neural-style-tf 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
TensorFlow (Python API) implementation of Neural Style
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 65,724 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,033 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。
neural-style-tf 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
TensorFlow (Python API) implementation of Neural Style
tract 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量。
Tiny, no-nonsense, self-contained, Tensorflow and ONNX inference
FastMaskRCNN 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。
Mask RCNN in TensorFlow
EAST 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A tensorflow implementation of EAST text detector
agents 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用、可伸缩。
TF-Agents: A reliable, scalable and easy to use TensorFlow library for Contextual Bandits and Reinforcement Learning.
tacotron 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A TensorFlow implementation of Google's Tacotron speech synthesis with pre-trained model (unofficial)
keras-vis 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 visualization toolkit for keras
foolbox 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python toolbox to create adversarial examples that fool neural networks in PyTorch, TensorFlow, and JAX
deep-learning-keras-tensorflow 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Introduction to Deep Neural Networks with Keras and Tensorflow
CHINESE-OCR 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。
End-to-end Chinese scene-text detection and recognition with CTPN, CRNN, and CTC (legacy project).
DeepDanbooru 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
AI based multi-label girl image classification system, implemented by using TensorFlow.
nlp-architect 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A model library for exploring state-of-the-art deep learning topologies and techniques for optimizing Natural Language Processing neural networks
keras-tuner 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Hyperparameter Tuning Library for Keras
DeepQA 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
My tensorflow implementation of "A neural conversational model", a Deep learning based chatbot
Deep-Learning-for-Recommendation-Systems 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This repository contains Deep Learning based articles , paper and repositories for Recommender Systems
tensorflow-internals 是用 TeX 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
It is open source ebook about TensorFlow kernel and implementation mechanism.
use cnn recognize captcha by tensorflow. 本项目针对字符型图片验证码,使用tensorflow实现卷积神经网络,进行验证码识别。
use cnn recognize captcha by tensorflow. 本项目针对字符型图片验证码,使用tensorflow实现卷积神经网络,进行验证码识别。
easy-tensorflow 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、功能完整。
Simple and comprehensive tutorials in TensorFlow
deep-learning-book 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Repository for "Introduction to Artificial Neural Networks and Deep Learning: A Practical Guide with Applications in Python"
hercules 是用 Go 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Gaining advanced insights from Git repository history.
zi2zi 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learning Chinese Character style with conditional GAN
Tensorflow-Cookbook 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
Simple Tensorflow Cookbook for easy-to-use
MLNLP:本仓库整理人工智能会议(如 ACL、EMNLP、NAACL、COLING、AAAI、IJCAI、ICLR、NeurIPS、ICML 等)中开源代码的论文。
MLNLP:本仓库整理人工智能会议(如 ACL、EMNLP、NAACL、COLING、AAAI、IJCAI、ICLR、NeurIPS、ICML 等)中开源代码的论文。
cloud-annotations 是用 TypeScript 编写的运维工具,用于部署、编排与监控,主打速度快、易用、开源免费。
🐝 A fast, easy and collaborative open source image annotation tool for teams and individuals.
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 66,033 个,本站已收录 65,724 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。