ML-For-Beginners 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
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 65,730 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,044 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。
ML-For-Beginners 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
30-Days-Of-Python 是用 Python 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
The 30 Days of Python programming challenge is a step-by-step guide to learn the Python programming language in 30 days. This challenge may take mor…
开源数据探查与可视化平台,支持丰富图表与 SQL 实验室。
Apache Superset is a Data Visualization and Data Exploration Platform
scikit-learn 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
scikit-learn: machine learning in Python
keras 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 for humans
pandas 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、可扩展。
Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistica…
Made-With-ML 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learn how to develop, deploy and iterate on production-grade ML applications.
Summer2027-Internships 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Summer 2027 software engineering, data science, AI, quant, product management, and hardware internship postings. Updated daily by Simplify and Pitt …
airflow 是用 Python 编写的测试工具,用于自动化测试与验证。
Apache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflows
streamlit 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
Streamlit — A faster way to build and share data apps.
ray 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
Ray is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.
gradio 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打界面美观。
Build and share delightful machine learning apps, all in Python. 🌟 Star to support our work!
Data-Science-For-Beginners 是用 Jupyter Notebook 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
10 Weeks, 20 Lessons, Data Science for All!
500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
500 AI Machine learning Deep learning Computer vision NLP Projects with code
spaCy 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
💫 Industrial-strength Natural Language Processing (NLP) in Python
ML-From-Scratch 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Machine Learning From Scratch. Bare bones NumPy implementations of machine learning models and algorithms with a focus on accessibility. Aims to cov…
pytorch-lightning 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Pretrain, finetune ANY AI model of ANY size on 1 or 10,000+ GPUs with zero code changes.
AI-Expert-Roadmap 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Roadmap to becoming an Artificial Intelligence Expert in 2022
applied-ml 是一个 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
📚 Papers & tech blogs by companies sharing their work on data science & machine learning in production.
awesome-datascience 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
:memo: An awesome Data Science repository to learn and apply for real world problems.
d2l-en 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Interactive deep learning book with multi-framework code, math, and discussions. Adopted at 500 universities from 70 countries including Stanford, M…
data-science-ipython-notebooks 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Data science Python notebooks: Deep learning (TensorFlow, Theano, Caffe, Keras), scikit-learn, Kaggle, big data (Spark, Hadoop MapReduce, HDFS), mat…
reflex 是用 Python 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
🕸️ Web apps in pure Python 🐍
Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers 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。
aka "Bayesian Methods for Hackers": An introduction to Bayesian methods + probabilistic programming with a computation/understanding-first, mathemat…
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 66,044 个,本站已收录 65,730 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。