cookiecutter-data-science 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打可扩展。
A logical, reasonably standardized, but flexible project structure for doing and sharing data science work.
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 65,735 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,070 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。
cookiecutter-data-science 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打可扩展。
A logical, reasonably standardized, but flexible project structure for doing and sharing data science work.
sktime 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A unified framework for machine learning with time series
tpot 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python Automated Machine Learning tool that optimizes machine learning pipelines using genetic programming.
pyod 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python library for anomaly detection across tabular, time series, graph, text, image, and audio data. 60+ detectors, benchmark-backed ADEngine orc…
computervision-recipes 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Best Practices, code samples, and documentation for Computer Vision.
pycaret 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, low-code AutoML platform for Python. PyCaret 4.0: sklearn-native engine + React control plane.
tflearn 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 library featuring a higher-level API for TensorFlow.
darts 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
A python library for user-friendly forecasting and anomaly detection on time series.
xgo 是用 Go 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打功能完整。
XGo is a programming language that reads like plain English. But it's also incredibly powerful — it lets you leverage assets from C/C++, Go, Python,…
tsfresh 是用 Jupyter Notebook 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。
Automatic extraction of relevant features from time series:
vectorbt 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The backtesting engine that gives you an unfair advantage. Run thousands of trading ideas before others finish one.
catboost 是用 C++ 编写的代码库,提供可直接复用的能力,主打高性能、速度快、可伸缩。
A fast, scalable, high performance Gradient Boosting on Decision Trees library, used for ranking, classification, regression and other machine learn…
machine_learning_examples 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A collection of machine learning examples and tutorials.
mage-ai 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🧙 Build, run, and manage data pipelines for integrating and transforming data.
vaex 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Out-of-Core hybrid Apache Arrow/NumPy DataFrame for Python, ML, visualization and exploration of big tabular data at a billion rows per second 🚀
growthbook 是用 TypeScript 编写的测试工具,用于自动化测试与验证,主打开源免费。
Open Source Feature Flags, Experimentation, and Product Analytics
dowhy 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
DoWhy is a Python library for causal inference that supports explicit modeling and testing of causal assumptions. DoWhy is based on a unified langua…
DataFlow 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用。
[SIGMOD'27] Easy Data Preparation with latest LLMs-based Operators and Pipelines.
TabPFN 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
⚡ TabPFN: Foundation Model for Tabular Data ⚡
告别枯燥,致力于打造 Python 实用小例子,更多Python良心教程见 https://ai-jupyter.com
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GeoLibre 是用 TypeScript 编写的桌面应用,用于桌面端程序开发,主打轻量。
A lightweight, cloud-native GIS platform for visualizing, exploring, and analyzing geospatial data. It runs in the web browser, on the desktop, on m…
evidently 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
Evidently is an open-source ML and LLM observability framework. Evaluate, test, and monitor any AI-powered system or data pipeline. From tabular d…
machine-learning-roadmap 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A roadmap connecting many of the most important concepts in machine learning, how to learn them and what tools to use to perform them.
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 66,070 个,本站已收录 65,735 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。