ML-Notebooks 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:fire: Machine Learning Notebooks
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。
ML-Notebooks 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:fire: Machine Learning Notebooks
sail 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打实现清晰。
Drop-in Apache Spark replacement written in Rust, unifying batch processing, stream processing, and compute-intensive AI workloads.
免费学代码系列:小白python入门、数据分析data analyst、机器学习machine learning、深度学习deep learning、kaggle实战
免费学代码系列:小白python入门、数据分析data analyst、机器学习machine learning、深度学习deep learning、kaggle实战
mlops-course 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learn how to design, develop, deploy and iterate on production-grade ML applications.
Book_7_《机器学习》 | 鸢尾花书:从加减乘除到机器学习;欢迎批评指正
Book_7_《机器学习》 | 鸢尾花书:从加减乘除到机器学习;欢迎批评指正
TensorFlow.NET 是用 C# 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
.NET Standard bindings for Google's TensorFlow for developing, training and deploying Machine Learning models in C# and F#.
vault-ai 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
OP Vault ChatGPT: Give ChatGPT long-term memory using the OP Stack (OpenAI + Pinecone Vector Database). Upload your own custom knowledge base files …
catalyst 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Accelerated deep learning R&D
audioFlux 是用 C 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
A library for audio and music analysis, feature extraction.
lazypredict 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Python AutoML toolkit for benchmarking classification, regression, and time-series forecasting models, with GPU acceleration, MLflow tracking, and a…
physicsnemo 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
Open-source deep-learning framework for building, training, and fine-tuning deep learning models using state-of-the-art Physics-ML methods
Machine-Learning-with-Python 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Practice and tutorial-style notebooks covering wide variety of machine learning techniques
eiten 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Statistical and Algorithmic Investing Strategies for Everyone
root 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The official repository for ROOT: analyzing, storing and visualizing big data, scientifically
awesome-ai-residency 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
List of AI Residency Programs
dm-haiku 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
JAX-based neural network library
machine-learning 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
머신러닝 입문자 혹은 스터디를 준비하시는 분들에게 도움이 되고자 만든 repository입니다. (This repository is intented for helping whom are interested in machine learning study)
Beginner-Data-Science-Projects 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
This repository is a curated collection of hands-on data science projects tailored for beginners. Whether you're just starting your journey in data …
nlp-roadmap 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
ROADMAP(Mind Map) and KEYWORD for students those who have interest in learning NLP
shapash 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
🔅 Shapash: User-friendly Explainability and Interpretability to Develop Reliable and Transparent Machine Learning Models
determined 是用 Go 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩、开源免费。
Determined is an open-source machine learning platform that simplifies distributed training, hyperparameter tuning, experiment tracking, and resourc…
minimalRL 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打轻量。
Implementations of basic RL algorithms with minimal lines of codes! (pytorch based)
Data-science-best-resources 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Carefully curated resource links for data science in one place
openvino_notebooks 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
📚 Jupyter notebook tutorials for OpenVINO™
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。