rars Java

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rars是一个 RISC-V 的集成器和运行模拟器，能汇编和模拟RISC-V汇编语言程序的执行。它的主要目标是为人们开始使用RISC-V提供一个有效的开发环境。其特点包括：1.具有多个匹配MARS或SPIKE行为的系统调用；2.支持使用断点和/或调试 ebreak；3.支持从伪指令到中间步骤的机器代码的并排比较。

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

riscv-mini Scala

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本项目实现了一个简单的3级流水线RISC-V。其应用广泛，在多种项目开发中都扮演着重要的角色，包括CLICE3、FIRRTL、Strober、仿真和验证方法。它实现了用户级ISA 2.0的RV32I和特权体系结构1.7的机器级ISA。与其他简单的管道不同，它还包含简单的指令和数据缓存。

原始仓库地址：https://github.com/ucb-bar/riscv-mini.git

vexriscv Scala

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vexriscv 是一个高效的 32比特 CPU 的实现。其特点包括：1.使用RV32IM指令集；2.通过5个阶段（获取，解码，执行，内存，回写）进行流水线化；3.针对FPGA优化；4.可选的MUL / DIV扩展

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

wav2letter Python

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wav2letter++ 是一款简单而高效的端到端自动语音识别系统，将基于卷积网络的声学模型和图解码结合起来，通过转录的语音训练后，无需强制对齐音素，系统就可以输出字母。其完全由C++编写，使用 ArrayFire Tensor 库和 flashlight machine learning 库来获得最大效率。

原始仓库地址：https://github.com/facebookresearch/wav2letter.git

fairseq Python

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fairseq 是一个基于 seq2seq 结构的用于神经机器翻译的工具箱。它实现卷积序列卷积NMT模型的序列学习和卷积编码器模型的神经机器翻译，以及一个标准的基于LSTM的模型。其特点是可以在一台机器上进行多个GPU训练，以及在CPU和GPU上进行快速的 beam search。

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

bert-pytorch Python

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本项目是 Google BERT 的 Pytorch 实现。BERT 可以用于问答系统，情感分析，垃圾邮件过滤，命名实体识别，文档聚类等任务中，作为这些任务的基础设施即语言模型，然后对其进行微调，将它应用于我们的目标任务中，其微调训练也是快速而且简的。

原始仓库地址：https://github.com/codertimo/bert-pytorch.git

alphapose Python

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AlphaPose 是一个开源的多人姿态估计模型，基于腾讯优图和卢策吾团队在 ICCV 2017 上发表的分区域多人姿态识别算法（RMPE）。它是第一个同时在在COCO数据集上达到70+ mAP，比 Mask-RCNN 相对提高 8.2%，比 OpenPose（CMU）相对提高 17%。且在MPII数据集上实现80+ mAP的开源系统。 AlphaPose同时支持Linux系统和Windows系统。

原始仓库地址：https://github.com/mvig-sjtu/alphapose.git

ee5731r-cdmr Matlab

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Reproduce "Consistent depth maps recovery from a video sequence" using Matlab

原始仓库地址：https://github.com/cypw/ee5731r-cdmr.git

pytorch-mfnet Python

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Multi-Fiber Networks for Video Recognition

原始仓库地址：https://github.com/cypw/pytorch-mfnet.git

dpns Python

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Dual Path Networks

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