ppde642 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
USC urban data science course series in Python
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 65,741 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,081 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。
ppde642 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
USC urban data science course series in Python
Dex 是用 JavaScript 编写的可视化工具,用于图表与数据展示,主打功能完整、实现清晰。
Dex : The Data Explorer -- A data visualization tool written in Java/Groovy/JavaFX capable of powerful ETL and publishing web visualizations.
hopsworks 是用 Java 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Hopsworks - Data-Intensive AI platform with a Feature Store
ThreatPursuit-VM 是用 PowerShell 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快、可扩展。
Threat Pursuit Virtual Machine (VM): A fully customizable, open-sourced Windows-based distribution focused on threat intelligence analysis and hunti…
sklearn-porter 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Transpile trained scikit-learn estimators to C, Java, JavaScript and others.
explorer 是用 Elixir 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,主打速度快、界面美观。
Series (one-dimensional) and dataframes (two-dimensional) for fast and elegant data exploration in Elixir
dataframe-go 是用 Go 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
DataFrames for Go: For statistics, machine-learning, and data manipulation/exploration
pymc-marketing 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
Bayesian marketing toolbox in PyMC. Media Mix (MMM), customer lifetime value (CLV), buy-till-you-die (BTYD) models and more.
xcessiv 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快、可伸缩。
A web-based application for quick, scalable, and automated hyperparameter tuning and stacked ensembling in Python.
youtube-comment-downloader 是用 Python 编写的开发框架,用于搭建服务端与接口,主打易用。
Simple script for downloading Youtube comments without using the Youtube API
Data-Science-Machine-Learning-Project-with-Source-Code 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Data Science and Machine Learning projects with source code.
zingg 是用 Java 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,主打可伸缩。
Scalable master data management, identity resolution, entity resolution, and deduplication using ML
Daily-Dose-of-Data-Science 是用 Jupyter Notebook 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
A collection of code snippets from the publication Daily Dose of Data Science on Substack: http://www.dailydoseofds.com/
kubetorch 是用 Python 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
Distribute and run AI workloads on Kubernetes magically in Python, like PyTorch for ML infra.
nfstream 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打可扩展。
NFStream: a Flexible Network Data Analysis Framework.
polis 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型训练与推理,主打开源免费。
:milky_way: Open Source AI for large scale open ended feedback
pyclustering 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
pyclustering is a Python, C++ data mining library.
plotly-resampler 是用 Python 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
Visualize large time series data with plotly.py
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.
Your-Journey-To-Fluent-Python 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Your Journey To Fluent Python
Distributions.jl 是用 Julia 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。
A Julia package for probability distributions and associated functions.
xorbits 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快、可伸缩。
Scalable Python DS & ML, in an API compatible & lightning fast way.
AutoDL 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Automated Deep Learning without ANY human intervention. 1'st Solution for AutoDL challenge@NeurIPS.
FlowMeter 是用 Go 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
⭐ ⭐ Use ML to classify flows and packets as benign or malicious. ⭐ ⭐
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 66,081 个,本站已收录 65,741 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。