点击箭头处“蓝色字”，关注我们哦！！
1. GitHub(https://github.com)
GitHub 是一个基于 Git 的版本控制与代码托管平台。全球开发者可以免费创建项目仓库，在这里共享和协作。你可以通过搜索关键字找到成千上万的开源项目及相关数据集，适用于几乎所有领域的开发。
2. TensorFlow(https://www.tensorflow.org)
TensorFlow 是一款支持多语言的开源AI开发框架，涵盖从简单模型到复杂应用的各个层面。它提供了丰富的教程、训练视频和开源资源，是开发者学习和共享深度学习算法的绝佳平台。
3. CORe50 开源数据集(https://vlomonaco.github.io/core50)
CORe50 是专为连续目标识别设计的开源平台。它包含了50种日常用品的图像，分为10个类别，为测试目标识别算法提供了高质量的数据集和基准。
4. Keras(https://keras.io)
Keras 是一个为人类设计的深度学习 API，使用简单、灵活，适合快速开发原型。开发者可以利用 Keras 导出模型，并将其部署到浏览器、iOS 和 Android 平台。
5. 加州理工学院数据集(http://www.vision.caltech.edu/datasets)
加州理工学院为计算机视觉开发提供了一个包含101类对象的图像数据集。每个类别的数据量约为40到800张，图像分辨率为300x200像素，非常适合用来测试各种机器学习和识别算法。
6. OpenCV(https://opencv.org)
OpenCV 是广泛应用于计算机视觉领域的开源框架，其功能强大且易于跨平台部署。它支持多种编程语言，如 C++、Python 和 Java，是从事图像处理和机器视觉开发者的首选工具。
7. TiDB 社区(https://tidb.net)
TiDB 是一款融合型分布式数据库，能够同时支持在线事务处理和分析处理(HTAP)。作为中国首个 NewSQL 开源项目，TiDB 在全球基础架构开源领域具有重要地位，吸引了众多开发者的参与。
8. PyTorch(https://pytorch.org)
PyTorch 是一个深受开发者喜爱的开源深度学习框架。它以动态计算图和面向对象的编程风格著称，特别适合使用 Python 的开发者，帮助快速实现从创意到功能的转化。
9. 飞桨开源社区(https://aistudio.baidu.com/modelsoverview)
飞桨(PaddlePaddle)由百度推出，是一个完整的深度学习平台，集核心框架、模型库和开发工具于一体。飞桨社区为开发者提供了多种高性能的模型和解决方案，是国内极具影响力的开源平台之一。
10. 开源社(https://kaiyuanshe.cn)
开源社致力于推动开源文化的发展，提供了全面的开源治理文档、许可证解读及流程指导。在这里，你可以获取丰富的开源知识资源，找到适合自己项目的开源解决方案。
文章来源：网络