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
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。
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
tqdm 是用 Python 编写的桌面应用,用于桌面端程序开发,主打速度快、可扩展。
:zap: A Fast, Extensible Progress Bar for Python and CLI
d2l-en 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Interactive deep learning book with multi-framework code, math, and discussions. Adopted at 500 universities from 70 countries including Stanford, M…
data-science-ipython-notebooks 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Data science Python notebooks: Deep learning (TensorFlow, Theano, Caffe, Keras), scikit-learn, Kaggle, big data (Spark, Hadoop MapReduce, HDFS), mat…
Mask_RCNN 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。
Mask R-CNN for object detection and instance segmentation on Keras and TensorFlow
ncnn 是用 C++ 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。
ncnn is a high-performance neural network inference framework optimized for the mobile platform
best-of-ml-python 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
🏆 A ranked list of awesome machine learning Python libraries. Updated weekly.
100-Days-Of-ML-Code中文版
100-Days-Of-ML-Code中文版
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
Screenshot-to-code 是用 HTML 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A neural network that transforms a design mock-up into a static website.
cheatsheets-ai 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Essential Cheat Sheets for deep learning and machine learning researchers https://medium.com/@kailashahirwar/essential-cheat-sheets-for-machine-lear…
horovod 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
Distributed training framework for TensorFlow, Keras, PyTorch, and Apache MXNet.
人工智能学习路线图,整理近200个实战案例与项目,免费提供配套教材,零基础入门,就业实战!包括:Python,数学,机器学习,数据分析,深度学习,计算机视觉,自然语言处理,PyTorch tensorflow machine-learn…
人工智能学习路线图,整理近200个实战案例与项目,免费提供配套教材,零基础入门,就业实战!包括:Python,数学,机器学习,数据分析,深度学习,计算机视觉,自然语言处理,PyTorch tensorflow machine-learning,deep-learning data-analysi…
wandb 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.
一款入门级的人脸、视频、文字检测以及识别的项目.
一款入门级的人脸、视频、文字检测以及识别的项目.
autokeras 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
AutoML library for deep learning
Keras-GAN 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Keras implementations of Generative Adversarial Networks.
A Deep-Learning-Based Chinese Speech Recognition System 基于深度学习的中文语音识别系统
A Deep-Learning-Based Chinese Speech Recognition System 基于深度学习的中文语音识别系统
Stock AI Trader: 1-stop platform for learning, sim & live trading. Covers: stock basics, strategies, LLMs, factor mini…
Stock AI Trader: 1-stop platform for learning, sim & live trading. Covers: stock basics, strategies, LLMs, factor mining, ML/DL/RL, graph nets, HFT,…
Practical_RL 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A course in reinforcement learning in the wild
deepo 是用 Python 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
Setup and customize deep learning environment in seconds.
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…
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
keras-rl 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Deep Reinforcement Learning for Keras.
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。