pandas_exercises 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Practice your pandas skills!
practical-tutorials
项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,705 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,968 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。
pandas_exercises 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Practice your pandas skills!
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.
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
docker-stacks 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Ready-to-run Docker images containing Jupyter applications
Financial-Models-Numerical-Methods 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Collection of notebooks about quantitative finance, with interactive python code.
py 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Repository to store sample python programs for python learning
pyprobml 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Python code for "Probabilistic Machine learning" book by Kevin Murphy
nbdev 是用 Jupyter Notebook 编写的知识管理工具,用于笔记与知识库整理,主打界面美观。
Create delightful software with Jupyter Notebooks
nba_api 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
An API Client package to access the APIs for NBA.com
course22 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。
The fast.ai course notebooks
ploomber 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快。
The fastest ⚡️ way to build data pipelines. Develop iteratively, deploy anywhere. ☁️
fastpages 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打易用。
An easy to use blogging platform, with enhanced support for Jupyter Notebooks.
GarminDB 是用 Python 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
Download and parse data from Garmin Connect or a Garmin watch, FitBit CSV, and MS Health CSV files into and analyze data in Sqlite serverless databa…
ipywidgets 是用 TypeScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Interactive Widgets for the Jupyter Notebook
machine-learning-experiments 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
🤖 Interactive Machine Learning experiments: 🏋️models training + 🎨models demo
lets-plot 是用 Kotlin 编写的可视化工具,用于图表与数据展示。
Multiplatform plotting library based on the Grammar of Graphics
dl-colab-notebooks 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Try out deep learning models online on Google Colab
awesome-colab-notebooks 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打速度快、易用。
Collection of google colaboratory notebooks for fast and easy experiments
Code of my MOOC Course <Play with Machine Learning Algorithms>. Updated contents and practices are also included. 我在慕课…
Code of my MOOC Course <Play with Machine Learning Algorithms>. Updated contents and practices are also included. 我在慕课网上的课程《Python3 入门机器学习》示例代码。课程的更…
fuzzingbook 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Project page for "The Fuzzing Book"
ipyflow 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A reactive Python kernel for Jupyter notebooks.
reinforcement_learning_course_materials 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Lecture notes, tutorial tasks including solutions as well as online videos for the reinforcement learning course hosted by Paderborn University
thread-notebook 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
AI-powered Jupyter Notebook. Use AI to generate and edit code cells, automatically fix errors, and chat with your data
Deep-Learning-For-Hackers 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Machine Learning tutorials with TensorFlow 2 and Keras in Python (Jupyter notebooks included) - (LSTMs, Hyperameter tuning, Data preprocessing, Bias…
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 65,968 个,本站已收录 65,705 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。