Made-With-ML 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learn how to develop, deploy and iterate on production-grade ML applications.
practical-tutorials
项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,705 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,968 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
Made-With-ML 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learn how to develop, deploy and iterate on production-grade ML applications.
applied-ml 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
📚 Papers & tech blogs by companies sharing their work on data science & machine learning in production.
OpenMetadata 是用 TypeScript 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
The Open Context Layer for Data and AI , OpenMetadata is the open platform for building trusted data context and business semantics for humans, AI …
fg-data-profiling 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
1 Line of code data quality profiling & exploratory data analysis for Pandas and Spark DataFrames.
great_expectations 是用 Python 编写的测试工具,用于自动化测试与验证。
Always know what to expect from your data.
cleanlab 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
Cleanlab's open-source library is the standard data-centric AI package for data quality and machine learning with messy, real-world data and labels.
fiftyone 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Refine high-quality datasets and visual AI models
evidently 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
Evidently is an open-source ML and LLM observability framework. Evaluate, test, and monitor any AI-powered system or data pipeline. From tabular d…
feast 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
The Open Source Feature Store for AI/ML
lakeFS 是用 Go 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
lakeFS - Data version control for your data lake | Git for data
mlops-course 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learn how to design, develop, deploy and iterate on production-grade ML applications.
data-diff 是用 Python 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
Compare tables within or across databases
whylogs 是用 Jupyter Notebook 编写的运维工具,用于部署、编排与监控,主打开源免费。
An open-source data logging library for machine learning models and data pipelines. 📚 Provides visibility into data quality & model performance ove…
soda-core 是用 Python 编写的运维工具,用于部署、编排与监控,主打现代化。
Data Contracts engine for the modern data stack. https://www.soda.io
featureform 是用 Go 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The Virtual Feature Store. Turn your existing data infrastructure into a feature store.
feathr 是用 Scala 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打可伸缩、适合生产环境。
Feathr – A scalable, unified data and AI engineering platform for enterprise
Curator 是用 Python 编写的实用工具,用于解决具体场景问题,主打可伸缩。
Scalable data pre processing and curation toolkit for LLMs
re-data 是用 HTML 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
re_data - fix data issues before your users & CEO would discover them 😊
duckle 是用 Rust 编写的自动化工具,用于流程自动化编排,主打开源免费。
Open-source ETL/ELT you deploy on your own servers or cloud. Built on DuckDB: no-code/low-code visual pipelines or SQL, 385 components, dbt, CDC, da…
cleanvision 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Automatically find issues in image datasets and practice data-centric computer vision.
open-data-contract-standard 是用 Shell 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Home of the Open Data Contract Standard (ODCS).
data-centric-AI 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A curated, but incomplete, list of data-centric AI resources.
datacontract-cli 是用 JavaScript 编写的命令行工具,在终端中直接使用,主打开源免费。
Open-source data contract testing for Snowflake, Databricks, BigQuery, Kafka & 15 more. Built on the Open Data Contract Standard (ODCS). MIT.
awesome-data-catalogs 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
📙 Awesome Data Catalogs and Observability Platforms.
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,968 个,本站已收录 65,705 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。