pytorch-metric-learning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可扩展、实现清晰。
The easiest way to use deep metric learning in your application. Modular, flexible, and extensible. Written in PyTorch.
microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 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。
pytorch-metric-learning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可扩展、实现清晰。
The easiest way to use deep metric learning in your application. Modular, flexible, and extensible. Written in PyTorch.
simclr 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
SimCLRv2 - Big Self-Supervised Models are Strong Semi-Supervised Learners
lightly 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A python library for self-supervised learning on images.
InternVideo 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[ECCV2024] Video Foundation Models & Data for Multimodal Understanding
推荐/广告/搜索领域工业界经典以及最前沿论文集合。A collection of industry classics and cutting-edge papers in the field of recommendation/adve…
推荐/广告/搜索领域工业界经典以及最前沿论文集合。A collection of industry classics and cutting-edge papers in the field of recommendation/advertising/search.
ALBEF 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Code for ALBEF: a new vision-language pre-training method
lightly-train 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
All-in-one training for vision models (YOLO, ViTs, RT-DETR, DINOv3): pretraining, fine-tuning, distillation.
solo-learn 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
solo-learn: a library of self-supervised methods for visual representation learning powered by Pytorch Lightning
Unsupervised-Classification 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
SCAN: Learning to Classify Images without Labels, incl. SimCLR. [ECCV 2020]
SDT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This repository is the official implementation of Disentangling Writer and Character Styles for Handwriting Generation (CVPR 2023)
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).
CoCa-pytorch 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 CoCa, Contrastive Captioners are Image-Text Foundation Models, in Pytorch
CEBRA 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learnable latent embeddings for joint behavioral and neural analysis - Official implementation of CEBRA
OWOD 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
(CVPR 2021 Oral) Open World Object Detection
similarity 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快、易用。
TensorFlow Similarity is a python package focused on making similarity learning quick and easy.
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。