不管是数据挖掘、运维、建站还是爬虫都广泛运用。Python和其他编程语言相比，具有语法清晰、开发效率高的特点。
学习算法大家都知道被称为刷题神器的 LeetCode ，今天向大家推荐两个各具特色的开源算法库，可以配合着 LeetCode 一起学习。
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平 台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主
机器学习是目前数据分析领域的一个热点内容，在平时的学习和生活中经常会用到各种各样的机器学习算法。实际上，基于Python、Java等的很多机器学习算法基本都被前人实现过很多次了。这些算法在网上可以找到很多，然而往往存在很多“脏”或者“乱”的开源代码。 在这样的背景下， InfoWorld近日公布了机器学习领域11个最受欢迎的开源项目，这11个开源项目大多与垃圾邮件过滤、人脸识别、推荐引擎相关。它们大多数基于现今最流行的语言以及平台，推广以及扩展了机器学习领域的很多重要算法。从中，用户不但可以找到LDA等主题
如今开源是创新的核心，推动着技术的飞速革新。本文会为你介绍 2016 年机器学习 Top 20 Python 开源项目，同时分析得出一些有趣的见解和发展趋势。 KDnuggets 为您带来 Github 上最新的 Python 机器学习开源项目前 20 名。奇怪的是，去年一些非常活跃的项目渐渐停滞了，因此没能上榜，而 13 个新项目冲进了今年的 top 20（参考贡献 contributions 和提交数 commits）。 2016 Top 20 Python 机器学习开源项目 1. Scikit-l
python这些年在编程语言排行榜上名次一直在上升，这个并不是偶然。python发展了几十年，中间好长一段时间无人问津，现在已经发展很成熟了，像新的语言go很多需要的包都没有，而python上各种包很多，用户开发不可能自己慢慢写包，直接调用包，快得多，有立杆见影的效果。
又到了一年一度的金三银四，每次总能听到一些读者的反馈，问：有没有关于 xxx 的面试题，索性就把我所收集的 GitHub 上关于面试题的项目分享给大家。
当今时代，开源是创新和技术快速发展的核心。本文来自 KDnuggets 的年度盘点，介绍了 2016 年排名前 20 的 Python 机器学习开源项目，在介绍的同时也会做一些有趣的分析以及谈一谈它们
当今时代，开源是创新和技术快速发展的核心。 本文来自 KDnuggets 的年度盘点，介绍了 2016 年排名前 20 的 Python 机器学习开源项目，在介绍的同时也会做一些有趣的分析以及谈一谈它们的发展趋势。和去年一样，KDnuggets 介绍了 GitHub 上最新的并且排名前 20 的 Python 机器学习开源项目。令人吃惊的是，去年一些最活跃的项目已经停滞不前了，也有一些项目跌出了前 20 名(在 contribution 和 commit 方面)，当然，也有 13 个新项目进入了前 20。
对于 Python 环境下开发的数据科学团队，Dask 为分布式分析指出了非常明确的道路，但是事实上大家都选择了 Spark 来达成相同的目的。Dask 是一个纯 Python 框架，它允许在本地或集群上运行相同的 Pandas 或 Numpy 代码。而 Spark 即时使用了 Apache 的 pySpark 包装器，仍然带来了学习门槛，其中涉及新的 API 和执行模型。鉴于以上陈述，我们下面将对比这两个技术方案。
本文简要介绍了10款 Quora上网友推荐的 人工智能和机器学习领域方面的开源项目。 GraphLab GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab提供了一个完整的平台，让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以分析产品，该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等，它们从别的应用程序或者服务中抓取数据，通过推荐系统、欺诈监测系统、情感及社交网络分析系统等系统模式将大数据理念转换为生产环境下可以使用的预测应用程序。（详情
自 Flink 开源以来，越来越多的开发者加入了 Flink 社区。仅仅 2019 年，Flink 在 GitHub 上的 Star 数量翻了一倍，Contributor 数量也呈现出持续增长的态势。而它目前在 GitHub 上的访问量，也位居 Apache 项目中前三，是 Apache 基金会中最为活跃的项目之一。
在上期的《谷歌、微软、OpenAI等巨头七大机器学习开源项目 看这篇就够了》这篇文章里，我们盘点了 TensorFlow，CNTK，SystemML，DeepMind Lab 等各大互联网巨头的开源平
【AI科技大本营导读】在经过一年多的开发工作之后，LibRec 3.0 版本终于发布了。LibRec 是一个基于 Java 的开源算法工具库，覆盖了 70 余个各类型推荐算法，可以有效解决评分预测和物品推荐两大关键的推荐问题，目前已经在 GitHub 上收获了 1457 个 Star，612 个 Fork。
