prophet 是用 Python 编写的实用工具,用于解决具体场景问题。
Tool for producing high quality forecasts for time series data that has multiple seasonality with linear or non-linear growth.
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。
prophet 是用 Python 编写的实用工具,用于解决具体场景问题。
Tool for producing high quality forecasts for time series data that has multiple seasonality with linear or non-linear growth.
DeepLearningExamples 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用、适合生产环境。
State-of-the-Art Deep Learning scripts organized by models - easy to train and deploy with reproducible accuracy and performance on enterprise-grade…
statsmodels 是用 Python 编写的测试工具,用于自动化测试与验证。
Statsmodels: statistical modeling and econometrics in Python
autogluon 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
Fast and Accurate ML in 3 Lines of Code
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
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.
awesome-project-ideas 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
Curated list of Machine Learning, NLP, Vision, Recommender Systems Project Ideas
postgresml 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Postgres with GPUs for ML/AI apps.
Informer2020 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The GitHub repository for the paper "Informer" accepted by AAAI 2021.
tsai 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Time series Timeseries Deep Learning Machine Learning Python Pytorch fastai | State-of-the-art Deep Learning library for Time Series and Sequences…
chronos-forecasting 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Chronos: Pretrained Models for Time Series Forecasting
gluonts 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Probabilistic time series modeling in Python
pytorch-forecasting 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Time series forecasting with PyTorch
statsforecast 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
Lightning ⚡️ fast forecasting with statistical and econometric models.
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
neural_prophet 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
NeuralProphet: A simple forecasting package
neuralforecast 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用、可伸缩。
Scalable and user friendly neural :brain: forecasting algorithms.
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…
time-series-transformers-review 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
A professionally curated list of awesome resources (paper, code, data, etc.) on transformers in time series.
LTSF-Linear 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[AAAI-23 Oral] Official implementation of the paper "Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?"
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).
orbit 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python package for Bayesian forecasting with object-oriented design and probabilistic models under the hood.
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…
pmdarima 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A statistical library designed to fill the void in Python's time series analysis capabilities, including the equivalent of R's auto.arima function.
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)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。