label-studio 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Label Studio is a multi-type data labeling and annotation tool with standardized output format
practical-tutorials
项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,705 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,968 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。
label-studio 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Label Studio is a multi-type data labeling and annotation tool with standardized output format
screenity 是用 JavaScript 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打开源免费。
The free and privacy-friendly screen recorder with no limits 🎥
cvat 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打开源免费、适合生产环境。
CVAT is a leading data annotation platform for image, video, audio, and 3D datasets. It offers open-source, cloud, and enterprise products, as well …
cleanlab 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。
Cleanlab's open-source library is the standard data-centric AI package for data quality and machine learning with messy, real-world data and labels.
hyperf 是用 PHP 编写的开发框架,用于搭建服务端与接口。
🚀 A coroutine framework that focuses on hyperspeed and flexibility. Building microservice or middleware with ease.
一款android自动生成表格框架---An Android automatically generated table framework
一款android自动生成表格框架---An Android automatically generated table framework
Memex 是用 TypeScript 编写的插件扩展,用于扩展宿主程序能力。
Browser extension to curate, annotate, and discuss the most valuable content and ideas on the web. As individuals, teams and communities.
awesome-data-labeling 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of awesome data labeling tools
aubio 是用 C 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
a library for audio and music analysis
mapus 是用 JavaScript 编写的实用工具,用于解决具体场景问题,主打实时。
A map tool with real-time collaboration 🗺️
ksnip 是用 C++ 编写的实用工具,用于解决具体场景问题,主打跨平台。
ksnip the cross-platform screenshot and annotation tool
h 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。
Annotate with anyone, anywhere.
erupt 是用 Java 编写的自动化工具,用于流程自动化编排。
Code as configuration. Annotate a Java entity with @Erupt and ship a production-grade admin backend in minutes — UI, RBAC, audit logs and APIs, all …
:rocket: lightweight high-performance WebSocket framework ( 轻量级、高性能的WebSocket框架)
:rocket: lightweight high-performance WebSocket framework ( 轻量级、高性能的WebSocket框架)
diffgram 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The AI Datastore for Schemas, BLOBs, and Predictions. Use with your apps or integrate built-in Human Supervision, Data Workflow, and UI Catalog to g…
neogen 是用 Lua 编写的编辑器工具,用于代码与文本编辑。
A better annotation generator. Supports multiple languages and annotation conventions.
LabelMeAnnotationTool 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Source code for the LabelMe annotation tool.
PixelAnnotationTool 是用 C++ 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。
Annotate quickly images.
gromit-mpx 是用 C 编写的实用工具,用于解决具体场景问题。
Gromit-MPX is an on-screen annotation tool that works with any Unix desktop environment under X11 as well as XWayland.
Capso 是用 Swift 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,主打开源免费。
Open-source screenshot and screen recording for macOS. The free, native alternative to CleanShot X. Built with Swift 6.0 and SwiftUI.
xtreme1 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Xtreme1 is an all-in-one data labeling and annotation platform for multimodal data training and supports 3D LiDAR point cloud, image, and LLM.
一款服务于 Go 开发者的依赖注入框架,方便搭建任何 Go 应用。 A Golang depenedency injection framework, helps developers to build any go applicati…
一款服务于 Go 开发者的依赖注入框架,方便搭建任何 Go 应用。 A Golang depenedency injection framework, helps developers to build any go application.
open-semantic-search 是用 Shell 编写的实用工具,用于解决具体场景问题,主打开源免费。
Open Source research tool to search, browse, analyze and explore large document collections by Semantic Search Engine and Open Source Text Mining & …
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 65,968 个,本站已收录 65,705 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。