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awesome-python-data-science
该项目收集了全面的Python数据科学资源,包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架(如PyTorch和TensorFlow),再到特征工程和数据可视化,用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具,以提高开发和分析效率。
remeda
Remeda 是专为 TypeScript 设计的实用工具库,支持数据优先和数据滞后处理方式。该库具备惰性求值、全面类型支持和测试覆盖,支持树摇优化。Remeda 兼容 CommonJS 和 ES 模块,提供详细 JSDoc 文档。它能有效处理数据过滤、转换和管道操作等复杂任务,提高开发效率。
underscore
Underscore.js是一个轻量级JavaScript工具库,提供函数式编程支持。它实现了常用函数操作如each、map、reduce和filter,无需扩展JavaScript核心对象。作为DocumentCloud的开源项目,Underscore.js以简洁高效著称。该库遵循社区行为准则,欢迎开发者贡献,并通过多种渠道提供技术支持。