SwissArmyTransformer 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、可扩展。
SwissArmyTransformer is a flexible and powerful library to develop your own Transformer variants.
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 65,720 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,999 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。
SwissArmyTransformer 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、可扩展。
SwissArmyTransformer is a flexible and powerful library to develop your own Transformer variants.
MST 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A toolbox for spectral compressive imaging reconstruction including MST (CVPR 2022), CST (ECCV 2022), DAUHST (NeurIPS 2022), BiSCI (NeurIPS 2023), H…
pytorch-original-transformer 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
My implementation of the original transformer model (Vaswani et al.). I've additionally included the playground.py file for visualizing otherwise se…
EfficientFormer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
EfficientFormerV2 [ICCV 2023] & EfficientFormer [NeurIPs 2022]
Chinese NewsTitle Generation Project by GPT2.带有超级详细注释的中文GPT2新闻标题生成项目。
Chinese NewsTitle Generation Project by GPT2.带有超级详细注释的中文GPT2新闻标题生成项目。
former 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。
Simple transformer implementation from scratch in pytorch. (archival, latest version on codeberg)
vit-explain 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Explainability for Vision Transformers
tab-transformer-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 TabTransformer, attention network for tabular data, in Pytorch
graphtransformer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Graph Transformer Architecture. Source code for "A Generalization of Transformer Networks to Graphs", DLG-AAAI'21.
awesome-fast-attention 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
list of efficient attention modules
Large-Time-Series-Model 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Official code, datasets and checkpoints for "Timer: Generative Pre-trained Transformers Are Large Time Series Models" (ICML 2024) and subsequent works
typescript-transformer-handbook 是用 TypeScript 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。
📘 A comprehensive handbook on how to create transformers for TypeScript with code examples.
allRank 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
allRank is a framework for training learning-to-rank neural models based on PyTorch.
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 65,999 个,本站已收录 65,720 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。