AiLearning:数据分析+机器学习实战+线性代数+PyTorch+NLTK+TF2
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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。
AiLearning:数据分析+机器学习实战+线性代数+PyTorch+NLTK+TF2
AiLearning:数据分析+机器学习实战+线性代数+PyTorch+NLTK+TF2
onnx 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Open standard for machine learning interoperability
ailab 是用 C# 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Experience, Learn and Code the latest breakthrough innovations with Microsoft AI
gocv 是用 Go 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Go package for computer vision using OpenCV 4 and beyond. Includes support for DNN, CUDA, OpenCV Contrib, and OpenVINO.
awesome-speech-recognition-speech-synthesis-papers 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Automatic Speech Recognition (ASR), Speaker Verification, Speech Synthesis, Text-to-Speech (TTS), Language Modelling, Singing Voice Synthesis (SVS),…
pytorch-kaldi 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
pytorch-kaldi is a project for developing state-of-the-art DNN/RNN hybrid speech recognition systems. The DNN part is managed by pytorch, while feat…
Yolo_mark 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。
GUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network Yolo v3 and v2
gemmini 是用 Scala 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。
Berkeley's Spatial Array Generator
NeuronBlocks 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
NLP DNN Toolkit - Building Your NLP DNN Models Like Playing Lego
gnes 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
GNES is Generic Neural Elastic Search, a cloud-native semantic search system based on deep neural network.
Dnn.Platform 是用 C# 编写的建站内容平台,用于搭建网站与发布内容,主打开源免费。
DNN (formerly DotNetNuke) is the leading open source web content management platform (CMS) in the Microsoft ecosystem.
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。