awesome-AI-books聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源。详尽的章节覆盖了数据挖掘、机器学习实战与最新学术研究，为初学者到研究者的AI学习提供综合性帮助。

该项目收录了基于图的深度学习领域内，例如NeurIPS、ICML和ICLR等顶级会议的出版物、相关工作坊、综述文章、书籍以及软件资源链接。这些资源为学术研究人员和专业学者提供了方便的一站式服务，便于他们探索、查询及利用该领域内的最新科研成果和工具。

通过对比Discord Canary客户端的JavaScript文件,Discord-Datamining项目追踪并分析每次更新中的变化。这个独立项目为Discord爱好者提供了新功能和改进的深入洞察。项目以教育为目的,欢迎贡献者在commit中分享新发现,同时提供仓库订阅功能以便及时获取更新信息。

TSDB是一个时间序列数据集加载库，支持172个公开数据集的一键加载。该工具简化了研究人员和工程师的数据获取流程，使他们能专注于数据处理。TSDB具备数据下载、加载和缓存管理功能，并支持缓存目录迁移。作为PyPOTS工具箱的组成部分，TSDB为时间序列数据挖掘提供了基础支持。

Prelto是一款专注于Reddit社交媒体分析的AI平台，提供智能问答、模式识别和自动标签分类等功能。通过数据挖掘技术，Prelto从海量帖子和评论中提取有价值信息，帮助用户深入理解Reddit受众，识别趋势并获取洞察。适用于市场研究、用户行为分析和内容策略制定，为决策提供强大的数据支持。

智利大学计算机科学系的开源数据挖掘课程，结合理论与实践。课程资源丰富，包括视频、幻灯片和补充材料，全面覆盖从数据分析到机器学习算法的各个方面。特别关注数据隐私和伦理，为学习者提供全方位的数据科学教育。通过实践项目和丰富的学习资源，帮助学生和专业人士深入掌握数据挖掘和机器学习技能。

matminer是一个面向材料科学领域的开源数据挖掘库。该项目支持Python 3.9+，提供数据集和特征提取工具，便于研究人员进行材料数据分析。matminer包含详细文档、示例仓库和支持论坛，涵盖数据检索、特征化和数据集管理功能。此外，项目还提供了相关工具如automatminer和matbench，进一步扩展了其在材料科学研究中的应用范围。作为开源项目，matminer鼓励用户在研究中引用相关论文，并提供了方便的citation()方法来获取引用信息，体现了其学术价值和在材料科学社区中的影响力。

这是一个全面收录人工智能在时间序列分析(AI4TS)领域最新研究成果的资源库。项目汇集了顶级AI会议和期刊发表的论文、教程和综述，涉及时间序列、时空数据、事件数据等多个方面。资源库实时更新NeurIPS、ICML、KDD等重要会议的相关论文，为AI4TS领域的研究人员和工程师提供了丰富且及时的学术参考。

game-datasets项目汇集了大量游戏相关的数据集、API和AI工具资源。涵盖从经典游戏到现代电竞的多个领域,提供了丰富的数据挖掘和AI开发素材。项目持续更新,为游戏AI和数据科学研究提供全面参考。收录内容包括游戏API、AI竞赛平台、开源游戏引擎、相关书籍等,是游戏研究和开发的重要资源库。