SDV 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Synthetic data generation for tabular data
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。
SDV 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Synthetic data generation for tabular data
cs229-2018-autumn 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
All notes and materials for the CS229: Machine Learning course by Stanford University
hummingbird 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快。
Hummingbird compiles trained ML models into tensor computation for faster inference.
ml-workspace 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🛠 All-in-one web-based IDE specialized for machine learning and data science.
mne-python 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
MNE: Magnetoencephalography (MEG) and Electroencephalography (EEG) in Python
pomegranate 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快、易用、可扩展。
Fast, flexible and easy to use probabilistic modelling in Python.
scikit-llm 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Seamlessly integrate LLMs into scikit-learn.
”数学不难“ 之 《线性代数不难》上下册,66话题完册;欢迎批评指正
”数学不难“ 之 《线性代数不难》上下册,66话题完册;欢迎批评指正
hub 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A library for transfer learning by reusing parts of TensorFlow models.
ManimML 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
ManimML is a project focused on providing animations and visualizations of common machine learning concepts with the Manim Community Library.
pytracking 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Visual tracking library based on PyTorch.
machine-learning 是用 HTML 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
:earth_americas: machine learning tutorials (mainly in Python3)
pennylane 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
PennyLane is an open-source quantum software platform for quantum computing, quantum machine learning, and quantum chemistry. Create meaningful quan…
course-nlp 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A Code-First Introduction to NLP course
LSTM-Human-Activity-Recognition 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Human Activity Recognition example using TensorFlow on smartphone sensors dataset and an LSTM RNN. Classifying the type of movement amongst six acti…
PyTorch-StudioGAN 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
StudioGAN is a Pytorch library providing implementations of representative Generative Adversarial Networks (GANs) for conditional/unconditional imag…
TextAttack 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TextAttack 🐙 is a Python framework for adversarial attacks, data augmentation, and model training in NLP https://textattack.readthedocs.io/en/mast…
tensorwatch 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Debugging, monitoring and visualization for Python Machine Learning and Data Science
picoGPT 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打轻量。
An unnecessarily tiny implementation of GPT-2 in NumPy.
Data-Science-Interview-Resources 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A repository listing out the potential sources which will help you in preparing for a Data Science/Machine Learning interview. New resources added f…
DRL-Pytorch 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Clean, Robust, and Unified PyTorch implementation of popular Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms (Q-learning, Duel DDQN, PER, C51, Noisy DQ…
adanet 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、可扩展。
Fast and flexible AutoML with learning guarantees.
towhee 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快、易用。
Towhee is a framework that is dedicated to making neural data processing pipelines simple and fast.
Otter 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🦦 Otter, a multi-modal model based on OpenFlamingo (open-sourced version of DeepMind's Flamingo), trained on MIMIC-IT and showcasing improved instr…
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。