CS231n-2017-Summary 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
After watching all the videos of the famous Standford's CS231n course that took place in 2017, i decided to take summary of the whole course to help…
yangshun
面向忙碌工程师的面试准备资料,含算法、行为面试与简历建议。目前累计 14.3 万 star、1.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 72 / 65730,主要语言为 TypeScript,项目始于 2016 年,采用 MIT 许可。最近状态:近半年有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 algorithm、algorithm-interview、algorithm-interview-questions、algorithms 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。
CS231n-2017-Summary 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
After watching all the videos of the famous Standford's CS231n course that took place in 2017, i decided to take summary of the whole course to help…
torchdyn 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A PyTorch library entirely dedicated to neural differential equations, implicit models and related numerical methods
streaming 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A Data Streaming Library for Efficient Neural Network Training
NN-CUDA-Example 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。
Several simple examples for popular neural network toolkits calling custom CUDA operators.
mind 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A neural network library built in JavaScript
CADL 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
ARCHIVED: Contains historical course materials/Homework materials for the FREE MOOC course on "Creative Applications of Deep Learning w/ Tensorflow"…
chainercv 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
ChainerCV: a Library for Deep Learning in Computer Vision
PyTorch tutorials, examples and some books I found 【不定期更新】整理的PyTorch 最新版教程、例子和书籍
PyTorch tutorials, examples and some books I found 【不定期更新】整理的PyTorch 最新版教程、例子和书籍
lectures-labs 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Slides and Jupyter notebooks for the Deep Learning lectures at Master Year 2 Data Science from Institut Polytechnique de Paris
AI-Engineering 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A group of notebooks and other files which can help you learn AI from scratch.
DLTK 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Deep Learning Toolkit for Medical Image Analysis
aeon 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A toolkit for time series machine learning and deep learning
coursera-ml-py 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Python programming assignments for Machine Learning by Prof. Andrew Ng in Coursera
BeautifulAlgorithms.jl 是用 Julia 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打界面美观、实现清晰。
Concise and beautiful algorithms written in Julia
iOS_ML 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
List of Machine Learning, AI, NLP solutions for iOS. The most recent version of this article can be found on my blog.
transformers-interpret 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Model explainability that works seamlessly with 🤗 transformers. Explain your transformers model in just 2 lines of code.
ILearnDeepLearning.py 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量。
This repository contains small projects related to Neural Networks and Deep Learning in general. Subjects are closely linekd with articles I publish…
Speech-Emotion-Analyzer 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The neural network model is capable of detecting five different male/female emotions from audio speeches. (Deep Learning, NLP, Python)
CV-pretrained-model 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A collection of computer vision pre-trained models.
ppl.nn 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A primitive library for neural network
owl 是用 OCaml 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Owl - OCaml Scientific Computing @ https://ocaml.xyz
ngraph 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
nGraph has moved to OpenVINO
armnn 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Arm NN ML Software.
hlb-CIFAR10 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Train to 94% on CIFAR-10 in <6.3 seconds on a single A100. Or ~95.79% in ~110 seconds (or less!)
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。