#GitHub仓库

ML-Bench

本文详细说明了如何在代码库级别评估大型语言模型和代理的表现，包括环境设置、数据准备、模型微调和API调用等内容。提供了相关脚本和工具，帮助研究者复现实验结果，适用于机器学习和模型评估领域的专业人员和研究者。

awesome-colab-notebooks

该项目聚集了诸多适用于机器学习实验的Colab笔记，涵盖从音频生成到视频驱动的多种实用项目，如SpecVQGAN和LivePortrait。通过精选库和研究论文，这个资源为机器学习爱好者和研究人员提供了丰富内容，包括热门代码仓库和高引用的学术论文，便于用户快速进行实验和探索最新技术。

awesome-woovi-challenge

Awesome-woovi-challenge收录了开发者参与Woovi团队招募时完成的挑战项目。包含全栈开发、支付架构和前端工程等领域作品，如Reddit和WhatsApp克隆等。这个项目展示了参与者的技术实力，也为Woovi团队提供了人才选拔参考。

zero-to-production

Zero To Production In Rust项目提供了一套完整的Rust后端开发教程，通过构建电子邮件通讯系统，展示了从零到生产的全过程。项目涵盖数据库操作、Redis集成、用户认证等核心功能，并提供详细的章节代码快照。开发者可以通过这个实践项目，逐步掌握Rust后端开发的关键技术和最佳实践。

Halfrost-Field

Halfrost-Field是一个多领域技术资源库，包含Go、机器学习、JavaScript和iOS开发等内容。项目提供深入的源码分析、算法讲解和实践指南，涵盖从基础到高级的主题。这些资源旨在帮助各级程序员增进技能，是编程学习和技术提升的有力工具。

qxresearch-event-1

qxresearch-event-1是一个开源Python项目，提供50多个仅用10行代码实现的应用实例。涵盖机器学习、深度学习、GUI、计算机视觉和API开发等领域，适合各级开发者学习和实验。项目配有视频讲解，便于理解和自定义代码。致力于帮助Python爱好者提升技能，融入学习社区。

devops-exercises

这是一个包含2624个DevOps和SRE相关技术练习题的开源资源库。涵盖Git、网络、Kubernetes、云计算、Linux等领域,可用于技能提升和面试准备。资源持续更新,欢迎贡献。学习这些概念有助于DevOps工程师的职业发展,但不完全代表真实面试。

arctic

Arctic项目已进入维护模式，开发工作迁移至ArcticDB GitHub仓库。原Arctic仓库的设置、安装和使用说明已移至README-arctic.md文件。新仓库提供最新的项目更新和社区支持。

papers-we-love

Papers We Love是一个专注于计算机科学学术论文的社区平台。该项目整合了网络上的优质论文资源，提供集中的知识库。社区成员可通过本地章节聚会或Discord服务器参与讨论。此外，平台还提供学术论文阅读指南和其他高质量论文资源链接。作为一个促进学术交流的平台，Papers We Love为计算机科学爱好者创造了独特的学习机会。