Transformers-Tutorials 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 repository contains demos I made with the Transformers library by HuggingFace.
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。
Transformers-Tutorials 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 repository contains demos I made with the Transformers library by HuggingFace.
VAR 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用、可伸缩。
[NeurIPS 2024 Best Paper Award][GPT beats diffusion🔥] [scaling laws in visual generation📈] Official impl. of "Visual Autoregressive Modeling: Scal…
omniparse 是用 Python 编写的工程工具,用于代码分析、构建与打包。
Ingest, parse, and optimize any data format ➡️ from documents to multimedia ➡️ for enhanced compatibility with GenAI frameworks
Efficient-AI-Backbones 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Efficient AI Backbones including GhostNet, TNT and MLP, developed by Huawei Noah's Ark Lab.
scenic 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Scenic: A Jax Library for Computer Vision Research and Beyond
efficientvit 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Efficient vision foundation models for high-resolution generation and perception.
EVA 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
EVA Series: Visual Representation Fantasies from BAAI
MambaVision 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
[CVPR 2025] Official PyTorch Implementation of MambaVision: A Hybrid Mamba-Transformer Vision Backbone
ViTPose 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
The official repo for [NeurIPS'22] "ViTPose: Simple Vision Transformer Baselines for Human Pose Estimation" and [TPAMI'23] "ViTPose++: Vision Transf…
Transformer-Explainability 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[CVPR 2021] Official PyTorch implementation for Transformer Interpretability Beyond Attention Visualization, a novel method to visualize classificat…
EasyCV 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
An all-in-one toolkit for computer vision
Cream 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
This is a collection of our NAS and Vision Transformer work.
VideoMAE 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
[NeurIPS 2022 Spotlight] VideoMAE: Masked Autoencoders are Data-Efficient Learners for Self-Supervised Video Pre-Training
ViT-Adapter 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理。
[ICLR 2023 Spotlight] Vision Transformer Adapter for Dense Predictions
awesome-attention-mechanism-in-cv 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Awesome List of Attention Modules and Plug&Play Modules in Computer Vision
SpargeAttn 是用 Cuda 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
[ICML2025] SpargeAttention: A training-free sparse attention that accelerates any model inference.
T2T-ViT 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理。
ICCV2021, Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet
Awesome-Foundation-Models 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of foundation models for vision and language tasks
GeoSeg 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
UNetFormer: A UNet-like transformer for efficient semantic segmentation of remote sensing urban scene imagery, ISPRS. Also, including other vision t…
vit-explain 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Explainability for Vision Transformers
ONE-PEACE 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A general representation model across vision, audio, language modalities. Paper: ONE-PEACE: Exploring One General Representation Model Toward Unlimi…
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。