ColossalAI 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。
Making large AI models cheaper, faster and more accessible
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,730 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 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。
ColossalAI 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。
Making large AI models cheaper, faster and more accessible
Qix 是一个学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
Machine Learning、Deep Learning、PostgreSQL、Distributed System、Node.Js、Golang
hazelcast 是用 Java 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,主打速度快、实时。
Hazelcast is a unified real-time data platform combining stream processing with a fast data store, allowing customers to act instantly on data-in-mo…
livebook 是用 Elixir 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
Automate code & data workflows with interactive Elixir notebooks
Daft 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打高性能。
High-performance data engine for AI and multimodal workloads. Process images, audio, video, and structured data at any scale
protoactor-go 是用 Go 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,主打高性能、速度快、可伸缩。
Proto Actor - Ultra fast distributed actors for Go, C# and Java/Kotlin
rl 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A modular, primitive-first, python-first PyTorch library for Reinforcement Learning.
gleam 是用 Go 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,主打速度快、可伸缩、实现清晰。
Fast, efficient, and scalable distributed map/reduce system, DAG execution, in memory or on disk, written in pure Go, runs standalone or distributed…
sail 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实现清晰。
Drop-in Apache Spark replacement written in Rust, unifying batch processing, stream processing, and compute-intensive AI workloads.
catalyst 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Accelerated deep learning R&D
zenoh 是用 Rust 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,主打可伸缩。
zenoh unifies data in motion, data in-use, data at rest and computations. It carefully blends traditional pub/sub with geo-distributed storages, que…
alpa 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Training and serving large-scale neural networks with auto parallelization.
distributed-llama 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快、功能完整、可伸缩。
Distributed LLM inference. Connect home devices into a powerful cluster to accelerate LLM inference. More devices means faster inference.
distributed-consensus-reading-list 是一个学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
A list of papers about distributed consensus.
boinc 是用 C++ 编写的移动端方案,用于移动应用开发,主打开源免费。
Open-source software for volunteer computing and grid computing.
NakedTensor 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Bare bone examples of machine learning in TensorFlow
GraphEngine 是用 C# 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。
Microsoft Graph Engine
PFLlib 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Master Federated Learning in 2 Hours—Run It on Your PC!
fugue 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
A unified interface for distributed computing. Fugue executes SQL, Python, Pandas, and Polars code on Spark, Dask and Ray without any rewrites.
Awesome-Federated-Machine-Learning 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Everything about federated learning, including research papers, books, codes, tutorials, videos and beyond
chapel 是用 Chapel 编写的工程工具,用于代码分析、构建与打包。
a Productive Parallel Programming Language
moosefs 是用 C 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,主打可伸缩、开源免费。
MooseFS Distributed Storage – Open Source, Petabyte, Fault-Tolerant, Highly Performing, Scalable Network Distributed File System / Software-Defined …
protoactor-dotnet 是用 C# 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,主打高性能、速度快、可伸缩。
Proto Actor - Ultra fast distributed actors for Go, C# and Java/Kotlin
beta9 是用 Go 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Ultrafast serverless GPU inference, sandboxes, and background jobs
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 66,044 个,本站已收录 65,730 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。