yolov5 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Ultralytics YOLOv5 in PyTorch for object detection, instance segmentation, classification, training, and export.
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 65,712 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。
yolov5 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Ultralytics YOLOv5 in PyTorch for object detection, instance segmentation, classification, training, and export.
netron 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Visualizer for neural network, deep learning and machine learning models
yolov3 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、实时。
PyTorch implementation of YOLOv3, YOLOv3-SPP, and YOLOv3-tiny for real-time object detection with training, validation, inference, and multi-format …
catboost 是用 C++ 编写的代码库,提供可直接复用的能力,主打高性能、速度快、可伸缩。
A fast, scalable, high performance Gradient Boosting on Decision Trees library, used for ranking, classification, regression and other machine learn…
MochiDiffusion 是用 Swift 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。
Run Stable Diffusion on Mac natively
Awesome-CoreML-Models 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Largest list of models for Core ML (for iOS 11+)
MMdnn 是用 Python 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
MMdnn is a set of tools to help users inter-operate among different deep learning frameworks. E.g. model conversion and visualization. Convert model…
darwinkit 是用 Go 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
Native Mac APIs for Go. Previously known as MacDriver
coremltools 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Core ML tools contain supporting tools for Core ML model conversion, editing, and validation.
TNN 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能、跨平台、开源免费。
TNN: developed by Tencent Youtu Lab and Guangying Lab, a uniform deep learning inference framework for mobile、desktop and server. TNN is distinguish…
PINTO_model_zoo 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A repository for storing models that have been inter-converted between various frameworks. Supported frameworks are TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenV…
iOS-11-by-Examples 是用 Swift 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
👨🏻💻 Examples of new iOS 11 APIs
ios-learning-materials 是用 Swift 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
📚 Curated list of articles, tutorials and repos that may help you dig a little bit deeper into iOS [and Apple Platforms].
FluidAudio 是用 Swift 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容,主打开源免费。
Frontier CoreML audio models in your apps — text-to-speech, speech-to-text, voice activity detection, and speaker diarization. In Swift, powered by …
neural-engine 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Everything we actually know about the Apple Neural Engine (ANE)
AnimeGANv3 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。
Use AnimeGANv3 to make your own animation works, including turning photos or videos into anime.
Apple-Silicon-Guide 是用 Swift 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Apple Silicon Guide. Learn all about the A17 Pro, A16 Bionic, R1, M1-series, M2-series, and M3-series chips. Along with all the Devices, Operating …
CoreML-Models 是用 Swift 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Core ML model zoo for iOS/macOS — PyTorch models converted to ready-to-use .mlpackage, each with a conversion script and SwiftUI sample app. Sibling…
CoreML-in-ARKit 是用 Swift 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
Simple project to detect objects and display 3D labels above them in AR. This serves as a basic Template for an ARKit project to use CoreML.
NSFWDetector 是用 Swift 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A NSFW (aka porn) detector with CoreML
laya-coreml 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。
Local Laya typed decisions on Apple Core ML and Neural Engine. Validated ports, ~5 ms short decisions on M3 Max, reproducible speed and energy bench…
ARKit-Sampler 是用 Swift 编写的移动端方案,用于移动应用开发。
Code examples for ARKit.
CoreMLHelpers 是用 Swift 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Types and functions that make it a little easier to work with Core ML in Swift.
awesome-ml-demos-with-ios 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
The challenge projects for Inferencing machine learning models on iOS
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 65,712 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。