teomerefs 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Guia de referências técnicas para carreira em dados
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 65,749 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,101 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。
teomerefs 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Guia de referências técnicas para carreira em dados
scikit-survival 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Survival analysis built on top of scikit-learn
awesome-conformal-prediction 是一个学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
A professionally curated list of awesome Conformal Prediction videos, tutorials, books, papers, PhD and MSc theses, articles and open-source librari…
armnn 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Arm NN ML Software.
awesome-ai-papers 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A curated list of the most impressive AI papers
text-to-lora 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Hypernetworks that adapt LLMs for specific benchmark tasks using only textual task description as the input
pruna 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快、轻量。
Pruna is a model optimization framework built for developers, enabling you to deliver faster, more efficient models with minimal overhead.
hlb-CIFAR10 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Train to 94% on CIFAR-10 in <6.3 seconds on a single A100. Or ~95.79% in ~110 seconds (or less!)
easy-few-shot-learning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Ready-to-use code and tutorial notebooks to boost your way into few-shot learning for image classification.
awesome-text-summarization 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
The guide to tackle with the Text Summarization
gcForest 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
This is the official implementation for the paper 'Deep forest: Towards an alternative to deep neural networks'
EmbedAnything 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打高性能、内存安全、适合生产环境。
Highly Performant, Modular, Memory Safe and Production-ready Inference, Ingestion and Indexing built in Rust 🦀
arkflow 是用 Rust 编写的数据库工具,用于数据存储与查询,主打高性能、功能完整、实时。
High performance Rust stream processing engine seamlessly integrates AI capabilities, providing powerful real-time data processing and intelligent a…
hopsworks 是用 Java 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Hopsworks - Data-Intensive AI platform with a Feature Store
sklearn-porter 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Transpile trained scikit-learn estimators to C, Java, JavaScript and others.
tensorrec 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A TensorFlow recommendation algorithm and framework in Python.
AI-basketball-analysis 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:basketball::robot::basketball: AI web app and API to analyze basketball shots and shooting pose.
TDC 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Therapeutics Commons (TDC): Multimodal Foundation for Therapeutic Science
awesome-ml-demos-with-ios 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
The challenge projects for Inferencing machine learning models on iOS
dataframe-go 是用 Go 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
DataFrames for Go: For statistics, machine-learning, and data manipulation/exploration
anystyle 是用 Ruby 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
Fast citation reference parsing
eyeballer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Convolutional neural network for analyzing pentest screenshots
musicinformationretrieval.com 是用 Jupyter Notebook 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Instructional notebooks on music information retrieval.
Code of my MOOC Course <Play with Machine Learning Algorithms>. Updated contents and practices are also included. 我在慕课…
Code of my MOOC Course <Play with Machine Learning Algorithms>. Updated contents and practices are also included. 我在慕课网上的课程《Python3 入门机器学习》示例代码。课程的更…
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 66,101 个,本站已收录 65,749 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。