deep-q-learning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打轻量。
Minimal Deep Q Learning (DQN & DDQN) implementations in Keras
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。
deep-q-learning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打轻量。
Minimal Deep Q Learning (DQN & DDQN) implementations in Keras
braindecode 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Deep learning software to decode EEG, ECG or MEG signals
onnx-tensorflow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Tensorflow Backend for ONNX
nlp_overview 是用 CSS 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打现代化。
Overview of Modern Deep Learning Techniques Applied to Natural Language Processing
Medical-SAM-Adapter 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打轻量。
A lightweight adapter bridges SAM with medical imaging [MedIA]
UnboundedNeRFPytorch 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快、易用。
State-of-the-art, simple, fast unbounded / large-scale NeRFs.
merlin 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
This is now the official location of the Merlin project.
livelossplot 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Live training loss plot in Jupyter Notebook for Keras, PyTorch and others
PyTorch-CycleGAN 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A clean and readable Pytorch implementation of CycleGAN
airunner 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实时。
Offline inference engine for art, real-time voice conversations, LLM powered chatbots and automated workflows
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
dcgan-completion.tensorflow 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Image Completion with Deep Learning in TensorFlow
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.
:art: 数学公式识别增强版:中英文手写印刷公式、支持初级符号推导(数据结构基于 LaTeX 抽象语法树)Math Formula OCR Pro, supports handwrite, Chinese-mixed formulas…
:art: 数学公式识别增强版:中英文手写印刷公式、支持初级符号推导(数据结构基于 LaTeX 抽象语法树)Math Formula OCR Pro, supports handwrite, Chinese-mixed formulas and simple symbol reasoning (…
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…
awesome-contrastive-self-supervised-learning 是一个学习资料,用于系统学习与查阅,主打功能完整。
A comprehensive list of awesome contrastive self-supervised learning papers.
image-matching-webui 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🤗 image matching webui
zero_to_gpt 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Go from no deep learning knowledge to implementing GPT.
Super-mario-bros-PPO-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm for Super Mario Bros
pororo 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
PORORO: Platform Of neuRal mOdels for natuRal language prOcessing
node2vec 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Implementation of the node2vec algorithm.
Mish 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Official Repository for "Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Neural Activation Function" [BMVC 2020]
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。