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Jupyter生态系统的全面资源列表

这是一份全面的Jupyter生态系统资源列表,包括运行时环境、协作工具、可视化库、表格处理、渲染发布、版本控制等多个方面。列表还涵盖JupyterLab扩展、测试工具、特定领域项目和托管解决方案。该列表为数据科学家和开发者提供了充分利用Jupyter生态系统的参考资源。

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awesome-R - 全面收录的R语言包和工具大全

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该项目汇集了R语言生态系统中的优质包和工具，涵盖集成开发环境、数据操作、图形显示和机器学习等多个领域。列表持续更新至2023年，并标注了热门和高下载量的资源。这份全面的指南旨在帮助R语言开发者和数据科学家提高数据分析和可视化效率。

awesome-resources - 综合性开源技术资源库

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这是一个由开发者社区维护的开源技术资源库,涵盖了广泛的编程语言、框架和工具。包含Android、Angular、AWS、区块链、机器学习等多个技术领域,提供教程、文档、视频课程等多样化的学习资料。开发者可以在此找到感兴趣的主题,获取高质量的技术学习资源。

Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总

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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。

awesome-django - Django开发资源大全涵盖插件工具和最佳实践

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该资源列表涵盖Django开发各方面,包括管理界面、API、缓存、内容管理、电商等。收录众多高质量第三方包、Python库、教育和社区资源及托管方案。为Django开发者提供全面工具参考,助力构建高效安全的应用。

awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总多语言开源项目集锦

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Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。

awesome-repos - GitHub优质开源项目资源汇总

GitHubGithub开发工具开源资源开源项目技术资料编程学习

Awesome-repos收录了众多高质量GitHub开源项目，涵盖API、人工智能、编程语言、前后端开发、云计算等技术领域。该资源库为开发者提供免费学习材料、实用工具和框架,有助于发现优质项目、提升编程能力,全面了解软件开发各个方面。

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。

awesome_lists - 计算机科学助理教授和博士生的资源指南

GithubPhD学生Tenure-Track Asst. Professor学术会议开源项目科研建议计算资源

这份资源列表专为计算机科学领域的助理教授和博士生提供，包括计算资源性价比分析、资金申请、社交媒体宣传、学术会议时间线及实验室管理技巧等内容。列表旨在支持学术事业的发展，并鼓励社区贡献，提供国内外广泛适用的资源。

jupyterhub - 多用户Jupyter笔记本服务器的集中管理解决方案

GithubJupyterJupyterHubPython多用户Hub开源项目认证

JupyterHub是一个开源的多用户管理平台，用于部署和管理Jupyter笔记本服务器。它支持多种认证方式，适合在教育、企业和科研领域使用。通过REST API，JupyterHub可以与其他系统整合。该平台基于Linux/Unix系统开发，支持Docker部署，为用户提供了一个可靠的Jupyter使用环境。

awesome-cn - 将GitHub优质资源集中化，创建中文开发者知识库

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awesome-cn是一个集成GitHub各类优质资源列表的中文项目。通过自动化爬虫定期更新，汇集了涵盖多种编程语言、工具和技术的开发资源。项目使用mkdocs material构建，托管于GitHub Pages，访问地址为asmcn.icopy.site。开发者可在此快速检索所需的学习材料和技术资源。

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