**Official** 李宏毅 (Hung-yi Lee) 機器學習 Machine Learning 2022 Spring
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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。
**Official** 李宏毅 (Hung-yi Lee) 機器學習 Machine Learning 2022 Spring
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APKiD 是用 YARA 编写的安全工具,面向安全研究与防护。
Android Application Identifier for Packers, Protectors, Obfuscators and Oddities - PEiD for Android
agentic-context-engine 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
🧠 Make your agents learn from experience. Now available as a hosted solution at kayba.ai
pipcook 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Machine learning platform for Web developers
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gluon-nlp 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
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hivemind 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Decentralized deep learning in PyTorch. Built to train models on thousands of volunteers across the world.
Open-Source-Face-Recognition-SDK 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Face Recognition, Face Liveness Detection, Face Anti-Spoofing, Face Detection, Face Landmarks, Face Compare, Face Matching, Face Pose, Face Expressi…
hyperlearn 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快。
2-2000x faster ML algos, 50% less memory usage, works on all hardware - new and old.
bolt 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
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MLE-Flashcards 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
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Getting-Things-Done-with-Pytorch 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 on solving real-world problems with Machine Learning & Deep Learning using PyTorch. Topics: Face detection with Detectron…
An-Introduction-to-Statistical-Learning 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
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SimCLR 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
PyTorch implementation of SimCLR: A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations
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。