RNN-Time-series-Anomaly-Detection 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实现清晰。
RNN based Time-series Anomaly detector model implemented in Pytorch.
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。
RNN-Time-series-Anomaly-Detection 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实现清晰。
RNN based Time-series Anomaly detector model implemented in Pytorch.
CityGaussian 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[ECCV`24&ICLR`25] CityGaussian Series for High-quality Large-Scale Scene Reconstruction with Gaussians
Deep-Learning-In-Production 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Build, train, deploy, scale and maintain deep learning models. Understand ML infrastructure and MLOps using hands-on examples.
LSTMVis 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Visualization Toolbox for Long Short Term Memory networks (LSTMs)
Forge 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A neural network toolkit for Metal
UForm 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快。
Pocket-Sized Multimodal AI for content understanding and generation across multilingual texts, images, and 🔜 video, up to 5x faster than OpenAI CLI…
ann-visualizer 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 library for visualizing Artificial Neural Networks (ANN)
one-pixel-attack-keras 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Keras implementation of "One pixel attack for fooling deep neural networks" using differential evolution on Cifar10 and ImageNet
NeuralPDE.jl 是用 Julia 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Physics-Informed Neural Networks (PINN) Solvers of (Partial) Differential Equations for Scientific Machine Learning (SciML) accelerated simulation
neataptic 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能、速度快。
:rocket: Blazing fast neuro-evolution & backpropagation for the browser and Node.js
Spiking-Neural-Network 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Pure python implementation of SNN
arbitrary-image-stylization-tfjs 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Arbitrary style transfer using TensorFlow.js
Neural-Network-Architecture-Diagrams 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Diagrams for visualizing neural network architecture
nn_vis 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A project for processing neural networks and rendering to gain insights on the architecture and parameters of a model through a decluttered represen…
rtdl 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Research on Tabular Deep Learning: Papers & Packages
DeepRec 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。
An Open-source Toolkit for Deep Learning based Recommendation with Tensorflow.
An application tool of edge-connect, which can do anime inpainting and drawing. 动漫人物图片自动修复,去马赛克,填补,去瑕疵
An application tool of edge-connect, which can do anime inpainting and drawing. 动漫人物图片自动修复,去马赛克,填补,去瑕疵
machine-learning-curriculum 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:computer: Learn to make machines learn so that you don't have to struggle to program them; The ultimate list
Fabrik 是用 Python 编写的编辑器工具,用于代码与文本编辑。
:factory: Collaboratively build, visualize, and design neural nets in browser
nnAudio 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Audio processing by using pytorch 1D convolution network
Windows-Machine-Learning 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Samples and Tools for Windows ML.
QuickDraw 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implementation of Quickdraw - an online game developed by Google
finn 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Dataflow compiler for QNN inference on FPGAs
torchview 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
torchview: visualize pytorch models
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。