该项目实现了简单的梯度下降问题，支持Python、Numpy、JAX、C++和Mojo等多种编程语言，展示了Mojo的性能优势，代码结构易于理解和扩展，适用于机器学习和优化问题的基础。

一份整理了机器学习入门学习资源的列表，涵盖注意力机制、性能优化、量化、长上下文和分布式计算等方面的论文、视频及代码库。

这是一个用Python编写的GraphRAG算法的简化实现，仅包含1000行代码，旨在提供高效的结构化信息检索和知识图谱构建功能。

受Python启发的微型编程语言，旨在探索程序具备“时间旅行”能力的可能性，可回溯或预测未来状态。

Shumai是一个开源的、快速的、网络连接的可微分张量库，适用于TypeScript和JavaScript。

一个用于学习数据库系统的教程，帮助用户理解数据库的基本原理和实现。该项目实现了一个简单的关系数据库，支持基本的SQL查询，提供高效的数据存储和检索机制，并包含多个示例和测试用例，易于扩展和修改，适合初学者和有一定基础的开发者。

llm.mojo是Andrjey Karpathy将大型语言模型(LLM)最小化代码移植到Mojo编程语言的版本，旨在提供高效的模型推理和简化的学习体验。

系统设计面试的宝典，帮助求职者掌握大厂面试必备的系统设计知识，从基础到实战案例一应俱全

SynapseML是一个轻量级、可扩展的分布式机器学习库，旨在支持大规模数据处理和机器学习任务。它与Apache Spark紧密集成，提供多种机器学习算法和丰富的数据预处理工具，能够与Azure服务无缝对接，适合在多种数据源和输出格式中使用。