rtdl 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Research on Tabular Deep Learning: Papers & Packages
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。
rtdl 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Research on Tabular Deep Learning: Papers & Packages
Uni-Mol 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Official Repository for the Uni-Mol Series Methods
Awesome-Image-Colorization 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:books: A collection of Deep Learning based Image Colorization and Video Colorization papers.
CatPapers 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Cool vision, learning, and graphics papers on Cats!
deepsvg 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[NeurIPS 2020] Official code for the paper "DeepSVG: A Hierarchical Generative Network for Vector Graphics Animation". Includes a PyTorch library fo…
MagicDrive 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ICLR24] Official implementation of the paper “MagicDrive: Street View Generation with Diverse 3D Geometry Control”
TensorFlow 最佳学习资源大全(含课程、书籍、博客、公开课等内容)
TensorFlow 最佳学习资源大全(含课程、书籍、博客、公开课等内容)
TransformerTTS 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🤖💬 Transformer TTS: Implementation of a non-autoregressive Transformer based neural network for text to speech.
DeepRec 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
An Open-source Toolkit for Deep Learning based Recommendation with Tensorflow.
OpenSTL 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打功能完整。
OpenSTL: A Comprehensive Benchmark of Spatio-Temporal Predictive Learning
Books 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Books / PDFS / EPUBS for different fields of programming . READ GROW AND ENJOY 😊😊😊😊
lhotse 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Tools for handling multimodal data in machine learning projects.
glue-factory 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Training library for local feature detection and matching
DataAugmentationForObjectDetection 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Data Augmentation For Object Detection
omnisafe 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
JMLR: OmniSafe is an infrastructural framework for accelerating SafeRL research.
talking-head-anime-2-demo 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Demo programs for the Talking Head Anime from a Single Image 2: More Expressive project.
machine-learning-yearning 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Machine Learning Yearning book by 🅰️𝓷𝓭𝓻𝓮𝔀 🆖
OC_SORT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
[CVPR2023] The official repo for OC-SORT: Observation-Centric SORT on video Multi-Object Tracking. OC-SORT is simple, online and robust to occlusion…
tez 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量、易用。
Tez is a super-simple and lightweight Trainer for PyTorch. It also comes with many utils that you can use to tackle over 90% of deep learning projec…
PPLM 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Plug and Play Language Model implementation. Allows to steer topic and attributes of GPT-2 models.
fairseq2 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
FAIR Sequence Modeling Toolkit 2
NVTabular 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
NVTabular is a feature engineering and preprocessing library for tabular data designed to quickly and easily manipulate terabyte scale datasets used…
机器学习/深度学习/Python/Go语言面试题笔试题(Machine learning Deep Learning Python and Golang Interview Questions)
机器学习/深度学习/Python/Go语言面试题笔试题(Machine learning Deep Learning Python and Golang Interview Questions)
Watermark-Removal-Pytorch 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🔥 CNN for Watermark Removal using Deep Image Prior with Pytorch 🔥.
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。