have-fun-with-machine-learning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
An absolute beginner's guide to Machine Learning and Image Classification with Neural Networks
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。
have-fun-with-machine-learning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
An absolute beginner's guide to Machine Learning and Image Classification with Neural Networks
lightfm 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python implementation of LightFM, a hybrid recommendation algorithm.
executorch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
On-device AI across mobile, embedded and edge for PyTorch
python-machine-learning-book-3rd-edition 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The "Python Machine Learning (3rd edition)" book code repository
mace 是用 C++ 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
MACE is a deep learning inference framework optimized for mobile heterogeneous computing platforms.
machine_learning_complete 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打功能完整。
A comprehensive machine learning repository containing 30+ notebooks on different concepts, algorithms and techniques.
marqo 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Ecommerce Search and Discovery - marqo.ai
gaianet-node 是用 Shell 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Install, run and deploy your own decentralized AI agent service
pytorch-forecasting 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Time series forecasting with PyTorch
telegram-list 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
List of telegram groups, channels & bots // Список интересных групп, каналов и ботов телеграма // Список чатов для программистов
【三年面试五年模拟】AIGC/LLM/AI Agent算法工程师面试资源平台。涵盖AIGC、LLM大模型、AI Agent、具身智能、传统深度学习、计算机视觉、自然语言处理、自动驾驶、机器学习、强化学习、大数据挖掘、世界模型、元宇宙、A…
【三年面试五年模拟】AIGC/LLM/AI Agent算法工程师面试资源平台。涵盖AIGC、LLM大模型、AI Agent、具身智能、传统深度学习、计算机视觉、自然语言处理、自动驾驶、机器学习、强化学习、大数据挖掘、世界模型、元宇宙、AGI等AI行业面试笔试干货经验与核心跨周期知识。
keras-js 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Run Keras models in the browser, with GPU support using WebGL
ml-road 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Machine Learning and Agentic AI Resources, Practice and Research
🌟100+ 原创 LLM / RL 原理图📚,《大模型算法》作者巨献!💥(100+ LLM/RL Algorithm Maps )
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mlfinlab 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
MlFinLab helps portfolio managers and traders who want to leverage the power of machine learning by providing reproducible, interpretable, and easy …
statsforecast 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
Lightning ⚡️ fast forecasting with statistical and econometric models.
deep-person-reid 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Torchreid: Deep learning person re-identification in PyTorch.
libpostal 是用 C 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A C library for parsing/normalizing street addresses around the world. Powered by statistical NLP and open geo data.
course-v3 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
The 3rd edition of course.fast.ai
ML-foundations 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Machine Learning Foundations: Linear Algebra, Calculus, Statistics & Computer Science
jetson-containers 是用 Jupyter Notebook 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
Machine Learning Containers for NVIDIA Jetson and JetPack-L4T
awesome-opensource-ai 是用 Python 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。
Curated list of the best truly open-source AI projects, models, tools, and infrastructure. Daily updated.
openmlsys 是用 TeX 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
《Machine Learning Systems: Design and Implementation》 (V2 is launching soon)
djl 是用 Java 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
An Engine-Agnostic Deep Learning Framework in Java
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。