Personal-Graph 是一个用于构建AI应用记忆系统的Python库。它通过知识图谱帮助解决AI系统（特别是大语言模型）的工作记忆和长期记忆问题，支持自然语言查询，并能集成本地或云数据库存储图数据和向量嵌入。
这是一个量化金融学习教程库，基于Quantopian讲义改编，使用免费样本数据进行定量分析和策略研究。提供从入门到进阶的完整Jupyter Notebook课程。
这是一个为期4个月的免费机器学习工程课程，涵盖从Python模型构建到生产部署的完整流程，包括线性回归、决策树、深度学习等算法，并使用Docker、FastAPI、Kubernetes等工具进行实战部署。
这是一个精心整理的资源列表，专注于人工智能和机器学习在金融领域的应用，为量化投资和交易策略提供全面的参考资料、工具和学习材料。
该仓库提供从零开始用PyTorch实现ChatGPT类大语言模型的代码教程，涵盖预训练、微调等全过程。配套同名书籍，适合学习LLM内部原理与实现。
SHAP 是一个基于博弈论Shapley值的机器学习模型解释工具，用于解释任何机器学习模型的输出，通过特征贡献度分配提供直观可解释性。
MLOps Zoomcamp是一个免费的9周MLOps在线课程，专注于机器学习服务从训练到部署与监控的全流程生产化实践。课程包含结构化模块、实践工作坊和最终项目，适合希望掌握MLOps核心概念与工具的数据专业人士。
这是一个基于Nautilus Trader的预测市场回测工具，专门为Polymarket和Kalshi平台定制了适配器，用于在历史数据上测试交易策略。
该仓库是《智能体设计模式：构建智能系统实践指南》一书的配套资源库，提供了完整的书籍PDF和章节代码笔记本，专注于教授构建AI智能体系统的21种设计模式和实战技术，包括提示链、路由、多代理系统等核心内容。所有版税将捐赠给慈善机构。
GenMedia Creative Studio是一个基于Google Vertex AI的多媒体生成演示工具，利用Imagen、Veo、Gemini、TTS、Lyria等API提供文本、图像、视频、音频的生成功能。主要用于演示和实验，不适用于生产环境。
这是一个用于量化交易策略研究的开源项目，主要包含基于Jupyter Notebook实现的实验性交易策略和市场分析模型。项目旨在探索非传统的量化技术，包括传统图表分析和现代机器学习方法，强调教育目的而非实际投资建议。
SceneGen是一个基于单张图像快速生成3D场景的AI模型，通过前向传播一步完成3D场景生成。提供完整的PyTorch实现，包含训练、推理代码和预训练模型，适用于3D内容生成研究与应用。
这是一个基于Transformers和Optimum的Whisper音频转录CLI工具，通过flash-attn等技术实现极速本地转录，可在不到98秒内转录2.5小时音频。
这是一个包含OpenVINO™工具包教程的Jupyter Notebook集合，用于学习和实践深度学习推理优化。它提供了从基础到应用的代码示例，帮助开发者快速掌握OpenVINO API的使用。
GTSAM是一个用于机器人和计算机视觉的C++平滑与建图（SAM）库，使用因子图和贝叶斯网络作为核心计算范式，替代稀疏矩阵方法，主要解决位姿估计、SLAM等问题。
