pytextrank 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Python implementation of TextRank algorithms ("textgraphs") for phrase extraction
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。
pytextrank 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Python implementation of TextRank algorithms ("textgraphs") for phrase extraction
xlstm 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Official repository of the xLSTM.
uda 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Unsupervised Data Augmentation (UDA)
EasyNLP 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用、功能完整。
EasyNLP: A Comprehensive and Easy-to-use NLP Toolkit
📚 数千篇 AI、LLM、NLP、CV 顶会论文解读,每篇 5 分钟读懂核心思想。
📚 数千篇 AI、LLM、NLP、CV 顶会论文解读,每篇 5 分钟读懂核心思想。
sparseml 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
Libraries for applying sparsification recipes to neural networks with a few lines of code, enabling faster and smaller models
Aspect Based Sentiment Analysis, PyTorch Implementations. 基于方面的情感分析,使用PyTorch实现。
Aspect Based Sentiment Analysis, PyTorch Implementations. 基于方面的情感分析,使用PyTorch实现。
sru 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。
Training RNNs as Fast as CNNs (https://arxiv.org/abs/1709.02755)
ecco 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Explain, analyze, and visualize NLP language models. Ecco creates interactive visualizations directly in Jupyter notebooks explaining the behavior o…
Awesome-LM-SSP 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打注重安全。
A reading list for large models safety, security, and privacy (including Awesome LLM Security, Safety, etc.).
docext 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打支持自托管、开源免费。
An on-premises, OCR-free unstructured data extraction, markdown conversion and benchmarking toolkit. (https://idp-leaderboard.org/)
kcws 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Deep Learning Chinese Word Segment
PyTorchNLPBook 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Code and data accompanying Natural Language Processing with PyTorch published by O'Reilly Media https://amzn.to/3JUgR2L
The-NLP-Pandect 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源,主打功能完整。
A comprehensive reference for all topics related to Natural Language Processing
AliceMind 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
ALIbaba's Collection of Encoder-decoders from MinD (Machine IntelligeNce of Damo) Lab
alpaca_eval 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快。
An automatic evaluator for instruction-following language models. Human-validated, high-quality, cheap, and fast.
RAGHub 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A community-driven collection of RAG (Retrieval-Augmented Generation) frameworks, projects, and resources. Contribute and explore the evolving RAG e…
scispacy 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A full spaCy pipeline and models for scientific/biomedical documents.
中文羊驼大模型三期项目 (Chinese Llama-3 LLMs) developed from Meta Llama 3
中文羊驼大模型三期项目 (Chinese Llama-3 LLMs) developed from Meta Llama 3
DeepLearningForNLPInPytorch 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
An IPython Notebook tutorial on deep learning for natural language processing, including structure prediction.
typed-japanese 是用 TypeScript 编写的前端库,用于构建 Web 页面与界面。
🌸 Learn Japanese grammar with TypeScript
sling 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
SLING - A natural language frame semantics parser
仕事の日本語を、読みやすくわかりやすく書く・直すための Agent Skill です。
仕事の日本語を、読みやすくわかりやすく書く・直すための Agent Skill です。
spacy-models 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
💫 Models for the spaCy Natural Language Processing (NLP) library
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。