TensorFlowOnSpark 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TensorFlowOnSpark brings TensorFlow programs to Apache Spark clusters.
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,726 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 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。
TensorFlowOnSpark 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TensorFlowOnSpark brings TensorFlow programs to Apache Spark clusters.
deepvariant 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
DeepVariant is an analysis pipeline that uses a deep neural network to call genetic variants from next-generation DNA sequencing data.
CapsNet-Tensorflow 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Tensorflow implementation of CapsNet(Capsules Net) in paper Dynamic Routing Between Capsules
:book: [译] Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南【版权问题,网站已下线!!】
:book: [译] Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南【版权问题,网站已下线!!】
byteps 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能、可伸缩。
A high performance and generic framework for distributed DNN training
tensorflow-windows-wheel 是用 Python 编写的建站内容平台,用于搭建网站与发布内容。
Tensorflow prebuilt binary for Windows
tf-faster-rcnn 是用 Python 编写的移动端方案,用于移动应用开发,主打速度快。
Tensorflow Faster RCNN for Object Detection
中文古诗自动作诗机器人,x炸天,基于tensorflow1.10 api,正在积极维护升级中,快star,保持更新!
中文古诗自动作诗机器人,x炸天,基于tensorflow1.10 api,正在积极维护升级中,快star,保持更新!
Tensorflow-Project-Template 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A best practice for tensorflow project template architecture.
tensorflow-yolov3 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🔥 TensorFlow Code for technical report: "YOLOv3: An Incremental Improvement"
GAT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Graph Attention Networks (https://arxiv.org/abs/1710.10903)
hub 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A library for transfer learning by reusing parts of TensorFlow models.
donkeycar 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量、开源免费。
Open source hardware and software platform to build a small scale self driving car.
LSTM-Human-Activity-Recognition 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Human Activity Recognition example using TensorFlow on smartphone sensors dataset and an LSTM RNN. Classifying the type of movement amongst six acti…
generative_inpainting 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
DeepFill v1/v2 with Contextual Attention and Gated Convolution, CVPR 2018, and ICCV 2019 Oral
SRGAN 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Photo-Realistic Single Image Super-Resolution Using a Generative Adversarial Network
adanet 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快、可扩展。
Fast and flexible AutoML with learning guarantees.
text-detection-ctpn 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
text detection mainly based on ctpn model in tensorflow, id card detect, connectionist text proposal network
gpt-2-simple 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Python package to easily retrain OpenAI's GPT-2 text-generating model on new texts
TensorFlow.NET 是用 C# 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
.NET Standard bindings for Google's TensorFlow for developing, training and deploying Machine Learning models in C# and F#.
tensorforce 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Tensorforce: a TensorFlow library for applied reinforcement learning
[验证码识别-训练] This project is based on CNN/ResNet/DenseNet+GRU/LSTM+CTC/CrossEntropy to realize verification code identif…
[验证码识别-训练] This project is based on CNN/ResNet/DenseNet+GRU/LSTM+CTC/CrossEntropy to realize verification code identification. This project is only …
TensorFlowSharp 是用 C# 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TensorFlow API for .NET languages
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 66,044 个,本站已收录 65,726 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。