cleanlab 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。
Cleanlab's open-source library is the standard data-centric AI package for data quality and machine learning with messy, real-world data and labels.
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 65,714 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,999 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。
cleanlab 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。
Cleanlab's open-source library is the standard data-centric AI package for data quality and machine learning with messy, real-world data and labels.
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
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…
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.
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.
anomaly-detection-resources 是用 Python 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Anomaly detection related books, papers, videos, and toolboxes. Last update late 2025 for LLM and VLM works!
anomalib 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
An anomaly detection library comprising state-of-the-art algorithms and features such as experiment management, hyper-parameter optimization, and ed…
Merlion 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Merlion: A Machine Learning Framework for Time Series Intelligence
stumpy 是用 Python 编写的代码库,提供可直接复用的能力,主打功能完整、现代化、可伸缩。
STUMPY is a powerful and scalable Python library for modern time series analysis
nixtla 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打适合生产环境。
TimeGPT-2.1: production ready pre-trained Time Series Foundation Model for forecasting and anomaly detection. Generative pretrained transformer for…
Paper list and datasets for industrial image anomaly/defect detection (updating). 工业异常/瑕疵检测论文及数据集检索库(持续更新)。
Paper list and datasets for industrial image anomaly/defect detection (updating). 工业异常/瑕疵检测论文及数据集检索库(持续更新)。
awesome-TS-anomaly-detection 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
List of tools & datasets for anomaly detection on time-series data.
awesome-anomaly-detection 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of awesome anomaly detection resources
loghub 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A large collection of system log datasets for AI-driven log analytics [ISSRE'23]
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…
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
flow-forecast 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 PyTorch library for time series forecasting, classification, and anomaly detection (originally for flood forecasting).
ML 是用 PHP 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A high-level machine learning and deep learning library for the PHP language.
PyPOTS 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python toolkit/library for reality-centric machine/deep learning & data mining on partially-observed time series, with 50+ SOTA neural network mod…
logparser 是用 Python 编写的工程工具,用于代码分析、构建与打包。
A machine learning toolkit for log parsing [ICSE'19, DSN'16]
graph-fraud-detection-papers 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A curated list of Graph/Transformer-based fraud, anomaly, and outlier detection papers & resources
surpriver 是用 Python 编写的交易类项目,用于商城、支付与交易场景。
Find big moving stocks before they move using machine learning and anomaly detection
AIOps学习资料汇总,欢迎一起补全这个仓库,欢迎star
AIOps学习资料汇总,欢迎一起补全这个仓库,欢迎star
tods 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
TODS: An Automated Time-series Outlier Detection System
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 65,999 个,本站已收录 65,714 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。