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science
话题找到数量
eriklindernoren/ML-From-Scratch
从头开始机器学习。机器学习模型和算法的基本 NumPy 实现,重点是可访问性。旨在涵盖从线性回归到深度学习的所有内容。
gyoogle/tech-interview-for-developer
👶🏻 面向新晋开发者的专业技术知识与技能面试百科全书 📖
jpmorganchase/python-training
Python training for business analysts and traders
microsoft/RD-Agent
研发对于提升工业生产力至关重要,尤其在AI时代,其核心聚焦于数据与模型。我们致力于通过R&D-Agent自动化这些高价值的通用研发流程,让人工智能驱动数据驱动的AI研究。🔗https://aka.ms/RD-Agent-Tech-Report
trinodb/trino
Trino 官方代码库——原名为 PrestoSQL 的大数据分布式 SQL 查询引擎 (https://trino.io)
K-Dense-AI/claude-scientific-skills
一套开箱即用的智能体技能集,适用于研究、科学、工程、分析、金融与写作领域。
aws/amazon-sagemaker-examples
示例 📓 Jupyter 笔记本,展示如何使用 🧠 Amazon SageMaker 构建、训练和部署机器学习模型。
chiphuyen/machine-learning-systems-design
关于机器学习系统设计和练习的小册子。不是“设计机器学习系统”一书的存储库,它是“dmls-book”
blue-yonder/tsfresh
Automatic extraction of relevant features from time series:
catboost/catboost
一个快速、可扩展、高性能的基于决策树的梯度提升库,用于Python、R、Java、C++的排序、分类、回归及其他机器学习任务,支持CPU和GPU计算。
evidentlyai/evidently
Evidently 是开源的机器学习和大语言模型可观测性框架。评估、测试并监控任何AI驱动系统或数据流水线。从表格数据到生成式AI,涵盖100多项指标。
opengeos/GeoLibre
一个轻量级、云原生的 GIS 平台,用于可视化、探索和分析地理空间数据。它可以在网页浏览器、桌面端、移动端以及 Jupyter 笔记本中运行。