寄语：本文针对5大机器学习经典算法，梳理了其模型、策略和求解等方面的内容，同时给出了其对应sklearn的参数详解和代码实现，帮助学习者入门和巩固机器学习理论知识。
人工智能和深度学习的热潮极大的带动了Python的发展，迅速在Python生态圈中催生了大批的涉及各个方面的优秀Python开源框架，今天小编就带你回顾下2018年度最优秀好用的Python开源框架。
【导读】七月就要结束了，小编为大家整理了本月 Python 最受欢迎的十大开源项目。他山之石，可以攻玉，爱好Python的朋友们一起学习Github上的优秀项目哦~
明厨亮灶监控实施方案算法通过python+opencv网络模型图像识别算法，一旦发现现场人员没有正确佩戴厨师帽或厨师服，及时发现明火离岗、不戴口罩、厨房抽烟、老鼠出没以及陌生人进入后厨等问题生成告警信息并进行提示。明厨亮灶监控实施方案算法中OpenCV模型是一个基于Apache2.0许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。 它轻量级而且高效——明厨亮灶监控实施方案算法由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
人工智能已经存在了很长时间。然而，由于该领域的巨大改进，近年来它已成为流行语。人工智能曾经被称为总体书呆子和天才的领域，但由于各种图书馆和框架的发展，它已成为一个更友好的IT领域，并有很多人进入它。
近年来，由于AI领域的迅猛发展，AI这一词汇已经成为一个流行语。AI曾被称为是一个书呆子和天才的领域，但由于各种库和框架的发展，使更多的人开始了他们的AI之旅。 不知道自己应该选哪个AI框架和库？看看
GraphLab GraphLab是一种新的面向机器学习的并行框架。GraphLab提供了一个完整的平台，让机构可以使用可扩展的机器学习系统建立大数据以 分析产品，该公司客户包括Zillow、Adobe、Zynga、Pandora、Bosch、ExxonMobil等，它们从别的应用程序或者服务中抓 取数据，通过推荐系统、欺诈监测系统、情感及社交网络分析系统等系统模式将大数据理念转换为生产环境下可以使用的预测应用程序。（ 详情 ） 项目主页： http://graphlab.org/ Vowpal Wabb
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机器学习、深度学习最简单的入门方式就是基于 Python 开始编程实战。最近闲逛 GitHub，发现了一个非常不错的 Python 学习实例集，完全是基于 Python 来实现包括 ML、DL 等领域。推荐给大家~
Python深受数据科学家和数据工程师的喜爱。 本文总结2017年数据科学的Top12的Python库。 核心库 1 numpy 它是最基础库，是众多Python库的依赖库。 它提供了多维数组和矩阵
Python深受数据科学家和数据工程师的喜爱。 本文总结2017年数据科学的Top12的Python库。 核心库1 numpy 它是最基础库，是众多Python库的依赖库。 它提供了多维数组和矩阵的丰富运算。 2 scipy 它包含线性代数、优化、统计学和数值运算等操作。 3 pandas 它是Python做数据处理的优秀工具。 它可以快速而简单地实现数据操作、数据集成和数据可视化的功能。 它提供两种数据结构：序列和数据框。 数据可视化4 matplotlib 它是Python的数据可视化基础库。 它可
本文带你快速 get 每个精选Github项目的亮点和痛点，时刻紧跟 AI 前沿成果。 01 InsightFace #基于MXNet的人脸识别开源库 InsightFace 是 DeepInsig
9月份GitHub上最热门的Python开源项目排行已经出炉啦，一起来看看上榜详情吧：
摘要：本篇主要分享腾讯开源的文本分类项目NeuralClassifier。虽然实际项目中使用BERT进行文本分类，但是在不同的场景下我们可能还需要使用其他的文本分类算法，比如TextCNN、RCNN等等。通过NeuralClassifier开源项目我们可以方便快捷的使用这些模型。本篇并不会重点剖析某个算法，而是从整体的角度使用NeuralClassifier开源工程，更多的是以算法库的方式根据不同的业务场景为我们灵活的提供文本分类算法。
这个项目是一个包含许多流行算法和数据结构的 JavaScript 示例。该项目提供了各种不同类型的数据结构，如链表、队列、栈等，并且还提供了各种常见的算法实现，如排序算法、搜索算法等。该项目具有以下核心优势：
导语：KDnuggets 为您带来 Github 上最新的 Python 机器学习开源项目前 20 名。奇怪的是，去年一些非常活跃的项目渐渐停滞了，因此没能上榜，而 13 个新项目冲进了今年的 top
前几天 CVer推送一篇：重磅！商汤开源最大目标跟踪库PySOT：含SiamRPN++和SiamMask等算法，介绍了来自商汤科技的STVIR（SenseTime Video Intelligence Research team）开源的目标跟踪库：PySOT。当时PySOT并没有上传代码，所以之前的文章仅介绍了新特性，但得到大家广泛关注。
