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…
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 65,720 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。
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…
causalml 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Uplift modeling and causal inference with machine learning algorithms
EconML 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
ALICE (Automated Learning and Intelligence for Causation and Economics) is a Microsoft Research project aimed at applying Artificial Intelligence co…
Rath 是用 TypeScript 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
Next generation of automated data exploratory analysis and visualization platform.
coz 是用 C 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Coz: Causal Profiling
python-causality-handbook 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Causal Inference for the Brave and True. A light-hearted yet rigorous approach to learning about impact estimation and causality.
pgmpy 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Python Toolkit for Causal and Probabilistic Reasoning
awesome-causality-algorithms 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
An index of algorithms for learning causality with data
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.
推荐/广告/搜索领域工业界经典以及最前沿论文集合。A collection of industry classics and cutting-edge papers in the field of recommendation/adve…
推荐/广告/搜索领域工业界经典以及最前沿论文集合。A collection of industry classics and cutting-edge papers in the field of recommendation/advertising/search.
causal-learn 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Causal Discovery in Python. Learning causality from data.
claude-code-my-workflow 是用 HTML 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A ready-to-fork Claude Code template for academics using LaTeX/Beamer + R. Multi-agent review, quality gates, adversarial QA, and replication protoc…
causal_inference_python_code 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Python code for part 2 of the book Causal Inference: What If, by Miguel Hernán and James Robins
Journal-specific Claude Code/Codex skill packs covering mainstream journals — AER, QJE, Nature, Cell, 管理世界, 经济研究 & 200…
Journal-specific Claude Code/Codex skill packs covering mainstream journals — AER, QJE, Nature, Cell, 管理世界, 经济研究 & 200+ more — your fast track to ge…
CausalDiscoveryToolbox 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Package for causal inference in graphs and in the pairwise settings. Tools for graph structure recovery and dependencies are included.
CausalPy 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A Python package for causal inference in quasi-experimental settings
awesome-causal-inference 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of causal inference libraries, resources, and applications.
trustworthyAI 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Trustworthy AI related projects
grf 是用 C++ 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Generalized Random Forests
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 65,720 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。