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awesome-notebooks

Jupyter笔记本模板库 加速数据产品开发

Jupyter Notebooks数据产品模板库开源贡献GitHubGithub开源项目

awesome-notebooks是一个包含众多生产级Jupyter笔记本模板的资源库。该项目提供数据分析、自动化和AI引擎模板,用于快速创建数据产品。模板采用统一框架,便于开发。开发者可使用单个模板或组合多个模板构建复杂数据产品。项目简化了数据产品开发流程,提高了效率。所有模板可在GitHub或通过Naas Search获取。

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介绍相关项目
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
nbdev - 笔记本驱动开发平台 提升文档测试打包效率
Githubnbdev开发平台开源项目文档生成测试自动化版本控制
nbdev是一个笔记本驱动的开发平台，通过简单的笔记本编写和轻量级标记自动生成文档、测试和打包。它支持LaTeX、搜索和自动超链接，简化包发布，实现笔记本和源代码双向同步，提供并行测试和Git友好功能。nbdev提高了开发效率，促进软件工程最佳实践。
awesome-iot - 全面物联网开发资源库
ArduinoGithubIoTSDK开源框架开源项目物联网
这是一个全面的物联网开发资源库,包含框架、库、SDK等多方面内容。涵盖了从底层到应用的各个层面,为开发者提供了丰富的工具选择。资源库持续更新,开放贡献,是物联网开发的重要参考。
awesome-lowcode - 国内低代码平台资源汇总
Github企业级应用低代码平台前端搭建可视化开发开源项目
项目收录国内低代码平台资源，包括全栈平台和页面搭建工具。覆盖大厂产品和专业解决方案，提供相关文章链接。可作为开发者和企业了解低代码技术的参考资源。
data-science-template - 数据科学项目结构化模板，提升团队协作效率
Github可复现性可维护性开源项目数据科学最佳实践项目结构
data-science-template为数据科学团队提供标准化项目结构。该模板整合hydra配置管理、pdoc文档生成、pre-commit代码审查和Poetry依赖管理等工具，提高项目可维护性和可重复性。借助Cookiecutter，团队可快速创建基于此模板的项目，搭建规范的数据科学项目框架，确保代码质量和一致性，有效提升协作效率。
Awesome-GPTs - OpenAI平台GPT模型精选资源库
AI助手GPTsGithubOpenAI写作辅助学习工具开源项目
Awesome-GPTs汇集OpenAI平台上创新实用的GPT模型，涵盖学术研究、写作、教育、编程等多个领域。该项目展示顶级GPT模型，鼓励社区参与，为AI爱好者和开发者提供探索和分享平台。用户可根据需求选择合适的GPT工具，提升工作效率和学习体验。
awesome-materials-informatics - 材料信息学全面资源集锦 助力数据驱动材料研究
Github开源软件开源项目数据科学机器学习材料信息学计算材料学
本资源列表汇集了材料信息学领域的软件工具、云平台、数据集和标准化倡议。内容涵盖开源与商业解决方案，聚焦材料模拟、数据挖掘和机器学习等关键技术。研究人员可借此快速了解行业动态，为数据驱动的材料科学研究提供参考。
awesome-learning-resources - 多种编程语言和软件开发框架的学习资源
Github学习资源开发者开源项目技术教程编程
awesome-learning-resources项目汇总了多种编程语言和软件开发框架的学习资源，涵盖基础编程技能、前端及后端技术、数据科学和机器学习等领域。适合各阶段开发者提升技能和工作效率。
Machine-Learning-Notes - 机器学习从入门到精通的全面笔记
Github人工智能学习开源项目机器学习笔记计算机科学
Machine-Learning-Notes 是一个机器学习领域的学习资源库，提供从基础到高级的笔记。项目涵盖算法、模型和实践应用，适合不同水平的学习者。资料全面且定期更新，采用循序渐进的学习方法，有助于系统掌握机器学习知识。其独特的结构化组织使学习者能够轻松找到所需资源，从而更有效地提升技能。
Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总
AI系统GithubMachine Learning分布式计算大数据开源项目自动化机器学习
此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源，包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新，提供书籍、视频、课程和博客等学习材料，还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文，适合各个学习阶段。
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