11月份Github上热门Python开源项目排行

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11月份GitHub上最热门的月份源项JavaScript开源项目排行已经出炉啦，一起来看看上榜详情吧：

1OSX-KVM

https://github.com/kholia/OSX-KVM Star 12755

在 KVM+ QEMU 上运行 Mac OS X10.11.6 El Capitan 。上热主系统详细信息：

在 i5-6500 CPU 上运行 Ubuntu 15.10

在 i5-6500 CPU 上运行 Fedora 24

与 QEMU 2.4.1 和 QEMU 2.5 进行测试

2d2l-zh

https://github.com/d2l-ai/d2l-zh Star 28469

《动手学深度学习》：面向中文读者、门P目排能运行、月份源项可讨论。上热中英文版被全球200所大学采用教学。门P目排

3deep-learning-for-image-processing

https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing Star 5573

该用于图像处理的月份源项深度学习，包括分类和对象检测等。上热

4GFPGAN

https://github.com/TencentARC/GFPGAN Star 4421

GFPGAN 是门P目排腾讯开源的人脸修复算法，它利用预先训练好的月份源项面部 GAN(如 StyleGAN2)中封装的丰富和多样的先验因素进行盲脸 (blind face) 修复，旨在开发用于现实世界人脸修复的上热实用算法。

GFPGAN 利用丰富多样的门P目排生成面部，然后在面部恢复中创建真实性和保真度的月份源项良好平衡。这是上热通过通道分割空间特征变换层实现的，能够在真实世界图像的门P目排准确性和泛化方面超越所有其他方法。

5gym

https://github.com/openai/gym Star 25850

Gym是一个开源Python库，通过提供标准 API 来在学习算法和环境之间进行通信，以及符合该API的标准环境集，用于开发和比较强化学习算法。免费信息发布网

6insightface

https://github.com/deepinsight/insightface Star 10784

InsightFace是一个2D/3D人脸分析项目。在此存储库中，提供了用于深度识别的训练数据，网络设置和损失设计。训练数据包括标准化的MS1M，VGG2和CASIA-Webface数据集，这些数据集已经以MXNet二进制格式打包。网络主干包括ResNet，MobilefaceNet，MobileNet，InceptionResNet_v2，DenseNet，DPN。损失函数包括Softmax，SphereFace，CosineFace，ArcFace和Triplet(Euclidean / Angular)Loss。

7mmdetection

https://github.com/open-mmlab/mmdetection Star 17467

mmdetection 是一个基于 PyTorch 的开源对象检测工具箱，它提供了已公开发表的多种视觉检测核心模块，通过这些模块的组合，可以迅速搭建出各种著名的检测框架。

8freqtrade

https://github.com/freqtrade/freqtrade Star 13907

Freqtrade是一个用Python 编写的免费开源加密货币交易机器人。它旨在支持所有主要交易所并通过Telegram 进行控制。香港云服务器它包含回测、绘图和资金管理工具以及通过机器学习进行的策略优化。支持 Windows、macOS和Linux。

9Python-100-Days

https://github.com/jackfrued/Python-100-Days Star 112779

Python - 100天从新手到大师，如Day01 - 初识Python：

Python简介 - Python的历史 / Python的优缺点 / Python的应用领域 搭建编程环境 - Windows环境 / Linux环境 / MacOS环境 从终端运行Python程序 - DOS命令 / Hello, world / print函数 / 运行程序 使用IDLE - 交互式环境(REPL) / 编写多行代码 / 运行程序 / 退出IDLE 注释 - 注释的作用 / 单行注释 / 多行注释

10Cura

https://github.com/Ultimaker/Cura Star 3370

Cura 是一个基于 Android 平台的移动应用，提供远程系统管理工具包。提供个人终端模拟器，可方便进行远程系统的管理。

11fastapi

https://github.com/tiangolo/fastapi Star 38408

FastAPI 是一个高性能 Web 框架，用于构建 API。主要特性：

快速：非常高的性能，与 NodeJS 和 Go 相当 快速编码：将功能开发速度提高约 200% 至 300% 更少的错误：减少约 40% 的人为错误 直观：强大的编辑器支持，自动补全无处不在，调试时间更少 简易：旨在易于使用和学习，减少阅读文档的时间。 简短：减少代码重复。 稳健：获取可用于生产环境的代码，云服务器提供商具有自动交互式文档 基于标准：基于并完全兼容 API 的开放标准 OpenAPI 和 JSON Schema

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