grass 是用 C 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
GRASS - free and open-source geospatial processing engine
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。
grass 是用 C 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
GRASS - free and open-source geospatial processing engine
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.
Roadmap-Docs 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Best Data Science, Data Analytics, AI, and SDE roadmaps. This repository is continually updated based on the top job postings on LinkedIn and Indeed…
awesome-twitter-data 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A list of Twitter datasets and related resources.
smc.peering.tw 是用 TypeScript 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 dashboard that shows the current status of submarine cables that connected Taiwan to the world
FreeML 是一个学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
A List of Data Science/Machine Learning Resources (Mostly Free)
pycall.rb 是用 C 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。
Calling Python functions from the Ruby language
sigma_coding_youtube 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
This is a collection of all the code that can be found on my YouTube channel Sigma Coding.
ai-learning-roadmaps 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A complete, structured hub for learning Artificial Intelligence — covering AI, Machine Learning, Deep Learning, and Data Science with books, roadmap…
project-walkthroughs 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Data science, machine learning, and web development project code for https://www.youtube.com/c/Dataquestio .
qri 是用 Go 编写的区块链项目,面向链上应用开发。
you're invited to a data party!
MLPP 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A library created to revitalize C++ as a machine learning front end. Per aspera ad astra.
Datasets-for-Recommender-Systems 是用 Jupyter Notebook 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
This is a repository of a topic-centric public data sources in high quality for Recommender Systems (RS)
thread-notebook 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
AI-powered Jupyter Notebook. Use AI to generate and edit code cells, automatically fix errors, and chat with your data
tsfel 是用 Python 编写的代码库,提供可直接复用的能力。
An intuitive library to extract features from time series.
targets 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。
Function-oriented Make-like declarative workflows for R
nlp 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:memo: This repository recorded my NLP journey.
mlr3 是用 R 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
mlr3: Machine Learning in R - next generation
datumbox-framework 是用 Java 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、开源免费、实现清晰。
Datumbox is an open-source Machine Learning framework written in Java which allows the rapid development of Machine Learning and Statistical applica…
datacleaner 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python tool that automatically cleans data sets and readies them for analysis.
llms-interview-questions 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
🟣 LLMs interview questions and answers to help you prepare for your next machine learning and data science interview in 2026.
dataframe 是用 Kotlin 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。
Kotlin DataFrame: typesafe in-memory structured data processing for JVM
Data-Analyst-Roadmap 是一个数据库工具,用于数据存储与查询。
I am sharing my Journey of 66DaysofData into Data Analytics by participating in Ken Jee's #66daysofdata challenge
deep_learning_and_the_game_of_go 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Code and other material for the book "Deep Learning and the Game of Go"
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。