pix2pixHD 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Synthesizing and manipulating 2048x1024 images with conditional GANs
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,726 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 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。
pix2pixHD 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Synthesizing and manipulating 2048x1024 images with conditional GANs
NYU-DLSP20 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
NYU Deep Learning Spring 2020
ByteTrack 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
[ECCV 2022] ByteTrack: Multi-Object Tracking by Associating Every Detection Box
flashinfer 是用 Cuda 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
FlashInfer: Kernel Library for LLM Serving
Stock AI Trader: 1-stop platform for learning, sim & live trading. Covers: stock basics, strategies, LLMs, factor mini…
Stock AI Trader: 1-stop platform for learning, sim & live trading. Covers: stock basics, strategies, LLMs, factor mining, ML/DL/RL, graph nets, HFT,…
Practical_RL 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A course in reinforcement learning in the wild
mmdetection3d 是用 Python 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
OpenMMLab's next-generation platform for general 3D object detection.
BERT-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Google AI 2018 BERT pytorch implementation
Informer2020 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The GitHub repository for the paper "Informer" accepted by AAAI 2021.
FasterTransformer 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Transformer related optimization, including BERT, GPT
pytorch-cifar 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
95.47% on CIFAR10 with PyTorch
doctr 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
docTR (Document Text Recognition) - a seamless, high-performing & accessible library for OCR-related tasks powered by Deep Learning. Ongoing develop…
TopDeepLearning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A list of popular github projects related to deep learning
StyleTTS2 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
StyleTTS 2: Towards Human-Level Text-to-Speech through Style Diffusion and Adversarial Training with Large Speech Language Models
pytorch-metric-learning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可扩展、实现清晰。
The easiest way to use deep metric learning in your application. Modular, flexible, and extensible. Written in PyTorch.
skorch 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A scikit-learn compatible neural network library that wraps PyTorch
eat_pytorch_in_20_days 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Pytorch🍊🍉 is delicious, just eat it! 😋😋
semantic-router 是用 Go 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
An open, programmable decision layer for models and compute.
tsai 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Time series Timeseries Deep Learning Machine Learning Python Pytorch fastai | State-of-the-art Deep Learning library for Time Series and Sequences…
silero-models 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 模型,提供可直接使用的模型与权重,主打易用。
Silero Models: pre-trained text-to-speech models made embarrassingly simple
Chinese-CLIP 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Chinese version of CLIP which achieves Chinese cross-modal retrieval and representation generation.
higgsfield 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
Fault-tolerant, highly scalable GPU orchestration, and a machine learning framework designed for training models with billions to trillions of param…
YOLOv6 是用 Jupyter Notebook 编写的开发框架,提供应用开发的基础结构。
YOLOv6: a single-stage object detection framework dedicated to industrial applications.
MMdnn 是用 Python 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
MMdnn is a set of tools to help users inter-operate among different deep learning frameworks. E.g. model conversion and visualization. Convert model…
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 66,044 个,本站已收录 65,726 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。