brain.js 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🤖 GPU accelerated Neural networks in JavaScript for Browsers and Node.js
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 65,729 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。
brain.js 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🤖 GPU accelerated Neural networks in JavaScript for Browsers and Node.js
stanford-cs-230-deep-learning 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
VIP cheatsheets for Stanford's CS 230 Deep Learning
handwriting-synthesis 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Handwriting Synthesis with RNNs ✏️
zhihu 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This repo contains the source code in my personal column (https://zhuanlan.zhihu.com/zhaoyeyu), implemented using Python 3.6. Including Natural Lang…
LSTM-Human-Activity-Recognition 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Human Activity Recognition example using TensorFlow on smartphone sensors dataset and an LSTM RNN. Classifying the type of movement amongst six acti…
深度学习与PyTorch入门实战视频教程 配套源代码和PPT
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easy-tensorflow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用、功能完整。
Simple and comprehensive tutorials in TensorFlow
deep-learning-time-series 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
List of papers, code and experiments using deep learning for time series forecasting
Tensorflow-101 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
TensorFlow Tutorials
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…
SimpleHTR 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Handwritten Text Recognition (HTR) system implemented with TensorFlow.
sru 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。
Training RNNs as Fast as CNNs (https://arxiv.org/abs/1709.02755)
keras-tcn 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Keras Temporal Convolutional Network. Supports Python and R.
liquid_time_constant_networks 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Code Repository for Liquid Time-Constant Networks (LTCs)
Top-Deep-Learning 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Top 200 deep learning Github repositories sorted by the number of stars.
must-read-papers-for-ml 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Collection of must read papers for Data Science, or Machine Learning / Deep Learning Engineer
LSTMVis 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Visualization Toolbox for Long Short Term Memory networks (LSTMs)
textClassifier 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Text classifier for Hierarchical Attention Networks for Document Classification
CfC 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Closed-form Continuous-time Neural Networks
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 65,729 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。