Anime4K 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实时。
A High-Quality Real Time Upscaler for Anime Video
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。
Anime4K 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实时。
A High-Quality Real Time Upscaler for Anime Video
brain.js 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🤖 GPU accelerated Neural networks in JavaScript for Browsers and Node.js
fashion-mnist 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A MNIST-like fashion product database. Benchmark :point_down:
Pytorch-UNet 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
PyTorch implementation of the U-Net for image semantic segmentation with high quality images
techniques 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Techniques for deep learning with satellite & aerial imagery
computervision-recipes 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Best Practices, code samples, and documentation for Computer Vision.
text_classification 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
all kinds of text classification models and more with deep learning
stanford-cs-230-deep-learning 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
VIP cheatsheets for Stanford's CS 230 Deep Learning
darkflow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Translate darknet to tensorflow. Load trained weights, retrain/fine-tune using tensorflow, export constant graph def to mobile devices
t81_558_deep_learning 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
T81-558: Keras - Applications of Deep Neural Networks @Washington University in St. Louis
interviews.ai 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
It is my belief that you, the postgraduate students and job-seekers for whom the book is primarily meant will benefit from reading it; however, it i…
image-super-resolution 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🔎 Super-scale your images and run experiments with Residual Dense and Adversarial Networks.
TensorFlow-Book 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Accompanying source code for Machine Learning with TensorFlow. Refer to the book for step-by-step explanations.
Efficient-AI-Backbones 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Efficient AI Backbones including GhostNet, TNT and MLP, developed by Huawei Noah's Ark Lab.
coursera-deep-learning-specialization 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Notes, programming assignments and quizzes from all courses within the Coursera Deep Learning specialization offered by deeplearning.ai: (i) Neural …
machine-learning-articles 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🧠💬 Articles I wrote about machine learning, archived from MachineCurve.com.
Tensorflow-Project-Template 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A best practice for tensorflow project template architecture.
zhihu 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 repo contains the source code in my personal column (https://zhuanlan.zhihu.com/zhaoyeyu), implemented using Python 3.6. Including Natural Lang…
iOS-10-Sampler 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Code examples for new APIs of iOS 10.
深度学习与PyTorch入门实战视频教程 配套源代码和PPT
深度学习与PyTorch入门实战视频教程 配套源代码和PPT
Super-SloMo 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
PyTorch implementation of Super SloMo by Jiang et al.
MinkowskiEngine 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Minkowski Engine is an auto-diff neural network library for high-dimensional sparse tensors
self-driving-car 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Udacity Self-Driving Car Engineer Nanodegree projects.
easy-tensorflow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用、功能完整。
Simple and comprehensive tutorials in TensorFlow
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。