DS-1000

数据科学代码生成基准测试集

DS-1000是一个数据科学代码生成基准测试集，包含1000个涵盖Matplotlib、Numpy、Pandas等主流库的数据科学问题。项目提供简化数据格式，支持通过Hugging Face或本地文件加载。DS-1000采用严格的测试方法评估代码正确性，为数据科学代码生成模型提供全面评估标准。

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Data-Science-Interview-Questions-Answers - 数据科学面试问题与答案精选

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提供全面的数据科学面试问题与答案，涵盖机器学习、深度学习、统计学、概率、Python和简历相关问题。定期更新，帮助求职者准备面试，分享行业专家经验。

competition-baseline - 为数据科学入门者及爱好者提供基本的、易于理解的代码，支持参与国内外数据竞赛

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competition-baseline为数据科学入门者及爱好者提供基本的、易于理解的代码，支持参与国内外数据竞赛。涵盖机器学习至深度学习等领域，适用于多种场景，如AI换脸、海上风电及人脸识别等，促进开源学习文化发展及技术应用能力提升。

datasets - 最大的 ML 模型即用型数据集中心，具有快速、易用且高效的数据操作工具

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🤗 Datasets是一个高效的轻量级数据处理库，支持一行代码完成数据集的下载和预处理。库支持Numpy、Pandas、PyTorch、TensorFlow和JAX等框架，并提供智能缓存及大规模数据集的流式处理，有效减轻内存限制的压力，简化机器学习和数据分析的前置工作。

deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具提供可视化标注和分析功能

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DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具，提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流，易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集，适用于CV项目开发和研究。

datascience - Python在数据科学领域的综合工具与资源探索

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《Awesome Data Science with Python》提供了一套全面的数据科学资源，包含核心Python库如pandas和scikit-learn、多种数据可视化工具、机器学习技术，以及Jupyter环境优化和大数据处理方法。此外，还包括广泛的数据分析和处理教程，适用于不同层次的数据科学研究和应用。

SDV - 使用机器学习生成高质量合成数据，提高隐私保护

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SDV利用多种机器学习算法，提供生成表格合成数据的解决方案。主要功能包括生成单表、多表和序列数据，支持数据预处理、匿名化和逻辑约束定义。此外，SDV还提供数据评估和可视化工具，比较合成数据与真实数据，并生成质量报告。适合初学者和资深数据科学家，满足多样化需求。

datasets - 公共数据集下载和准备的实用库

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TensorFlow Datasets是一个公共数据集下载和准备的实用库，简化数据集加载与处理。通过其API，用户可以访问和使用多个预构建数据集，优化训练管道性能，并确保数据的确定性与可重复性。详情请参考官方教程、指南及API文档，支持在Colab笔记本中交互式操作。此工具适合快速集成数据集与进行机器学习模型训练的开发者。

DL-Simplified - 为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集

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DL-Simplified 资源库为深度学习领域的贡献者提供从入门到高级的项目集。该库包括按模板组织的数据集、图片、模型文件和依赖。用户可浏览问题区、fork仓库、创建PR等方式参与。深度学习通过多层神经网络处理大量数据，实现不同级别的数据抽象。了解最新的开源活动和参与方法，及项目成就与贡献者。

Python-AI - 深度学习100例：机器学习与自然语言处理实用案例

GithubPython卷积神经网络开源项目机器学习深度学习自然语言处理

《深度学习100例》开源项目现已开放，提供代码和数据资源，涵盖卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等主题，并包含机器学习和自然语言处理的实用案例。每周更新至少两篇原创文章，最新内容将在公众号首发。可加入技术交流群进行交流与反馈，获取最新技术资源和实战经验。

cookiecutter-data-science - 设置包含最佳实践的数据科学项目模板的工具

Cookiecutter Data ScienceGithubPythonccds开源项目数据科学项目模板

Cookiecutter Data Science提供灵活且标准化的数据科学项目结构模板，集成最佳实践，支持Python 3.8+，推荐通过pipx安装。通过简单命令即可创建新项目，生成包含数据、模型、文档、报告等模块的结构化目录，支持v1和v2版本。欢迎贡献，了解更多请访问项目主页。

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