一个包含丰富图表、指南、教程和代码的项目，旨在帮助用户在100天内掌握机器学习知识。

ML-Recipes是一个集合，包含多个独立的Python机器学习算法实现，提供易于理解和修改的代码示例，适合初学者和机器学习研究者，涵盖多种机器学习任务和技术。

Python机器学习库

机器学习系统教程：个人学习笔记和代码分享平台，专注于机器学习与系统结合的实践和理论，适合对AI技术有兴趣的初学者和研究者

分享一份精选机器学习系统的入门资料集合，收集了一系列有关注意力机制、性能优化、量化、长上下文长度和稀疏性等方面的论文、视频和代码库。

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这一系列 Jupyter Notebooks 是对数据科学和机器学习的非常好的分步介绍，适合初学者，通过实践和示例帮助读者掌握相关知识。

Motion 是一个用于构建机器学习(ML)应用的轻量级框架，旨在减少确保模型、提示和其他有状态对象与数据保持最新的 MLOps 负担。它提供了一系列工具和功能，帮助开发者简化机器学习的部署与管理。

这个 repo 收集了一些大厂在数据科学和机器学习方面的论文和技术博客，包括 Google、Amazon、Netflix、Airbnb 等等，目前 repo 的 star 数 21.4k

Zeta是一个高性能的AI模型构建框架，采用模块化和可重用的构建块，能够比PyTorch、TensorFlow等框架快80%。它旨在提高开发效率，降低学习曲线，适合各种规模的机器学习任务。

Showllable 是一个开源项目，旨在提供一个简化的方式来展示和分享机器学习模型。它支持多种模型格式，提供用户友好的界面，允许实时预览和分享功能，集成常用的可视化工具，并支持跨平台使用。

GitHub 上最大的开源算法库，收录了多种主流编程语言的算法实现代码。