sockeye 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Sequence-to-sequence framework with a focus on Neural Machine Translation based on PyTorch
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。
sockeye 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Sequence-to-sequence framework with a focus on Neural Machine Translation based on PyTorch
self-attention-cv 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 various self-attention mechanisms focused on computer vision. Ongoing repository.
PDEBench 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
PDEBench: An Extensive Benchmark for Scientific Machine Learning
VoxFormer 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Official PyTorch implementation of VoxFormer [CVPR 2023 Highlight]
torchxrayvision 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TorchXRayVision: A library of chest X-ray datasets and models. Classifiers, segmentation, and autoencoders.
machine-learning-and-simulation 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
All the handwritten notes 📝 and source code files 🖥️ used in my YouTube Videos on Machine Learning & Simulation (https://www.youtube.com/channel/U…
R 是用 R 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打实现清晰。
Collection of various algorithms implemented in R.
fastText_multilingual 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Multilingual word vectors in 78 languages
chainerrl 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
ChainerRL is a deep reinforcement learning library built on top of Chainer.
xorbits 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。
Scalable Python DS & ML, in an API compatible & lightning fast way.
reinforcement_learning_course_materials 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Lecture notes, tutorial tasks including solutions as well as online videos for the reinforcement learning course hosted by Paderborn University
fin-ml 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
This github repository of "Machine Learning and Data Science Blueprints for Finance". Please star.
DeepRec 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能。
DeepRec is a high-performance recommendation deep learning framework based on TensorFlow. It is hosted in incubation in LF AI & Data Foundation.
FlowMeter 是用 Go 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
⭐ ⭐ Use ML to classify flows and packets as benign or malicious. ⭐ ⭐
Oxen 是用 Rust 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
Lightning fast data version control system for large repositories of data. Feels like git, pushes and pulls like oxen.
yolo-9000 是一个学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快、实时。
YOLO9000: Better, Faster, Stronger - Real-Time Object Detection. 9000 classes!
variational-autoencoder 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实现清晰。
Variational autoencoder implemented in tensorflow and pytorch (including inverse autoregressive flow)
Data-Science-Projects 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
DataScience projects for learning : Kaggle challenges, Object Recognition, Parsing, etc.
deepdow 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Portfolio optimization with deep learning.
example-scripts 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。
A collection of scripts and notebooks to help you get started quickly.
functime 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Time-series machine learning at scale. Built with Polars for embarrassingly parallel feature extraction and forecasts on panel data.
seqeval 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python framework for sequence labeling evaluation(named-entity recognition, pos tagging, etc...)
nlp-in-practice 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
Starter code to solve real world text data problems. Includes: Gensim Word2Vec, phrase embeddings, Text Classification with Logistic Regression, wor…
backdoor-learning-resources 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A list of backdoor learning resources
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。