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 65,720 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。
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…
openevolve 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
Open-source implementation of AlphaEvolve
scikit-opt 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization, Simulated Annealing, Ant Colony Optimization Algorithm,Immune Algorithm, Artificial Fish Swarm Algor…
smile 是用 Java 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Statistical Machine Intelligence & Learning Engine
tensorflow_cookbook 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Code for Tensorflow Machine Learning Cookbook
triangula 是用 Go 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Generate high-quality triangulated and polygonal art from images.
PySR 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Symbolic Learning in Python and Julia
eiten 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Statistical and Algorithmic Investing Strategies for Everyone
pymoo 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
NSGA2, NSGA3, R-NSGA3, MOEAD, Genetic Algorithms (GA), Differential Evolution (DE), CMAES, PSO
IAMDinosaur 是用 JavaScript 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🦄 An Artificial Inteligence to teach Google's Dinosaur to jump cactus
genann 是用 C 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打易用。
simple neural network library in C99
GeneticAlgorithmPython 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Source code of PyGAD, a Python 3 library for building the genetic algorithm and training machine learning algorithms (Keras & PyTorch).
Machine-Learning-Flappy-Bird 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Machine Learning for Flappy Bird using Neural Network and Genetic Algorithm
Applying_EANNs 是用 ASP 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A 2D Unity simulation in which cars learn to navigate themselves through different courses. The cars are steered by a feedforward neural network. Th…
GeneticSharp 是用 C# 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快、可扩展、跨平台。
GeneticSharp is a fast, extensible, multi-platform and multithreading C# Genetic Algorithm library that simplifies the development of applications u…
Hyperparameter-Optimization-of-Machine-Learning-Algorithms 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
Implementation of hyperparameter optimization/tuning methods for machine learning & deep learning models (easy&clear)
mealpy 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Collection Of The State-of-the-art Metaheuristic Algorithms In Python (Metaheuristic/Optimizer/Nature-inspired/Biology)
Evolutionary Algorithm using Python, 莫烦Python 中文AI教学
Evolutionary Algorithm using Python, 莫烦Python 中文AI教学
neataptic 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打高性能、速度快。
:rocket: Blazing fast neuro-evolution & backpropagation for the browser and Node.js
AI-Programmer 是用 C# 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Using artificial intelligence and genetic algorithms to automatically write programs. Tutorial: http://www.primaryobjects.com/cms/article149
OpenAlpha_Evolve 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
OpenAlpha_Evolve is an open-source Python framework inspired by the groundbreaking research on autonomous coding agents like DeepMind's AlphaEvolve.
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。