twscrape 是用 Python 编写的自动化工具,用于流程自动化编排。
Python library and CLI for X/Twitter scraping with multi-account rotation and built-in rate-limit handling.
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,724 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,033 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。
twscrape 是用 Python 编写的自动化工具,用于流程自动化编排。
Python library and CLI for X/Twitter scraping with multi-account rotation and built-in rate-limit handling.
bolt 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
10x faster matrix and vector operations
pdftabextract 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
A set of tools for extracting tables from PDF files helping to do data mining on (OCR-processed) scanned documents.
invoice2data 是用 Python 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。
Extract structured data from PDF invoices
PyPOTS 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python toolkit/library for reality-centric machine/deep learning & data mining on partially-observed time series, with 50+ SOTA neural network mod…
Awesome-FL 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打功能完整。
Comprehensive and timely academic information on federated learning (papers, frameworks, datasets, tutorials, workshops)
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
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.
awesome-AI-books 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Some awesome AI related books and pdfs for learning and downloading, also apply some playground models for learning
安全场景、基于AI的安全算法和安全数据分析业界实践
安全场景、基于AI的安全算法和安全数据分析业界实践
Research 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
novel deep learning research works with PaddlePaddle
PyHealth 是用 Python 编写的桌面应用,用于桌面端程序开发。
A Deep Learning Python Toolkit for Healthcare Applications.
feature-engineering-and-feature-selection 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Guide for Feature Engineering and Feature Selection, with implementations and examples in Python.
awesome-AI-for-time-series-papers 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A professional list of Papers, Tutorials, and Surveys on AI for Time Series in top AI conferences and journals.
pycm 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Multi-class confusion matrix library in Python
UnityPy 是用 Python 编写的游戏开发项目,用于游戏与引擎开发。
UnityPy is python module that makes it possible to extract/unpack and edit Unity assets
tsv-utils 是用 D 编写的命令行工具,在终端中直接使用。
eBay's TSV Utilities: Command line tools for large, tabular data files. Filtering, statistics, sampling, joins and more.
aeon 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A toolkit for time series machine learning and deep learning
vvedenie-mashinnoe-obuchenie 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:memo: Подборка ресурсов по машинному обучению
AIL-framework 是用 Python 编写的安全工具,面向安全研究与防护。
AIL framework - Analysis Information Leak framework. Project moved to https://github.com/ail-project
CleverCSV 是用 Python 编写的工程工具,用于代码分析、构建与打包。
CleverCSV is a Python package for handling messy CSV files. It provides a drop-in replacement for the builtin CSV module with improved dialect detec…
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.
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.
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.
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 66,033 个,本站已收录 65,724 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。