用 Rust 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。
Fast and accurate AI powered file content types detection
microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,707 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 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。
magika 是用 Rust 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。
Fast and accurate AI powered file content types detection
[🔥updating ...] AI 自动量化交易机器人(完全本地部署) AI-powered Quantitative Investment Research Platform. 📃 online docs: https://uf…
[🔥updating ...] AI 自动量化交易机器人(完全本地部署) AI-powered Quantitative Investment Research Platform. 📃 online docs: https://ufund-me.github.io/Qbot ✨ :new…
Machine-Learning-Tutorials 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
machine learning and deep learning tutorials, articles and other resources
camel 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
🐫 CAMEL: The first and the best multi-agent framework. Finding the Scaling Law of Agents. https://www.camel-ai.org
深度学习入门教程, 优秀文章, Deep Learning Tutorial
深度学习入门教程, 优秀文章, Deep Learning Tutorial
此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现,也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。
此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现,也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。
CNTK 是用 C++ 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。
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), an open source deep-learning toolkit
tensor2tensor 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Library of deep learning models and datasets designed to make deep learning more accessible and accelerate ML research.
Auto-claude-code-research-in-sleep 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打轻量。
ARIS ⚔️ (Auto-Research-In-Sleep) — Lightweight Markdown-only skills for autonomous ML research: cross-model review loops, idea discovery, and experi…
ML-YouTube-Courses 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
📺 Discover the latest machine learning / AI courses on YouTube.
ml-visuals 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🎨 ML Visuals contains figures and templates which you can reuse and customize to improve your scientific writing.
《李宏毅深度学习教程》(李宏毅老师推荐👍,苹果书🍎),PDF下载地址:https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases
《李宏毅深度学习教程》(李宏毅老师推荐👍,苹果书🍎),PDF下载地址:https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases
Awesome-pytorch-list 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 pytorch related content on github,such as different models,implementations,helper libraries,tutorials etc.
awesome-artificial-intelligence 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A curated list of Artificial Intelligence (AI) courses, books, video lectures and papers.
LaTeX-OCR 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
pix2tex: Using a ViT to convert images of equations into LaTeX code.
Screenshot-to-code 是用 HTML 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A neural network that transforms a design mock-up into a static website.
TensorFlow-Course 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
:satellite: Simple and ready-to-use tutorials for TensorFlow
labelme 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Image annotation with Python. Supports polygon, rectangle, circle, line, point, and AI-assisted annotation.
MNN 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能、速度快、轻量。
MNN: A blazing-fast, lightweight inference engine battle-tested by Alibaba, powering high-performance on-device LLMs and Edge AI.
burn 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Burn is a next generation tensor library and Deep Learning Framework that doesn't compromise on flexibility, efficiency and portability.
stable-diffusion-webui-colab 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打适合生产环境。
stable diffusion webui colab
lectures 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Oxford Deep NLP 2017 course
nano-vllm 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Nano vLLM
unstructured 是用 HTML 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费、适合生产环境。
Convert documents to structured data effortlessly. Unstructured is open-source ETL solution for transforming complex documents into clean, structure…
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 65,980 个,本站已收录 65,707 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。