data-science-question-answer 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A repo for data science related questions and answers
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。
data-science-question-answer 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A repo for data science related questions and answers
pytorch-kaldi 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
pytorch-kaldi is a project for developing state-of-the-art DNN/RNN hybrid speech recognition systems. The DNN part is managed by pytorch, while feat…
luminoth 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Deep Learning toolkit for Computer Vision.
ailia-models 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The collection of pre-trained, state-of-the-art AI models for ailia SDK
spektral 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Graph Neural Networks with Keras and Tensorflow 2.
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…
awesome-autonomous-vehicles 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Curated List of Self-Driving Cars and Autonomous Vehicles Resources
texar 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Toolkit for Machine Learning, Natural Language Processing, and Text Generation, in TensorFlow. This is part of the CASL project: http://casl-projec…
PPO-PyTorch 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打轻量。
Minimal implementation of clipped objective Proximal Policy Optimization (PPO) in PyTorch
OpenNMT 是用 Lua 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
Open Source Neural Machine Translation in Torch (deprecated)
axlearn 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可扩展。
An Extensible Deep Learning Library
hifi-gan 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
HiFi-GAN: Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis
electra 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators
Objectron 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Objectron is a dataset of short, object-centric video clips. In addition, the videos also contain AR session metadata including camera poses, sparse…
awesome-remote-sensing-change-detection 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源,主打功能完整。
A comprehensive and up-to-date compilation of datasets, tools, methods, review papers, and competitions for remote sensing change detection.
ScanNet 是用 C 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Awesome-AutoDL 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Automated Deep Learning: Neural Architecture Search Is Not the End (a curated list of AutoDL resources and an in-depth analysis)
bulbea 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
:boar: :bear: Deep Learning based Python Library for Stock Market Prediction and Modelling
mixtral-offloading 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Run Mixtral-8x7B models in Colab or consumer desktops
decaNLP 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The Natural Language Decathlon: A Multitask Challenge for NLP
labml 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🔎 Monitor deep learning model training and hardware usage from your mobile phone 📱
tangent 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Source-to-Source Debuggable Derivatives in Pure Python
audiomentations 是用 Python 编写的多媒体工具,用于处理音视频内容。
A Python library for audio data augmentation. Useful for making audio ML models work well in the real world, not just in the lab.
ICCV2019-LearningToPaint 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
ICCV2019 - Learning to Paint With Model-based Deep Reinforcement Learning
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。