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…
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 65,707 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 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-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…
ml-agents 是用 C# 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
The Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) is an open-source project that enables games and simulations to serve as environments for trai…
AirSim 是用 C++ 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。
Open source simulator for autonomous vehicles built on Unreal Engine / Unity, from Microsoft AI & Research
FinRL 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
FinRL®: Financial Reinforcement Learning. 🔥
强化学习中文教程(蘑菇书🍄),在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/easy-rl/
强化学习中文教程(蘑菇书🍄),在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/easy-rl/
carla 是用 C++ 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。
Open-source simulator for autonomous driving research.
deep-learning-drizzle 是用 HTML 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Drench yourself in Deep Learning, Reinforcement Learning, Machine Learning, Computer Vision, and NLP by learning from these exciting lectures!!
cleanrl 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
High-quality single file implementation of Deep Reinforcement Learning algorithms with research-friendly features (PPO, DQN, C51, DDPG, TD3, SAC, PPG)
mit-deep-learning 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Tutorials, assignments, and competitions for MIT Deep Learning related courses.
pwnagotchi 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
(⌐■_■) - Deep Reinforcement Learning instrumenting bettercap for WiFi pwning.
introtodeeplearning 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Lab Materials for MIT 6.S191: Introduction to Deep Learning
DeepLearningFlappyBird 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Flappy Bird hack using Deep Reinforcement Learning (Deep Q-learning).
Practical_RL 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A course in reinforcement learning in the wild
deep-reinforcement-learning 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Repo for the Deep Reinforcement Learning Nanodegree program
deep-rl-class 是用 MDX 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
This repo contains the Hugging Face Deep Reinforcement Learning Course.
Reinforcement-Learning 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learn Deep Reinforcement Learning in 60 days! Lectures & Code in Python. Reinforcement Learning + Deep Learning
Deep-reinforcement-learning-with-pytorch 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
PyTorch implementation of DQN, AC, ACER, A2C, A3C, PG, DDPG, TRPO, PPO, SAC, TD3 and ....
《大语言模型》作者:赵鑫,李军毅,周昆,唐天一,文继荣
《大语言模型》作者:赵鑫,李军毅,周昆,唐天一,文继荣
awesome-RLHF 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A curated list of reinforcement learning with human feedback resources (continually updated)
pytorch-a2c-ppo-acktr-gail 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
PyTorch implementation of Advantage Actor Critic (A2C), Proximal Policy Optimization (PPO), Scalable trust-region method for deep reinforcement lear…
Deep_reinforcement_learning_Course 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
Implementations from the free course Deep Reinforcement Learning with Tensorflow and PyTorch
FinRL-Trading 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
FinRL-X: An AI-Native Modular Infrastructure for Quantitative Trading
reinforcement-learning 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打轻量。
Minimal and Clean Reinforcement Learning Examples
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 65,980 个,本站已收录 65,707 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)。
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