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GitHub 2026-09-16 周趋势

发现过去一周最热门的开源项目

2026-09-16
Jupyter Notebook
数据采集日期: 2026-09-16
Jupyter Notebook
19 个项目,按照 Star 增量 排序

Lordog/dive-into-llms

历史最高 #1

《动手学大模型》系列编程实践教程

54k
6.5k
834
+1.7k
排名 #1
9月16日
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microsoft/ai-agents-for-beginners

累计上榜 32 次

构建AI智能体的11门入门课程

74k
24k
1.5k
+650
排名 #6
9月16日
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jackfrued/Python-100-Days

累计上榜 35 次 排名飙升 ↑16

Python - 100天从新手到高手

186k
55k
1.3k
+379
排名 #2
9月16日
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OpenBMB/MiniCPM

历史最高 #4

MiniCPM4与MiniCPM4.1:端侧超高效大语言模型,在推理任务上实现3倍以上生成加速

11k
761
951
+340
排名 #4
9月16日
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microsoft/ML-For-Beginners

累计上榜 29 次

12周、26节课、52个测验,面向所有人的经典机器学习课程

90k
22k
1.5k
+313
排名 #19
9月16日
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openai/openai-cookbook

累计上榜 37 次

OpenAI API 使用示例与指南

76k
12k
1.9k
+177
排名 #8
9月16日
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hugo2046/QuantsPlaybook

历史最高 #5

量化研究-券商金工研报复现

6.1k
1.4k
361
+126
排名 #5
9月16日
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GokuMohandas/Made-With-ML

学习如何开发、部署并迭代生产级机器学习应用。

49k
7.8k
1.1k
+121
排名 #9
9月16日
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karpathy/nn-zero-to-hero

累计上榜 24 次

神经网络:从零到英雄

24k
3.6k
869
+95
排名 #15
9月16日
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jakevdp/PythonDataScienceHandbook

排名上升 ↑9

《Python 数据科学手册》Jupyter 笔记本完整版

49k
19k
1.1k
+85
排名 #10
9月16日
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ed-donner/llm_engineering

累计上榜 33 次

本代码库用于配套我的《精通大语言模型工程》课程。

7.4k
7.2k
1.4k
+77
排名 #16
9月16日
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rlabbe/Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python

历史最高 #3

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。

19k
4.5k
431
+73
排名 #3
9月16日
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datawhalechina/llm-universe

本项目是一个面向初学者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/

13k
1.4k
1.2k
+67
排名 #12
9月16日
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google-research/google-research

排名上升 ↑5

谷歌研究院

38k
8.5k
1.2k
+63
排名 #14
9月16日
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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。

14k
5.3k
619
+57
排名 #18
9月16日
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FareedKhan-dev/all-agentic-architectures

35种生产级智能体AI架构(Reflexion、LATS、GraphRAG、MemGPT、Voyager、BrowserAgent等)——一个Python库及可运行教材,支持多提供商LLM,并附带17项任务基准排行榜。

4.5k
769
710
+54
排名 #13
9月16日
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facebookresearch/sam2

排名上升 ↑5

本代码库提供使用Meta Segment Anything Model 2模型进行推理的代码、训练模型权重下载链接以及演示模型使用方法的示例笔记本。

19k
2.5k
489
+48
排名 #7
9月16日
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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

4.2k
716
984
+45
排名 #11
9月16日
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采用博弈论方法解释任何机器学习模型的输出结果。

25k
3.8k
1.3k
+31
排名 #17
9月16日
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助手