bytewax 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Python Stream Processing
yangshun
面向忙碌工程师的面试准备资料,含算法、行为面试与简历建议。目前累计 14.3 万 star、1.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 72 / 65730,主要语言为 TypeScript,项目始于 2016 年,采用 MIT 许可。最近状态:近半年有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 algorithm、algorithm-interview、algorithm-interview-questions、algorithms 方向。
按累计星标排序,库内共 65,739 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,076 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。
bytewax 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Python Stream Processing
handout 是用 Python 编写的实用工具,用于提升日常效率。
Turn Python scripts into handouts with Markdown and figures
azureml-examples 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Official community-driven Azure Machine Learning examples, tested with GitHub Actions.
free-ai-resources 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
🚀 FREE AI Resources - 🎓 Courses, 👷 Jobs, 📝 Blogs, 🔬 AI Research, and many more - for everyone!
blazingsql 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量。
BlazingSQL is a lightweight, GPU accelerated, SQL engine for Python. Built on RAPIDS cuDF.
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.
MachineLearningStocks 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Using python and scikit-learn to make stock predictions
mit-15-003-data-science-tools 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Study guides for MIT's 15.003 Data Science Tools
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
MLJ.jl 是用 Julia 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Julia machine learning framework
diffgram 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The AI Datastore for Schemas, BLOBs, and Predictions. Use with your apps or integrate built-in Human Supervision, Data Workflow, and UI Catalog to g…
graph-fraud-detection-papers 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A curated list of Graph/Transformer-based fraud, anomaly, and outlier detection papers & resources
benchm-ml 是用 R 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打轻量、开源免费。
A minimal benchmark for scalability, speed and accuracy of commonly used open source implementations (R packages, Python scikit-learn, H2O, xgboost,…
lit 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Literature for the self-taught AI practitioner! 📚
xy 是用 Python 编写的可视化工具,用于图表与数据展示,主打高性能、速度快、可扩展。
Ultra-fast and customizable Python charts
responsible-ai-toolbox 是用 TypeScript 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
Responsible AI Toolbox is a suite of tools providing model and data exploration and assessment user interfaces and libraries that enable a better un…
awesome-fraud-detection-papers 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A curated list of data mining papers about fraud detection.
《python数据分析与挖掘实战》的代码笔记
《python数据分析与挖掘实战》的代码笔记
DATAGEN 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
DATAGEN: AI-driven multi-agent research assistant automating hypothesis generation, data analysis, and report writing.
tidyverse 是用 R 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。
Easily install and load packages from the tidyverse
Deep_Learning_Machine_Learning_Stock 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Deep Learning and Machine Learning stocks represent promising opportunities for both long-term and short-term investors and traders.
AlphaPy 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Python AutoML for Trading Systems and Sports Betting
fastquant 是用 Jupyter Notebook 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
fastquant — Backtest and optimize your ML trading strategies with only 3 lines of code!
scikit-learn-tips 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
:robot::zap: 50 scikit-learn tips
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 66,076 个,本站已收录 65,739 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。