Google 开源的机器学习框架,覆盖模型训练、部署与移动端推理,生态庞大。
An Open Source Machine Learning Framework for Everyone
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 65,705 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,968 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。
Google 开源的机器学习框架,覆盖模型训练、部署与移动端推理,生态庞大。
An Open Source Machine Learning Framework for Everyone
提示词分享与收集站点(原 Awesome ChatGPT Prompts),可直接使用和投稿。
f.k.a. Awesome ChatGPT Prompts. Share, discover, and collect prompts from the community. Free and open source — self-host for your organization with…
主流预训练模型库,NLP、视觉、多模态模型开箱即用,是 Hugging Face 生态的核心。
🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both…
Meta 开源的深度学习框架,动态图易用,研究领域使用最广。
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration
ML-For-Beginners 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
cs-video-courses 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
List of Computer Science courses with video lectures.
llm-course 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Course to get into Large Language Models (LLMs) with roadmaps and Colab notebooks.
《动手学深度学习》:面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被70多个国家的500多所大学用于教学。
《动手学深度学习》:面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被70多个国家的500多所大学用于教学。
netdata 是用 Go 编写的运维工具,用于部署、编排与监控,主打速度快。
The fastest path to AI-powered full stack observability, even for lean teams.
tesseract 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
Tesseract Open Source OCR Engine (main repository)
ai-engineering-from-scratch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Learn AI Engineering! Learn it. Build it. Ship it for others.
OpenBB 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Open Data Platform for analysts, quants and AI agents.
AI-For-Beginners 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
12 Weeks, 24 Lessons, AI for All!
scikit-learn 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
scikit-learn: machine learning in Python
annotated_deep_learning_paper_implementations 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🧑🏫 60+ Implementations/tutorials of deep learning papers with side-by-side notes 📝; including transformers (original, xl, switch, feedback, vit,…
keras 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Deep Learning for humans
ultralytics 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Ultralytics YOLO27, YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, …
faceswap 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Deepfakes Software For All
face_recognition 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The world's simplest facial recognition api for Python and the command line
100-Days-Of-ML-Code 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
100 Days of ML Coding
supervision 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
We write your reusable computer vision tools. 💜
qlib 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Qlib is an AI-oriented Quant investment platform that aims to use AI tech to empower Quant Research, from exploring ideas to implementing production…
Made-With-ML 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learn how to develop, deploy and iterate on production-grade ML applications.
julia 是用 Julia 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The Julia Programming Language
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 65,968 个,本站已收录 65,705 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。