2018年10月份GitHub上最熱門的Python開源專案

https://github.com/open-source-for-science/TensorFlow-Course Star 5843

該儲存庫旨在為TensorFlow提供簡單且易於使用的教程。該專案的標的是透過結構化教程和簡單最佳化的程式碼實現幫助社群開發者可以更快地有效地瞭解如何使用TensorFlow 。

https://github.com/TheAlgorithms/Python Star 16243

該專案用Python實現了所有的排序演演算法，包括插入排序、氣泡排序、快速排序、選擇排序、歸併排序等。

https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese Star 8134

2018/2019/校招/春招/秋招/自然語言處理(NLP)/深度學習(Deep Learning)/機器學習(Machine Learning)/C/C++/Python/面試筆記，此外，還包括建立者看到的所有機器學習/深度學習面經中的問題。 除了其中 DL/ML 相關的，其他與演演算法崗相關的計算機知識也會記錄。 但是不會包括如前端/測試/JAVA/Android等崗位中有關的問題。

https://github.com/apachecn/awesome-algorithm Star 6038

Leetcode 題解 (跟隨思路一步一步擼出程式碼) 及經典演演算法實現，該專案的當前定位是用不同的程式語言實現基本演演算法，建立者歡迎廣大開發者幫助完善。

https://github.com/tensorflow/models Star 43464

一個Tensorflow庫，裡麵包含 使用TensorFlow 構建的模型和示例的教程，旨在更好的維護，測試，並與最新的TensorFlow API保持同步最新。

TensorFlow實現模型：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research

TensorFlow教程：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/tutorials

https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark Star 1901

PyTorch中的實體分段和物件檢測演演算法的快速模組化參考實現，可以使用每個GPU每批次多個影象處理。

https://github.com/donnemartin/system-design-primer Star 51000

該專案是關於如何設計大型系統，以及如何應對系統設計面試。系統設計是一個很寬泛的話題。在網際網路上，關於系統設計原則的資源也是多如牛毛。這個倉庫就是這些資源的組織收集，它可以幫助你學習如何構建可擴充套件的系統。

https://github.com/deepmind/graph_nets Star 1847

Graph Nets是DeepMind的庫，用於在Tensorflow和Sonnet中構建圖形網路。該庫將與TensorFlow的CPU和GPU版本一起使用，但為了允許它不會將Tensorflow列為要求，因此如果您尚未單獨安裝Tensorflow，則需要單獨安裝。

https://github.com/deepmind/trfl Star 1703

TRFL是DeepMind開源的一個內部強化學習庫，用於在TensorFlow中編寫強化學習智慧體，這個庫包含DeepMind開發的大量成功的agent的關鍵演演算法元件，對於強化學習智慧體的再現研究很有用。

https://github.com/kennethreitz/responder Star 1593

一個Python HTTP服務框架，它將為你提供一個ASGI應用程式，預安裝靜態檔案伺服器，jinja2模板（無需額外匯入），以及基於uvloop的生產網路伺服器，自動為gzip壓縮服務請求。

https://github.com/vinta/awesome-python Star 56774

awesome-python 是 vinta 發起維護的 Python 資源串列，內容包括：Web框架、網路爬蟲、網路內容提取、模板引擎、資料庫、資料視覺化、圖片處理、文字處理、自然語言處理、機器學習、日誌、程式碼分析等。十分受Python開發者的青睞。

附：

 

《9月份GitHub上最熱門的Python專案》

●編號543，輸入編號直達本文

●輸入m獲取文章目錄