这是2018年度业余主要学习和研究的方向的笔记：大数据测试 整个学习笔记以短文为主，记录一些关键信息和思考 预计每周一篇短文进行记录，可能是理论、概念、技术、工具等等 学习资料以IBM开发者社区、华为开发者社区以及搜索到的相关资料为主 我的公众号：开源优测 大数据测试学习笔记之Python工具集 简介 在本次笔记中主要汇总Python关于大数据处理的一些基础性工具，个人掌握这些工具是从事大数据处理和大数据测必备技能 主要工具有以下（包括但不限于）： numpy pandas SciPy Scikit-L
“凡尔赛文学”（也称“凡学”），多指通过先抑后扬，明贬暗褒的方式来表现自己优越生活的一种调侃。 年轻时，因假期太无聊，创造了Python。 退休后，又因日子无聊，64岁复出加入微软。 …… 11月13日，这位Python之父Guido Van Rossum发推宣布自己已决定加入微软，他说：「退休生活太无聊了，我决定加入微软的开发者部门！」 用抱怨的语气说出让人极度羡慕的话，一开口就知道是老凡尔赛人了。句句扣重点，果然大神的世界就是这么朴实无华。 如今的微软全面拥抱开源，Guido表示加入微软后将会继续
在当今的技术领域，开源项目已经成为推动创新和发展的重要力量。开源项目的魅力在于它们不仅提供了免费的软件和工具，还鼓励了全球开发者社区的合作和共享。这种开放的合作模式不仅加速了技术的进步，也为个人开发者和企业提供了更多的机会和选择。
本文介绍了GitHub上最流行的20个Python机器学习项目，包括scikit-learn、Pylearn2、NuPIC等，并分析了这些项目的特点和贡献。
摘要： 开源是技术创新和快速发展的核心。这篇文章向你展示Python机器学习开源项目以及在分析过程中发现的非常有趣的见解和趋势。 我们分析了GitHub上的前20名Python机器学习项目，发现scikit-Learn，PyLearn2和NuPic是贡献最积极的项目。让我们一起在Github上探索这些流行的项目！ Scikit-learn：Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块，他的特色就是多样化的分类，回归和聚类的算法包括支持向量机，逻辑回归，朴素贝叶斯分类器，随
Python是一种计算机编程语言以及配套的软件工具和库。Python简单易学，代码十分简洁，它使用强制空白符作为缩进，这大大提高了Python的开发效率，使用Python能够在更短的时间内完成更多的工作。Python是一门开源的语言，并且Python还有许多强大的开源库，这些库使得Python无论是对云计算、大数据、还是人工智能，都有很强的支持能力。
本文描述了一个开源软件（OSS）项目：PythonRobotics。这是一组用Python编程语言实现的机器人算法。该项目的重点是自主导航，目标是让机器人初学者了解每个算法背后的基本思想。
源 / 深度学习世界 文 / IIan Reinstein 译 / 乌拉乌拉 如今机器学习和人工智能已经变得家喻户晓，有很多爱好者进入了该领域。但是，什么才是能够进入该领域的正确路径呢?如何
今天我们来分享零基础入门 Python，应该如何自学，自学的路径是怎么样的，内容是从入门到进阶，既有教程，也有经典书籍推荐，还有众多类库介绍，不要错过哦
想大胆尝试机器学习？这些工具可以为你处理繁重的任务。 驾驭机器学习的13种框架 在去年，机器学习以前所未有的势头进入主流。对这股潮流起到推波助澜的不单单是成本低廉的云环境和功能更强大的GPU硬件，还有
源 / 开源最前线 整编 / 猿妹 本篇文章为大家盘点了1月份最热门的Python 项目，本月最热门的开源项目中，深度学习相关的开源项目占据了半壁江山，让我们一起来看下吧！ 1 FastPhotoStyle https://github.com/NVIDIA/FastPhotoStyle Star 5978 FastPhotoStyle 是英伟达开源的照片风格转移深度学习算法实现库，给定目标照片和样式参考照片，代码可以将样式照片的风格转换至目标照片，从而生成新的风格化照片。 FastPhot
今天我们要介绍的是aikit2023，aikit2023是aikit的全新升级版。
本篇文章为大家盘点了2月份最热门的Python 项目，本月最热门的开源项目中，深度学习相关的开源项目占据了半壁江山，让我们一起来看下吧！
大噶吼，不说废话，分享一波我最近看过并觉得非常硬核的资源，包括Python、机器学习、深度学习、大模型等等。
随着近年来科技的发展，人工智能的利用率也是越来越高，我们需要随时了解人工智能的哪些工具、库、平台，以及提供的功能，哪些更加适合你。下面介绍的一些AI工具、库和平台，了解它们最常见的用途、优缺点，以及一
当初做开源，想法很简单，就是想给自己的代码放出来，让大家看看，接受大家的批评指正。可是，随着开源越做越多，发现也帮助了一批人，慢慢的也给我带来了一些人脉，可以学到很多。现在梳理下现有的开源，
如果你是机器学习的新手，你可能会想我应该学什么编程语言?不同的人使用不同的编程语言，但在这些流行的高级编程语言中，哪一种最适合机器学习? 机器学习是技术领域发展最快的领域之一，其发展速度呈指数级增长。
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