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
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microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,712 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 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。
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
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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)
TradeMaster 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
TradeMaster is an open-source platform for quantitative trading empowered by reinforcement learning :fire: :zap: :rainbow:
examples 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Jupyter Notebooks to help you get hands-on with Pinecone vector databases
awesome-notebooks 是用 Jupyter Notebook 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源,主打易用。
[Legacy] Data & AI Notebook templates catalog organized by tools, following the IMO (input, model, output) framework for easy usage and discovery..
A computer vision closed-loop learning platform where code can be run interactively online. 学习闭环《计算机视觉实战演练:算法与应用》中文电子书…
A computer vision closed-loop learning platform where code can be run interactively online. 学习闭环《计算机视觉实战演练:算法与应用》中文电子书、源码、读者交流社区(持续更新中 ...) 📘 在线电子书…
nbdime 是用 TypeScript 编写的插件扩展,用于扩展宿主程序能力。
Tools for diffing and merging of Jupyter notebooks.
euporie 是用 Python 编写的命令行工具,在终端中直接使用。
Jupyter notebooks in the terminal
binderhub 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。
Run your code in the cloud, with technology so advanced, it feels like magic!
tutorials 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
MONAI Tutorials
lgo 是用 Go 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Interactive Go programming with Jupyter
code-interpreter 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Python & JS/TS SDK for running AI-generated code/code interpreting in your AI app
practical-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。
Master the essential skills needed to recognize and solve complex real-world problems with Machine Learning and Deep Learning by leveraging the high…
Python 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
This repository helps you learn Python and Machine Learning from scratch.
machine-learning-refined 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Master the fundamentals of machine learning, deep learning, and mathematical optimization by building key concepts and models from scratch using Pyt…
nbviewer 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。
nbconvert as a web service: Render Jupyter Notebooks as static web pages
pandas-videos 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Jupyter notebook and datasets from the pandas video series
nannyml 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
nannyml: post-deployment data science in python
learn-machine-learning-in-two-months 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Những kiến thức cần thiết để học tốt Machine Learning trong vòng 2 tháng. Essential Knowledge for learning Machine Learning in two months.
jupyter-vim-binding 是用 JavaScript 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。
Jupyter meets Vim. Vimmer will fall in love.
awesome-data-analysis 是一个可视化工具,用于图表与数据展示。
🚀 500+ curated resources for Data Analysis & Data Science: Python, SQL, Statistics, ML, AI, Visualization, Cheatsheets, Roadmaps, Interview Prep. F…
jupyter-text2code 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A proof-of-concept jupyter extension which converts english queries into relevant python code
machine-learning-visualized 是用 TeX 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
ML algorithms implemented and derived from first-principles in Jupyter Notebooks and NumPy
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 65,980 个,本站已收录 65,712 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。