seaborn 是用 Python 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
Statistical data visualization in Python
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。
seaborn 是用 Python 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
Statistical data visualization in Python
fg-data-profiling 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
1 Line of code data quality profiling & exploratory data analysis for Pandas and Spark DataFrames.
人工智能学习路线图,整理近200个实战案例与项目,免费提供配套教材,零基础入门,就业实战!包括:Python,数学,机器学习,数据分析,深度学习,计算机视觉,自然语言处理,PyTorch tensorflow machine-learn…
人工智能学习路线图,整理近200个实战案例与项目,免费提供配套教材,零基础入门,就业实战!包括:Python,数学,机器学习,数据分析,深度学习,计算机视觉,自然语言处理,PyTorch tensorflow machine-learning,deep-learning data-analysi…
trino 是用 Java 编写的数据库工具,用于数据存储与查询,主打可伸缩。
Official repository of Trino, the distributed SQL query engine for big data, formerly known as PrestoSQL (https://trino.io)
AI-Papers-of-the-Week 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🔥Highlighting the top ML papers every week.
python-machine-learning-book 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The "Python Machine Learning (1st edition)" book code repository and info resource
OpenRefine 是用 Java 编写的实用工具,用于解决具体场景问题,主打开源免费。
OpenRefine is a free, open source power tool for working with messy data and improving it
mycli 是用 Python 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
Rich MySQL Terminal Client with AutoCompletion, Syntax Highlighting, and Dataframes
allennlp 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。
An open-source NLP research library, built on PyTorch.
great_expectations 是用 Python 编写的测试工具,用于自动化测试与验证。
Always know what to expect from your data.
ludwig 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Low-code framework for building custom LLMs, neural networks, and other AI models
cleanlab 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。
Cleanlab's open-source library is the standard data-centric AI package for data quality and machine learning with messy, real-world data and labels.
statsmodels 是用 Python 编写的测试工具,用于自动化测试与验证。
Statsmodels: statistical modeling and econometrics in Python
wandb 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.
fiftyone 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Refine high-quality datasets and visual AI models
numerical-linear-algebra 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、开源免费。
Free online textbook of Jupyter notebooks for fast.ai Computational Linear Algebra course
amazon-sagemaker-examples 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Example 📓 Jupyter notebooks that demonstrate how to build, train, and deploy machine learning models using 🧠 Amazon SageMaker.
PyMuPDF 是用 Python 编写的代码库,提供可直接复用的能力,主打高性能。
PyMuPDF is a high performance Python library for data extraction, analysis, conversion & manipulation of PDF (and other) documents.
autogluon 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
Fast and Accurate ML in 3 Lines of Code
mlcourse.ai 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Open Machine Learning Course
machine-learning-systems-design 是用 HTML 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A booklet on machine learning systems design with exercises. NOT the repo for the book "Designing Machine Learning Systems", which is `dmls-book`
mit-deep-learning 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Tutorials, assignments, and competitions for MIT Deep Learning related courses.
modin 是用 Python 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
Modin: Scale your Pandas workflows by changing a single line of code
data-science-interviews 是用 HTML 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Data science interview questions and answers
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。