旷视研究院 / Megray C++

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MegRay is a cross-platform communication library providing point-to-point and collective communication methods, such as send, recv, all_gather, all_reduce, reduce_scatter, reduce and broadcast. In the area of deep learning, these methods can be utilized for implementing distributed training framework, including data parallel and model parallel. Currently there are two backends, nccl and ucx, and only cuda platform is supported. In the future, algorithms on more platforms will be added.

原始仓库地址：https://github.com/megengine/megray.git

旷视研究院 / Hub Python

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https://megengine.org.cn/model-hub 基于旷视研究院领先的深度学习算法，提供满足多业务场景的预训练模型

原始仓库地址：https://github.com/megengine/hub.git

旷视研究院 / Models Python

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采用MegEngine实现的各种主流深度学习模型

原始仓库地址：https://github.com/megengine/models.git

旷视研究院 / MegEngine 天元 C++

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https://megengine.org.cn/ 天元（MegEngine）是旷视自主研发的开源深度学习框架，于2020年3月正式开源，天元能够帮助开发者高效的完成深度学习算法的设计、训练、部署，有效提升AI研发工作效率。天元是在旷视长期进行大规模AI业务落地过程中诞生的，这种业务形态对深度学习框架有很多挑战，在不断解决这些挑战的过程中，天元形成了训练推理一体化、动态图静态图合一、兼容并包、灵活高效等特性

原始仓库地址：https://github.com/megengine/megengine.git

awesome-zero-shot-learning Python

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本项目是零样本学习的集合项目。本项目收集了理念来计算机会议上发表的零样本学习论文，已经常用的各种数据集，并提供有零样本学习的基本代码，方便开发者学习。

原始仓库地址：https://github.com/chichilicious/awesome-zero-shot-learning.git

awesome-gans Python

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本项目是 GAN 模型的集合项目，均基于 TensorFlow 实现，同时收集了多种 GAN 模型的改进模型，并提供20+种的实现代码，方便开发者学习并应用与自己的项目中。

原始仓库地址：https://github.com/kozistr/awesome-gans.git

hass-deepstack-object Python

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本项目是用于Deepstack对象检测的Home Assistant自定义组件。Deepstack是一项在docker容器中运行的服务，可通过REST API调用开源的深度学习模型。Deepstack可以识别80种不同的对象，包括人和动物。只需要一台具有8 GB RAM的计算机，而无需支付任何其他费用。

原始仓库地址：https://github.com/robmarkcole/hass-deepstack-object.git

hue-sensors-hass Python

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本项目是对Hue运动传感器进行自定义集成的项目。本项目为正式的Hue运动传感器和Hue设备跟踪器提供支持。这些传感器已与Home Assistant正式集成，但在此自定义集成中采用了不同的方法。在正式的集成中，色相运动传感器被视为每个设备的三个独立实体：每个分别用于运动，光水平和温度。这种自定义集成中的方法是将光照水平和温度值公开为单个binary_sensor实体的属性。

原始仓库地址：https://github.com/robmarkcole/hue-sensors-hass.git

satellite-image-deep-learning Python

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本项目是一个适用于针对卫星和航空影像进行深度学习的资源集合项目。本文档主要列出了用于在卫星图像上执行深度学习（DL）的资源。还讨论了机器学习（例如，随机森林，随机梯度下降）以及传统的图像处理技术。

原始仓库地址：https://github.com/robmarkcole/satellite-image-deep-learning.git

deep-pink Python

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本项目是一个国际象棋的 AI 程序。国际象棋是一种状态数量有限的游戏，这意味着如果您具有无限的计算能力，那么您实际上可以解决国际象棋。国际象棋中的每个位置要么是白棋的获胜，要么是黑棋的获胜，要么是两名玩家的平局。所有国际象棋AI都专注于智能搜索算法，但是位置数在搜索树中呈爆炸式增长，因此在实践中，您不能比说5-10个位置更深入。您要做的是使用一些近似值来评估叶节点，然后使用各种negamax来评估一堆可能的下一招的游戏树。

原始仓库地址：https://github.com/erikbern/deep-pink.git