Github上得分最高的20个项目

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Github上得分最高的20个项目相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

  1. freeCodeCamp：一个流行的编程教育平台，目标是让任何人都能够免费学习编程。

  2. Vscode：一个流行的跨平台文本编辑器，支持各种语言和框架，可通过扩展进行自定义。

  3. React：一个流行的 javascript 库，用于构建用户界面。

  4. Tensorflow：一个流行的机器学习框架，由 Google 开发，支持各种深度学习和神经网络模型。

  5. Awesome：一个 GitHub 上的项目收藏页面，旨在成为最全面的开发资源索引。

  6. Flutter：一个流行的移动应用程序开发框架，由 Google 开发，可用于开发 ios 和 android 应用程序。

  7. DefinitelyTyped：一个包含 TypeScript 类型定义的仓库，使 JavaScript 库能够与 TypeScript 无缝配合使用。

  8. Homebrew：一个用于 Mac OS X 上安装软件包的包管理器。

  9. Kubernetes：一个用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。

  10. NPM：一个用于 Node.js 的软件包管理工具，可管理和共享 JavaScript 代码并在项目之间共享模块。

  11. Bootstrap：一个流行的前端框架，可用于为 Web 项目提供响应式布局和样式。

  12. Oh My Zsh：一个流行的终端框架，用于管理 Zsh shell 的扩展和配置。

  13. Ansible：一个基于 SSH 的自动化工具，用于配置和部署 IT 系统。

  14. Visual Studio Code Extension：一个用于扩展 Visual Studio Code 的生态系统，可让开发者定制其 IDE 来满足其特定需求。

  15. Home Assistant：一个流行的自动化家庭控制平台，可让用户控制和自动化其家庭设备和服务。

  16. Vimrc：一个 GitHub 上的 Vim 配置目录，包含文本编辑器 Vim 的配置文件和插件。

  17. Jupyter Notebook：一个开源的 Web 应用程序，可创建和共享文档，其中包含代码、方程式、可交互的可视化效果和叙述性文本。

  18. Ruby on Rails：一个流行的 Web 应用程序框架，用于以 Ruby 编写快速构建 Web 应用程序。

  19. Webpack：一个流行的模块打包器，可将 Web 应用程序的所有依赖项打包在一起。

  20. React Native：一个开源的框架，可使用 React 构建原生移动应用程序。

资源 | 16个GitHub收藏和贡献率最高的深度学习框架

大数据文摘作品

编译：惊蛰、什锦甜、蒋宝尚


深度学习是一种基于对数据进行表证学习的机器学习方法，近些年不断发展并广受欢迎。


作为一个相对较新的概念，对于无论是想要进入该领域的初学者，还是已经熟知方法的老手来说，触手可及的学习资源太丰富了。


为了不被日新月异的技术和潮流所淘汰，积极参与深度学习社区中开源项目的学习和互动是个很好的方法。


在本文中文摘菌将为大家详细介绍16种GitHub中最受欢迎的深度学习开源平台和开源库，除此之外，还有些比较不错的平台和框架虽然没有进入榜单，文摘菌也列了出来，供大家参考。


资源 | 16个GitHub收藏和贡献率最高的深度学习框架

GitHub收藏和贡献率最高的16个开源深度学习框架，圆圈的颜色越偏绿色表示框架越新，颜色越偏蓝色表明框架的时间越早。


从上图可知，TensorFlow高居榜首，第二名和第三名的是分别是Keras和Caffe。下面文摘菌就将这些资源分享给大家。


16个最棒的深度学习开源框架和平台


TensorFlow


TensorFlow最初由谷歌的Machine Intelligence research organization 中Google Brain Team的研究人员和工程师开发的。这个框架旨在方便研究人员对机器学习的研究，并简化从研究模型到实际生产的迁移的过程。


收藏: 96655, 贡献人数: 1432, 程序提交次数: 31714, 建立日期: 2015年11月1日。


链接：

https://github.com/tensorflow/tensorflow


Keras


Keras是用Python编写的高级神经网络的API，能够和TensorFlow，CNTK或Theano配合使用。


收藏: 28385, 贡献人数: 653, 程序提交次数: 4468, 建立日期: 2015年3月22日。


链接：

https://github.com/keras-team/keras


Caffe


Caffe是一个重在表达性、速度和模块化的深度学习框架，它由Berkeley Vision and Learning Center（伯克利视觉和学习中心）和社区贡献者共同开发。


