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.
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,726 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。
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.
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…
optuna 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A hyperparameter optimization framework
nni 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打开源免费。
An open source AutoML toolkit for automate machine learning lifecycle, including feature engineering, neural architecture search, model compression …
wandb 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
The AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.
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
tpot 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Python Automated Machine Learning tool that optimizes machine learning pipelines using genetic programming.
auto-sklearn 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Automated Machine Learning with scikit-learn
FLAML 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
A fast library for AutoML and tuning. Join our Discord: https://discord.gg/Cppx2vSPVP.
coursera-deep-learning-specialization 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Notes, programming assignments and quizzes from all courses within the Coursera Deep Learning specialization offered by deeplearning.ai: (i) Neural …
awesome-automl-papers 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A curated list of automated machine learning papers, articles, tutorials, slides and projects
polyaxon 是用 MDX 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
AI Infra / AI Orchestration / AI Control Plane
mljar-supervised 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Python package for AutoML on Tabular Data with Feature Engineering, Hyper-Parameters Tuning, Explanations and Automatic Documentation
determined 是用 Go 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩、开源免费。
Determined is an open-source machine learning platform that simplifies distributed training, hyperparameter tuning, experiment tracking, and resourc…
keras-tuner 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A Hyperparameter Tuning Library for Keras
rl-baselines3-zoo 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打适合生产环境。
A training framework for Stable Baselines3 reinforcement learning agents, with hyperparameter optimization and pre-trained agents included.
scikit-optimize 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Sequential model-based optimization with a `scipy.optimize` interface
hyperas 是用 Python 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,主打易用。
Keras + Hyperopt: A very simple wrapper for convenient hyperparameter optimization
vizier 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Python-based research interface for blackbox and hyperparameter optimization, based on the internal Google Vizier Service.
auto_ml 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
[UNMAINTAINED] Automated machine learning for analytics & production
talos 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Hyperparameter Experiments with TensorFlow and Keras
Robyn 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。
Robyn is an experimental, AI/ML-powered and open sourced Marketing Mix Modeling (MMM) package from Meta Marketing Science. Our mission is to democra…
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)
Gradient-Free-Optimizers 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打轻量。
Lightweight optimization with local, global, population-based and sequential techniques across mixed search spaces
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 65,726 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。