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Jupyter Notebook 每月趋势报告
🔥 Jupyter Notebook 每月热门项目
higgsfield-ai/higgsfield
具备容错能力、高度可扩展的GPU编排系统,以及专为训练数十亿至数万亿参数模型设计的机器学习框架
datawhalechina/deepagents-in-action
📚 《Deep Agents 实战》—— LangChain 官方大使出品,基于 LangChain / LangGraph 生态,从零构建生产级 AI Agent 的完整指南
microsoft/mcp-for-beginners
本开源课程通过 .NET、Java、TypeScript、JavaScript、Rust 和 Python 的跨语言实战案例,系统介绍模型上下文协议(MCP)核心原理。专为开发者设计,重点讲解从会话建立到服务编排过程中构建模块化、可扩展且安全 AI 工作流的实用技术。
facebookresearch/segment-anything
本仓库提供SegmentAnything模型推理代码、训练模型权重下载链接及使用示例笔记本。
ageron/handson-ml3
一系列Jupyter笔记本,通过使用Scikit-Learn、Keras和TensorFlow 2的Python语言,引导您掌握机器学习和深度学习的基础知识。
rlabbe/Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python
基于Jupyter Notebook的卡尔曼滤波著作。着重培养直觉与实践经验,而非形式化证明。涵盖卡尔曼滤波器、扩展卡尔曼滤波器、无迹卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。所有练习均包含解答。
📊 数据统计
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