收藏: 23750, 贡献人数: 267, 程序提交次数: 4128, 建立日期: 2015年9月8日。


链接：

https://github.com/BVLC/caffe


 Microsoft Cognitive Toolkit


Microsoft Cognitive Toolkit（以前叫做CNTK）是一个统一的深度学习工具集，它将神经网络描述为一系列通过有向图表示的计算步骤。


收藏: 14243, 贡献人数: 174, 程序提交次数: 15613, 建立日期: 2014年7月27日。


链接：

https://github.com/Microsoft/CNTK


 PyTorch


PyTorch是与Python相融合的具有强大的GPU支持的张量计算和动态神经网络的框架。


收藏: 14101, 贡献人数: 601, 程序提交次数: 10733, 建立日期: 2012年1月22日。


链接：

https://github.com/pytorch/pytorch


Apache MXnet


Apache MXnet是为了提高效率和灵活性而设计的深度学习框架。它允许使用者将符号编程和命令式编程混合使用，从而最大限度地提高效率和生产力。


收藏: 13699, 贡献人数: 516, 程序提交次数: 6953, 建立日期: 2015年4月26日。


链接：

https://github.com/apache/incubator-mxnet


DeepLearning4J


DeepLearning4J和ND4J，DataVec，Arbiter以及RL4J一样，都是Skymind Intelligence Layer的一部分。它是用Java和Scala编写的开源的分布式神经网络库，并获得了Apache 2.0的认证。


收藏:8725, 贡献人数: 141, 程序提交次数: 9647, 建立日期: 2013年11月24日。


链接：

https://github.com/deeplearning4j/deeplearning4j


Theano


Theano可以高效地处理用户定义、优化以及计算有关多维数组的数学表达式。 但是在2017年9月，Theano宣布在1.0版发布后不会再有进一步的重大进展。不过不要失望，Theano仍然是一个非常强大的库足以支撑你进行深度学习方面的研究。


收藏: 8141, 贡献人数: 329, 程序提交次数:27974, 建立日期: 2008年1月6日。


链接：

https://github.com/Theano/Theano


TFLearn


TFLearn是一种模块化且透明的深度学习库，它建立在TensorFlow之上，旨在为TensorFlow提供更高级别的API，以方便和加快实验研究，并保持完全的透明性和兼容性。


收藏: 7933, 贡献人数: 111, 程序提交次数: 589, 建立日期:2016年3月27日。


链接：

https://github.com/tflearn/tflearn


 Torch


Torch是Torch7中的主要软件包，其中定义了用于多维张量的数据结构和数学运算。此外，它还提供许多用于访问文件，序列化任意类型的对象等的实用软件。


收藏: 7834, 贡献人数: 133, 程序提交次数: 1335, 建立日期:2012年1月22日。


链接：

https://github.com/torch/torch7


Caffe2


Caffe2是一个轻量级的深度学习框架，具有模块化和可扩展性等特点。它在原来的Caffe的基础上进行改进，提高了它的表达性，速度和模块化。


收藏: 7813, 贡献人数: 187, 程序提交次数: 3678, 建立日期:2015年1月21日。


链接：

https://github.com/caffe2/caffe2


PaddlePaddle


PaddlePaddle（平行分布式深度学习）是一个易于使用的高效、灵活、可扩展的深度学习平台。它最初是由百度科学家和工程师们开发的，旨在将深度学习应用于百度的众多产品中。


收藏: 6726, 贡献人数: 120, 程序提交次数: 13733, 建立日期:2016年8月28日。


链接：

https://github.com/PaddlePaddle/Paddle


DLib


DLib是包含机器学习算法和工具的现代化C ++工具包，用来基于C ++开发复杂的软件从而解决实际问题。


收藏: 4676, 贡献人数: 107, 程序提交次数: 7276, 建立日期:2008年4月27日。


链接：

https://github.com/davisking/dlib


 Chainer


Chainer是基于python用于深度学习模型中的独立的开源框架，它提供灵活、直观、高性能的手段来实现全面的深度学习模型，包括最新出现的递归神经网络（recurrent neural networks）和变分自动编码器（variational auto-encoders）。


收藏: 3685, 贡献人数: 160, 程序提交次数: 13700, 建立日期: 2015年4月12日。


链接：

https://github.com/chainer/chainer


Neon


Neon是Nervana开发的基于Python的深度学习库。它易于使用，同时性能也处于最高水准。


收藏: 3466, 贡献人数: 77, 程序提交次数: 1112, 建立日期: 2015年5月3日。


链接：

https://github.com/NervanaSystems/neon


Lasagne


Lasagne是一个轻量级的库，可用于在Theano上建立和训练神经网络。


收藏: 3417, 贡献人数:64, 程序提交次数: 1150, 建立日期:2014年9月7日。


链接：

https://github.com/Lasagne/Lasagne


其他选择


  • H2O.ai

    https://github.com/h2oai/h2o-3


  • PyLearn

    https://github.com/lisa-lab/pylearn2


  • BigDL

    https://github.com/intel-analytics/BigDL


  • Shogun

    https://github.com/shogun-toolbox/shogun


  • Apache SINGA

    https://github.com/apache/incubator-singa


  • Blocks

    https://github.com/mila-udem/blocks


  • Mocha

    https://github.com/pluskid/Mocha.jl


相关报道：

https://www.kdnuggets.com/2018/04/top-16-open-source-deep-learning-libraries.html


【今日机器学习概念】

Have a Great Definition资源 | 16个GitHub收藏和贡献率最高的深度学习框架

志愿者介绍

以上是关于Github上得分最高的20个项目的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

资源 | 16个GitHub收藏和贡献率最高的深度学习框架

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