exercises-dataset 是用 HTML 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
1,324-exercise fitness dataset — animation GIFs, 180×180 thumbnails, muscle-group & equipment data, and step-by-step instructions in 6 languages. Th…
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 65,720 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,999 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。
exercises-dataset 是用 HTML 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
1,324-exercise fitness dataset — animation GIFs, 180×180 thumbnails, muscle-group & equipment data, and step-by-step instructions in 6 languages. Th…
stable-baselines3 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打适合生产环境。
PyTorch version of Stable Baselines, reliable implementations of reinforcement learning algorithms.
Gymnasium 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A standard API for single-agent reinforcement learning environments, with popular reference environments and related utilities (formerly Gym)
openGym 是用 JavaScript 编写的运维工具,用于部署、编排与监控,主打支持自托管。
Self-hosted gym & body-weight tracker — plan routines, log workouts (supersets, warm-ups, cardio), see which muscles are trained, fatigued or detrai…
cleanrl 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
High-quality single file implementation of Deep Reinforcement Learning algorithms with research-friendly features (PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG)
workout-cool 是用 TypeScript 编写的数据库工具,用于数据存储与查询,主打功能完整、现代化、开源免费。
🏋 Modern open-source fitness coaching platform. Create workout plans, track progress, and access a comprehensive exercise database.
wger 是用 Python 编写的可自托管服务,可以部署在自己的服务器上,主打支持自托管。
Self hosted FLOSS fitness/workout, nutrition and weight tracker
rl-baselines3-zoo 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打适合生产环境。
A training framework for Stable Baselines3 reinforcement learning agents, with hyperparameter optimization and pre-trained agents included.
muzero-general 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
MuZero
evox 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打功能完整、可伸缩。
Distributed GPU-Accelerated Framework for Evolutionary Computation. Comprehensive Library of Evolutionary Algorithms & Benchmark Problems.
gym-pybullet-drones 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
PyBullet Gymnasium environments for single and multi-agent reinforcement learning of quadcopter control
LightZero 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[NeurIPS 2023 Spotlight] LightZero: A Unified Benchmark for Monte Carlo Tree Search in General Sequential Decision Scenarios (awesome MCTS)
envpool 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能。
C++-based high-performance parallel environment execution engine (vectorized env) for general RL environments.
reasoning-gym 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[NeurIPS 2025 Spotlight] Reasoning Environments for Reinforcement Learning with Verifiable Rewards
CORL 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
High-quality single-file implementations of SOTA Offline and Offline-to-Online RL algorithms: AWAC, BC, CQL, DT, EDAC, IQL, SAC-N, TD3+BC, LB-SAC, S…
Super-mario-bros-PPO-pytorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Proximal Policy Optimization (PPO) algorithm for Super Mario Bros
Gym 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Evaluate and improve models and agents using environments
rl-baselines-zoo 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打适合生产环境。
A collection of 100+ pre-trained RL agents using Stable Baselines, training and hyperparameter optimization included.
Super-mario-bros-A3C-pytorch 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打异步并发。
Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) algorithm for Super Mario Bros
skrl 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打实现清晰。
Modular Reinforcement Learning (RL) library (implemented in PyTorch, JAX, and NVIDIA Warp) with support for Gymnasium/Gym, NVIDIA Isaac Lab, MuJoCo …
sumo-rl 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Reinforcement Learning environments for Traffic Signal Control with SUMO. Compatible with Gymnasium, PettingZoo, and popular RL libraries.
rl-book 是用 HTML 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Source codes for the book "Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation"
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 65,999 个,本站已收录 65,720 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。