ML-For-Beginners 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
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。
ML-For-Beginners 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
netron 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Visualizer for neural network, deep learning and machine learning models
homemade-machine-learning 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🤖 Python examples of popular machine learning algorithms with interactive Jupyter demos and math being explained
Machine-Learning-Tutorials 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
machine learning and deep learning tutorials, articles and other resources
深度学习入门教程, 优秀文章, Deep Learning Tutorial
深度学习入门教程, 优秀文章, Deep Learning Tutorial
horovod 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
Distributed training framework for TensorFlow, Keras, PyTorch, and Apache MXNet.
深度学习入门开源书,基于TensorFlow 2.0案例实战。Open source Deep Learning book, based on TensorFlow 2.0 framework.
深度学习入门开源书,基于TensorFlow 2.0案例实战。Open source Deep Learning book, based on TensorFlow 2.0 framework.
nsfwjs 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
NSFW detection on the client-side via TensorFlow.js
machinelearning 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
My blogs and code for machine learning. http://cnblogs.com/pinard
vaex 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Out-of-Core hybrid Apache Arrow/NumPy DataFrame for Python, ML, visualization and exploration of big tabular data at a billion rows per second 🚀
clearml 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
ClearML - Auto-Magical CI/CD to streamline your AI workload. Experiment Management, Data Management, Pipeline, Orchestration, Scheduling & Serving i…
Tools-to-Design-or-Visualize-Architecture-of-Neural-Network 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Tools to Design or Visualize Architecture of Neural Network
sparrow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Structured data extraction, instruction calling and agentic workflows with ML, LLM and Vision LLM
pollinations 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
Your Friendly Open-Source Gen-AI Platform
MachineLearning 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Machine learning resources
tslearn 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The machine learning toolkit for time series analysis in Python
best_AI_papers_2022 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A curated list of the latest breakthroughs in AI (in 2022) by release date with a clear video explanation, link to a more in-depth article, and code.
deepsparse 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Sparsity-aware deep learning inference runtime for CPUs
igel 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打界面美观。
a delightful machine learning tool that allows you to train, test, and use models without writing code
awesome-anomaly-detection 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of awesome anomaly detection resources
best_AI_papers_2021 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A curated list of the latest breakthroughs in AI (in 2021) by release date with a clear video explanation, link to a more in-depth article, and code.
NudeNet 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打轻量。
Lightweight nudity detection
nano-neuron 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
🤖 NanoNeuron is 7 simple JavaScript functions that will give you a feeling of how machines can actually "learn"
Best_AI_paper_2020 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A curated list of the latest breakthroughs in AI by release date with a clear video explanation, link to a more in-depth article, and code
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。