Pre-Trained Chinese XLNet(中文XLNet预训练模型)
Pre-Trained Chinese XLNet(中文XLNet预训练模型)
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 65,735 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,070 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。
Pre-Trained Chinese XLNet(中文XLNet预训练模型)
Pre-Trained Chinese XLNet(中文XLNet预训练模型)
usaddress 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:us: a python library for parsing unstructured United States address strings into address components
torchdistill 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
A coding-free framework built on PyTorch for reproducible deep learning studies. PyTorch Ecosystem. 🏆26 knowledge distillation methods presented at…
Style-Transfer-in-Text 是一个开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Paper List for Style Transfer in Text
WikiChat 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
WikiChat is an improved RAG. It stops the hallucination of large language models by retrieving data from a corpus.
DAMO-ConvAI 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
DAMO-ConvAI: The official repository which contains the codebase for Alibaba DAMO Conversational AI.
Macaw-LLM 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Macaw-LLM: Multi-Modal Language Modeling with Image, Video, Audio, and Text Integration
pke 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。
Python Keyphrase Extraction module
Semi-supervised-learning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Unified Semi-Supervised Learning Codebase (NeurIPS'22)
TAADpapers 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Must-read Papers on Textual Adversarial Attack and Defense
entity-recognition-datasets 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A collection of corpora for named entity recognition (NER) and entity recognition tasks. These annotated datasets cover a variety of languages, doma…
ChatArena 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
ChatArena (or Chat Arena) is a Multi-Agent Language Game Environments for LLMs. The goal is to develop communication and collaboration capabilities …
awesome-search 是用 HTML 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Awesome Search - this is all about the (e-commerce, but not only) search and its awesomeness
DeepMoji 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
State-of-the-art deep learning model for analyzing sentiment, emotion, sarcasm etc.
conv-emotion 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
This repo contains implementation of different architectures for emotion recognition in conversations.
OpenNMT-tf 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Neural machine translation and sequence learning using TensorFlow
anago 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Bidirectional LSTM-CRF and ELMo for Named-Entity Recognition, Part-of-Speech Tagging and so on.
refinery 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
The data scientist's open-source choice to scale, assess and maintain natural language data. Treat training data like a software artifact.
practical-nlp-code 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Official Repository for Code associated with 'Practical Natural Language Processing' book by O'Reilly Media
NeuronBlocks 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
NLP DNN Toolkit - Building Your NLP DNN Models Like Playing Lego
projects 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🪐 End-to-end NLP workflows from prototype to production
hazm 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Persian NLP Toolkit
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.
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 66,070 个,本站已收录 65,735 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。