GeoSeg 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery, ISPRS. Also, including other vision t…
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。
GeoSeg 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery, ISPRS. Also, including other vision t…
PyCIL 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
PyCIL: A Python Toolbox for Class-Incremental Learning
Deep Learning Interview 深度学习面试题目汇总
Deep Learning Interview 深度学习面试题目汇总
MLPP 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A library created to revitalize C++ as a machine learning front end. Per aspera ad astra.
Paddle.js 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
Paddle.js is a web project for Baidu PaddlePaddle, which is an open source deep learning framework running in the browser. Paddle.js can either load…
QuickDraw 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 Quickdraw - an online game developed by Google
skrl 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打实现清晰。
Modular Reinforcement Learning (RL) library (implemented in PyTorch, JAX, and NVIDIA Warp) with support for Gymnasium/Gym, NVIDIA Isaac Lab, MuJoCo …
vit-explain 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Explainability for Vision Transformers
tab-transformer-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 TabTransformer, attention network for tabular data, in Pytorch
jeelizWeboji 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实时。
Real time WebGL and JavaScript library for face tracking, expression detection and animated emoticons in the browser, with both SVG and Three.js dem…
tensorflow-101 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
TensorFlow 101: Introduction to Deep Learning
TextBox 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TextBox 2.0 is a text generation library with pre-trained language models
Multimodal-Emotion-Recognition 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打实时。
A real time Multimodal Emotion Recognition web app for text, sound and video inputs
MachineLearning 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Machine learning algorithms implemented by pure numpy
计算机视觉相关论文整理、记录、分享; 包括图像分类、目标检测、视觉跟踪/目标跟踪、人脸识别/人脸验证、OCR/场景文本检测及识别等领域。欢迎加星,欢迎指正错误,同时也期待能够共同参与!!! 持续更新中... ...
计算机视觉相关论文整理、记录、分享; 包括图像分类、目标检测、视觉跟踪/目标跟踪、人脸识别/人脸验证、OCR/场景文本检测及识别等领域。欢迎加星,欢迎指正错误,同时也期待能够共同参与!!! 持续更新中... ...
noise2noise 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
An unofficial and partial Keras implementation of "Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data"
awesome-neural-geometry 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A curated collection of resources and research related to the geometry of representations in the brain, deep networks, and beyond
opencv_zoo 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Model Zoo For OpenCV DNN and Benchmarks.
DeepRobust 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A pytorch adversarial library for attack and defense methods on images and graphs
Biodiversity 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。
Microsoft AI for Good Lab — Biodiversity research hub. Open-source AI models, edge devices, and tools for biodiversity monitoring and conservation. …
nlp 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:memo: This repository recorded my NLP journey.
torchview 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
torchview: visualize pytorch models
ssd_keras 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Port of Single Shot MultiBox Detector to Keras
fromthetensor 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打适合生产环境。
From the Tensor to Stable Diffusion, a rough outline for a 10 week course.
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。