asl-ml-immersion 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Notebooks, code samples and reference for machine learning and generative ai on Google Cloud for the Advanced Solutions Lab (ASL) bootcamps.
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 65,729 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。
asl-ml-immersion 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Notebooks, code samples and reference for machine learning and generative ai on Google Cloud for the Advanced Solutions Lab (ASL) bootcamps.
STT 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
🐸STT - The deep learning toolkit for Speech-to-Text. Training and deploying STT models has never been so easy.
pipcook 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Machine learning platform for Web developers
lanenet-lane-detection 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打实时。
Unofficial implemention of lanenet model for real time lane detection
tensorflow-onnx 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Convert TensorFlow, Keras, Tensorflow.js and Tflite models to ONNX
yolov3-tf2 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打实现清晰。
YoloV3 Implemented in Tensorflow 2.0
tfgo 是用 Go 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。
Tensorflow + Go, the gopher way
mtcnn 是用 Jupyter Notebook 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。
MTCNN face detection implementation for TensorFlow, as a PIP package.
:computer:深度学习实战:手写数字识别、Discuz验证码识别、垃圾分类、语义分割
:computer:深度学习实战:手写数字识别、Discuz验证码识别、垃圾分类、语义分割
turkce-yapay-zeka-kaynaklari 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Türkiye'de yapılan derin öğrenme (deep learning) ve makine öğrenmesi (machine learning) çalışmalarının derlendiği sayfa.
luminoth 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 Computer Vision.
NakedTensor 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Bare bone examples of machine learning in TensorFlow
spektral 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Graph Neural Networks with Keras and Tensorflow 2.
texar 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Toolkit for Machine Learning, Natural Language Processing, and Text Generation, in TensorFlow. This is part of the CASL project: http://casl-projec…
一个拍照做题程序。输入一张包含数学计算题的图片,输出识别出的数学计算式以及计算结果。This is a mathematic expression recognition project.
一个拍照做题程序。输入一张包含数学计算题的图片,输出识别出的数学计算式以及计算结果。This is a mathematic expression recognition project.
electra 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators
semana-javascript-expert07 是用 JavaScript 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
JS Expert Week 7.0 - 🙅🤏🏻 Controlling Streaming Platforms using Eye and Hand Detection 👁🖐
Deep3DFaceReconstruction 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。
Accurate 3D Face Reconstruction with Weakly-Supervised Learning: From Single Image to Image Set (CVPRW 2019)
Open3D-ML 是用 Python 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
An extension of Open3D to address 3D Machine Learning tasks
ncps 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
PyTorch and TensorFlow implementation of NCP, LTC, and CfC wired neural models
Faster-RCNN_TF 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,主打速度快。
Faster-RCNN in Tensorflow
A very simple BiLSTM-CRF model for Chinese Named Entity Recognition 中文命名实体识别 (TensorFlow)
A very simple BiLSTM-CRF model for Chinese Named Entity Recognition 中文命名实体识别 (TensorFlow)
labml 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🔎 Monitor deep learning model training and hardware usage from your mobile phone 📱
Tacotron-2 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。
DeepMind's Tacotron-2 Tensorflow implementation
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 65,729 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。