AdvancedEAST 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
AdvancedEAST is an algorithm used for Scene image text detect, which is primarily based on EAST, and the significant improvement was also made, whic…
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。
AdvancedEAST 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
AdvancedEAST is an algorithm used for Scene image text detect, which is primarily based on EAST, and the significant improvement was also made, whic…
awesome-relation-extraction 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
📖 A curated list of awesome resources dedicated to Relation Extraction, one of the most important tasks in Natural Language Processing (NLP).
js-pytorch 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A JavaScript library like PyTorch, with GPU acceleration.
perceiver-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 Perceiver, General Perception with Iterative Attention, in Pytorch
FastMOT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打高性能。
High-performance multiple object tracking based on YOLO, Deep SORT, and KLT 🚀
GCNet 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond
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]
cleanvision 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Automatically find issues in image datasets and practice data-centric computer vision.
keras-flask-deploy-webapp 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
:smiley_cat: Pretty & simple image classifier app template. Deploy your own trained model or pre-trained model (VGG, ResNet, Densenet) to a web app …
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.
phase-recovery 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Resources for phase recovery (also called phase imaging, phase retrieval, or phase reconstruction)
nncf 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Neural Network Compression Framework for enhanced OpenVINO™ inference
Deep-Learning-Experiments 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Videos, notes and experiments to understand deep learning
arbitrary-image-stylization-tfjs 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Arbitrary style transfer using TensorFlow.js
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.
CoCa-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 CoCa, Contrastive Captioners are Image-Text Foundation Models, in Pytorch
telemanom 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A framework for using LSTMs to detect anomalies in multivariate time series data. Includes spacecraft anomaly data and experiments from the Mars Sci…
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.
DeepPurpose 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Deep Learning Toolkit for DTI, Drug Property, PPI, DDI, Protein Function Prediction (Bioinformatics)
graphein 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Protein Graph Library
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。