few-shot 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Repository for few-shot learning machine learning projects
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。
few-shot 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Repository for few-shot learning machine learning projects
Faster-High-Res-Neural-Inpainting 是用 Lua 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
High-Resolution Image Inpainting using Multi-Scale Neural Patch Synthesis
mlforecast 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
Scalable machine 🤖 learning for time series forecasting.
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》电子版及配套代码。
《深度学习入门:基于Python的理论与实现》电子版及配套代码。
spotlight 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Interactively explore unstructured datasets from your dataframe.
PPO-for-Beginners 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
A simple and well styled PPO implementation. Based on my Medium series: https://medium.com/@eyyu/coding-ppo-from-scratch-with-pytorch-part-1-4-613df…
Learning-Deep-Learning 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Paper reading notes on Deep Learning and Machine Learning
modal-examples 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Examples of programs built using Modal
Gradient-Free-Optimizers 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打轻量。
Lightweight optimization with local, global, population-based and sequential techniques across mixed search spaces
graphvite 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能。
GraphVite: A General and High-performance Graph Embedding System
voca 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This codebase demonstrates how to synthesize realistic 3D character animations given an arbitrary speech signal and a static character mesh.
MML-Book 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Code / solutions for Mathematics for Machine Learning (MML Book)
Deep-Learning-In-Production 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Build, train, deploy, scale and maintain deep learning models. Understand ML infrastructure and MLOps using hands-on examples.
ktrain 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
ktrain is a Python library that makes deep learning and AI more accessible and easier to apply
Forge 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A neural network toolkit for Metal
xcessiv 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快、可伸缩。
A web-based application for quick, scalable, and automated hyperparameter tuning and stacked ensembling in Python.
rusty-machine 是用 Rust 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Machine Learning library for Rust
gnes 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
GNES is Generic Neural Elastic Search, a cloud-native semantic search system based on deep neural network.
ML-KWS-for-MCU 是用 C 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Keyword spotting on Arm Cortex-M Microcontrollers
Data-Science-Machine-Learning-Project-with-Source-Code 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Data Science and Machine Learning projects with source code.
Datasets 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Machine learning datasets used in tutorials on MachineLearningMastery.com
myosuite 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
MyoSuite is a collection of environments/tasks to be solved by musculoskeletal models simulated with the MuJoCo physics engine and wrapped in the Op…
AwesomeAnimeResearch 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Papers, repository and other data about anime or manga research. Please let me know if you have information that the list does not include.
maia-chess 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Maia is a human-like neural network chess engine trained on millions of human games.
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。