# johnolafenwa/DeepStack

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johnolafenwa/DeepStack, dépôt open source à 819 étoiles sur GitHub. Carte Bêta de RepoMasters. The World's Leading Cross Platform AI Engine for Edge Devices

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [johnolafenwa](https://repo.masters-masters.com/owners/johnolafenwa) |
| Étoiles | 819 |
| Forks | 123 |
| Langage | [Python](https://repo.masters-masters.com/languages/python) |
| Licence | Apache-2.0 |
| Création | 2020 |
| Sujets | deepstack, ai-engine, object-detection, computer-vision, face-recognition, face-detection, scene-recognition |
| Rang | [Bêta (700 à 1 999 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/box_office) |
| Voir sur GitHub | [johnolafenwa/DeepStack](https://github.com/johnolafenwa/DeepStack) |

## Fiche du dépôt

The World's Leading Cross Platform AI Engine for Edge Devices

Rang des dépôts qui ont 700 à 1 999 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 6 %. Rareté : Rare.

## Autres dépôts de johnolafenwa

- [johnolafenwa/TorchFusion · ★ 258 · Python · Alpha](https://repo.masters-masters.com/repos/johnolafenwa/TorchFusion)
- [johnolafenwa/Pytorch-Keras-ToAndroid · ★ 109 · Java · Prototype](https://repo.masters-masters.com/repos/johnolafenwa/Pytorch-Keras-ToAndroid)

## D’autres dépôts Python

- [felipeall/resumeio-to-pdf · ★ 819 · Python · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/felipeall/resumeio-to-pdf)
- [huawei-noah/VanillaNet · ★ 819 · Python · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/huawei-noah/VanillaNet)
- [Lewis-Stuart-11/3DGS-to-PC · ★ 819 · Python · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/Lewis-Stuart-11/3DGS-to-PC)
- [xybu/onedrive-d-old · ★ 819 · Python · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/xybu/onedrive-d-old)
- [njouanin/hbmqtt · ★ 819 · Python · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/njouanin/hbmqtt)
- [GoogleCloudPlatform/getting-started-python · ★ 819 · Python · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/GoogleCloudPlatform/getting-started-python)

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.