Reinforcement-Learning 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learn Deep Reinforcement Learning in 60 days! Lectures & Code in Python. Reinforcement Learning + Deep Learning
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 65,730 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。
Reinforcement-Learning 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learn Deep Reinforcement Learning in 60 days! Lectures & Code in Python. Reinforcement Learning + Deep Learning
dm_control 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Google DeepMind's software stack for physics-based simulation and Reinforcement Learning environments, using MuJoCo.
datascience 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Curated list of Python resources for data science.
nlpaug 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Data augmentation for NLP
Production-Level-Deep-Learning 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A guideline for building practical production-level deep learning systems to be deployed in real world applications.
fastrtc 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打实时。
The python library for real-time communication
serenata-de-amor 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🕵 Artificial Intelligence for social control of public administration | **This repository does not receive frequent updates. Check out the README**
《大语言模型》作者:赵鑫,李军毅,周昆,唐天一,文继荣
《大语言模型》作者:赵鑫,李军毅,周昆,唐天一,文继荣
tree-of-thoughts 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Plug in and Play Implementation of Tree of Thoughts: Deliberate Problem Solving with Large Language Models that Elevates Model Reasoning by atleast …
Tengine 是用 C++ 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。
Tengine is a lite, high performance, modular inference engine for embedded device
LongMemory 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Local persistent memory store for LLM applications including claude desktop, github copilot, codex, antigravity, etc.
oracle-ai-developer-hub 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Technical resources for AI developers to build applications, agents, and systems using Oracle AI Database and OCI services
Aliens_eye 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Hunt down 840+ social media accounts using AI
deep-daze 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。
Simple command line tool for text to image generation using OpenAI's CLIP and Siren (Implicit neural representation network). Technique was original…
neural_prophet 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。
NeuralProphet: A simple forecasting package
GenAI-Showcase 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
MongoDB's Generative AI Showcase: an exhaustive collection of examples and sample applications covering Retrieval-Augmented Generation (RAG), AI age…
AI-ML-Roadmap-from-scratch 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Become skilled in Artificial Intelligence, Machine Learning, Generative AI, Deep Learning, Data Science, Natural Language Processing, Reinforcement …
AlgoWiki 是用 CSS 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Repository which contains links and resources on different topics of Computer Science.
Data-science 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Collection of useful data science topics along with articles, videos, and code
segment-geospatial 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A Python package for segmenting geospatial data with the Segment Anything Model (SAM)
Baichuan2 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A series of large language models developed by Baichuan Intelligent Technology
learning-to-learn 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Learning to Learn in TensorFlow
nixtla 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打适合生产环境。
TimeGPT-2.1: production ready pre-trained Time Series Foundation Model for forecasting and anomaly detection. Generative pretrained transformer for…
vector-quantize-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Vector (and Scalar) Quantization, in 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 66,044 个,本站已收录 65,730 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。