numpy-ml 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Machine learning, in numpy
practical-tutorials
项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,705 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,968 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。
numpy-ml 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Machine learning, in numpy
pymc 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Bayesian Modeling and Probabilistic Programming in Python
pyro 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Deep universal probabilistic programming with Python and PyTorch
YC-Killer 是用 TypeScript 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、适合生产环境。
A library of enterprise-grade AI agents designed to democratize artificial intelligence and provide free, open-source alternatives to overvalued Y C…
stan 是用 C++ 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。
Stan development repository. The master branch contains the current release. The develop branch contains the latest stable development. See the Dev…
numpyro 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Probabilistic programming with NumPy powered by JAX for autograd and JIT compilation to GPU/TPU/CPU.
causalnex 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A Python library that helps data scientists to infer causation rather than observing correlation.
neural-tangents 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快、易用。
Fast and Easy Infinite Neural Networks in Python
BDA_course_Aalto 是用 TeX 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Bayesian Data Analysis course at Aalto
Turing.jl 是用 Julia 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Bayesian inference with probabilistic programming.
zhusuan 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A probabilistic programming library for Bayesian deep learning, generative models, based on Tensorflow
pymc-resources 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
PyMC educational resources
Bayesian-Neural-Networks 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Pytorch implementations of Bayes By Backprop, MC Dropout, SGLD, the Local Reparametrization Trick, KF-Laplace, SG-HMC and more
awesome-normalizing-flows 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Awesome resources on normalizing flows.
infer 是用 C# 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Infer.NET is a framework for running Bayesian inference in graphical models
PyTorch-BayesianCNN 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Bayesian Convolutional Neural Network with Variational Inference based on Bayes by Backprop in PyTorch.
brms 是用 R 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
brms R package for Bayesian generalized multivariate non-linear multilevel models using Stan
pbdl-book 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Welcome to the Physics-based Deep Learning Book v0.3 - the GenAI Edition
probabilistic_robotics 是用 C++ 编写的代码库,提供可直接复用的能力。
solution of exercises of the book "probabilistic robotics"
bambi 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
BAyesian Model-Building Interface (Bambi) in Python.
blackjax 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
BlackJAX is a Bayesian Inference library designed for ease of use, speed and modularity.
rstan 是用 R 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
RStan, the R interface to Stan
BDA_py_demos 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Bayesian Data Analysis demos for Python
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 65,968 个,本站已收录 65,705 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。