Options-Trading-Strategies-in-Python 是用 Python 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
Developing Options Trading Strategies using Technical Indicators and Quantitative Methods
ggml-org
用 C/C++ 实现的大模型推理引擎,主打本地与低资源环境运行。目前累计 13.3 万 star、2.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 83 / 65744,主要语言为 C++,项目始于 2023 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给做 AI 应用的开发者:涉及 ggml 方向。
按累计星标排序,库内共 65,749 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,101 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。
Options-Trading-Strategies-in-Python 是用 Python 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
Developing Options Trading Strategies using Technical Indicators and Quantitative Methods
DeepRobust 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
A pytorch adversarial library for attack and defense methods on images and graphs
attention-ocr 是用 Python 编写的运维工具,用于部署、编排与监控。
A Tensorflow model for text recognition (CNN + seq2seq with visual attention) available as a Python package and compatible with Google Cloud ML Engi…
fastFM 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
fastFM: A Library for Factorization Machines
Biodiversity 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。
Microsoft AI for Good Lab — Biodiversity research hub. Open-source AI models, edge devices, and tools for biodiversity monitoring and conservation. …
nlp 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
:memo: This repository recorded my NLP journey.
torchview 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
torchview: visualize pytorch models
mlr3 是用 R 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
mlr3: Machine Learning in R - next generation
datumbox-framework 是用 Java 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、开源免费、实现清晰。
Datumbox is an open-source Machine Learning framework written in Java which allows the rapid development of Machine Learning and Statistical applica…
data-algorithms-book 是用 Java 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
MapReduce, Spark, Java, and Scala for Data Algorithms Book
kangas 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
🦘 Explore multimedia datasets at scale
Deep-Learning-For-Hackers 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Machine Learning tutorials with TensorFlow 2 and Keras in Python (Jupyter notebooks included) - (LSTMs, Hyperameter tuning, Data preprocessing, Bias…
datacleaner 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python tool that automatically cleans data sets and readies them for analysis.
nlp-with-ruby 是用 Ruby 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Curated List: Practical Natural Language Processing done in Ruby
zmNinja 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
zmNinja is no longer being maintained. Please use zmNinjaNg
Hands-on-Machine-Learning-with-Scikit-Learn-Keras-and-TensorFlow 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Notes & exercise solutions of Part I from the book: "Hands-On ML with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Int…
nlp-library 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
curated collection of papers for the nlp practitioner 📖👩🔬
spark-sklearn 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
(Deprecated) Scikit-learn integration package for Apache Spark
Deep-Learning-Book-Chapter-Summaries 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Attempting to make the Deep Learning Book easier to understand.
Quant-Finance-Resources 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Courses, Articles and many more which can help beginners or professionals.
:helicopter: 保险行业语料库,聊天机器人
:helicopter: 保险行业语料库,聊天机器人
moabb 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Mother of All BCI Benchmarks
PyGame-Learning-Environment 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
PyGame Learning Environment (PLE) -- Reinforcement Learning Environment in Python.
PixelLib 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Visit PixelLib's official documentation https://pixellib.readthedocs.io/en/latest/
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 66,101 个,本站已收录 65,749 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。