LTSF-Linear 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[AAAI-23 Oral] Official implementation of the paper "Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?"
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 65,730 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 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。
LTSF-Linear 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[AAAI-23 Oral] Official implementation of the paper "Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?"
Autoformer 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
About Code release for "Autoformer: Decomposition Transformers with Auto-Correlation for Long-Term Series Forecasting" (NeurIPS 2021), https://arxiv…
griddb 是用 C++ 编写的数据库工具,用于数据存储与查询,主打速度快、易用、开源免费。
GridDB is a next-generation open source database that makes time series IoT and big data fast,and easy.
kapacitor 是用 Go 编写的运维工具,用于部署、编排与监控,主打开源免费。
Open source framework for processing, monitoring, and alerting on time series data
flow-forecast 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Deep learning PyTorch library for time series forecasting, classification, and anomaly detection (originally for flood forecasting).
awesome_time_series_in_python 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
This curated list contains python packages for time series analysis
pyflux 是用 Python 编写的代码库,提供可直接复用的能力,主打开源免费。
Open source time series library for Python
TimeMixer 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[ICLR 2024] Official implementation of "TimeMixer: Decomposable Multiscale Mixing for Time Series Forecasting"
hypertools 是用 Python 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
A Python toolbox for gaining geometric insights into high-dimensional data
pyts 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python package for time series classification
liquid_time_constant_networks 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Code Repository for Liquid Time-Constant Networks (LTCs)
kaggle-web-traffic 是用 Jupyter Notebook 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。
1st place solution
BasicTS 是用 Python 编写的实用工具,用于解决具体场景问题,主打可伸缩。
A Fair and Scalable Time Series Forecasting Benchmark and Toolkit.
cnosdb 是用 Rust 编写的数据库工具,用于数据存储与查询,主打高性能、可伸缩、开源免费。
A cloud-native open source distributed time series database with high performance, high compression ratio and high availability.
TFB 是用 Shell 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打功能完整。
[PVLDB 2024 Best Paper Nomination] TFB: Towards Comprehensive and Fair Benchmarking of Time Series Forecasting Methods
pmdarima 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A statistical library designed to fill the void in Python's time series analysis capabilities, including the equivalent of R's auto.arima function.
tods 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TODS: An Automated Time-series Outlier Detection System
uni2ts 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Unified Training of Universal Time Series Forecasting Transformers
lag-llama 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Lag-Llama: Towards Foundation Models for Probabilistic Time Series Forecasting
pyrra 是用 Go 编写的运维工具,用于部署、编排与监控,主打易用。
Making SLOs with Prometheus manageable, accessible, and easy to use for everyone!
carbon 是用 Python 编写的开发框架,用于搭建服务端与接口。
Carbon is one of the components of Graphite, and is responsible for receiving metrics over the network and writing them down to disk using a storage…
FiloDB 是用 Scala 编写的数据库工具,用于数据存储与查询,主打可伸缩。
Distributed Prometheus time series database
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
tsbs 是用 Go 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
Time Series Benchmark Suite, a tool for comparing and evaluating databases for time series data
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 66,044 个,本站已收录 65,730 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。