X-AnyLabeling 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量、可扩展、跨平台。
X-AnyLabeling: A lightweight, efficient, and unified cross-platform desktop application for annotating text, image, video, and multimodal data, comb…
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 65,707 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 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。
X-AnyLabeling 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量、可扩展、跨平台。
X-AnyLabeling: A lightweight, efficient, and unified cross-platform desktop application for annotating text, image, video, and multimodal data, comb…
Chinese-CLIP 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Chinese version of CLIP which achieves Chinese cross-modal retrieval and representation generation.
开放源码的无App推送服务,iOS14+扫码即用。亦支持快应用/iOS和Mac客户端、Android客户端、自制设备
开放源码的无App推送服务,iOS14+扫码即用。亦支持快应用/iOS和Mac客户端、Android客户端、自制设备
VLMEvalKit 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
Open-source evaluation toolkit of large multi-modality models (LMMs), support 220+ LMMs, 80+ benchmarks
mmpretrain 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
OpenMMLab Pre-training Toolbox and Benchmark
中文nlp解决方案(大模型、数据、模型、训练、推理)
中文nlp解决方案(大模型、数据、模型、训练、推理)
VLM_survey 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Collection of AWESOME vision-language models for vision tasks
clip-interrogator 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。
Image to prompt with BLIP and CLIP
clip-retrieval 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Easily compute clip embeddings and build a clip retrieval system with them
hcaptcha-challenger 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
🥂 Gracefully face hCaptcha challenge with multimodal large language model.
cambrian 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Cambrian-1 is a family of multimodal LLMs with a vision-centric design.
Android UI 快速开发,专治原生控件各种不服
Android UI 快速开发,专治原生控件各种不服
clearcam 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打注重安全。
Add object detection, tracking, mobile notifications, and search to any security camera.
awesome-openai-vision-api-experiments 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Must-have resource for anyone who wants to experiment with and build on the OpenAI vision API 🔥
Video-ChatGPT 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
[ACL 2024 🔥] Video-ChatGPT is a video conversation model capable of generating meaningful conversation about videos. It combines the capabilities o…
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…
Awesome-CLIP 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Awesome list for research on CLIP (Contrastive Language-Image Pre-Training).
vlms-zero-to-hero 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This series will take you on a journey from the fundamentals of NLP and Computer Vision to the cutting edge of Vision-Language Models.
Stable-Diffusion-NCNN 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打适合生产环境。
Stable Diffusion in NCNN with c++, supported txt2img and img2img
natural-language-image-search 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Search photos on Unsplash using natural language
CLIP4Clip 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
An official implementation for "CLIP4Clip: An Empirical Study of CLIP for End to End Video Clip Retrieval"
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 65,980 个,本站已收录 65,707 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。