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# 中文新秀榜 > 资料类 > Jupyter Notebook
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|1|[Baiyuetribe/paper2gui](https://github.com/Baiyuetribe/paper2gui)|Convert AI papers to GUI，Make it easy and convenient for everyone to use artificial intelligence technology。让每个人都简单方便的使用前沿人工智能技术|1275|2022-07-04|2021-10-10|
|2|[virginiakm1988/ML2022-Spring](https://github.com/virginiakm1988/ML2022-Spring)|**Official** 李宏毅 (Hung-yi Lee) 機器學習 Machine Learning 2022 Spring|376|2022-05-05|2022-02-20|
|3|[shibing624/nlp-tutorial](https://github.com/shibing624/nlp-tutorial)|自然语言处理（NLP）教程，包括：词向量，词法分析，预训练语言模型，文本分类，文本语义匹配，信息抽取，翻译，对话。|104|2022-05-07|2021-08-06|
|4|[fanfansann/fanfan-deep-learning-note](https://github.com/fanfansann/fanfan-deep-learning-note)|《繁凡的深度学习笔记》代码、PDF文件仓库|77|2022-02-15|2021-10-20|
|5|[AccumulateMore/CPlusPlus](https://github.com/AccumulateMore/CPlusPlus)|最全面的 C++ 笔记|56|2022-07-23|2021-08-07|
|6|[xieliaing/CausalInferenceIntro](https://github.com/xieliaing/CausalInferenceIntro)|Causal Inference for the Brave and True的中文翻译版。全部代码基于Python，适用于计量经济学、量化社会学、策略评估等领域。英文版原作者：Matheus Facure|48|2022-04-16|2021-11-07|
|7|[datawhalechina/hands-dirty-nlp](https://github.com/datawhalechina/hands-dirty-nlp)|本课程面对具有一定机器学习基础，但尚未入门的NLPer或经验尚浅的NLPer，尽力避免陷入繁琐枯燥的公式讲解中，力求用代码展示每个模型背后的设计思想，同时也会带大家梳理每个模块下的技术演变，做到既知树木也知森林。|41|2022-02-19|2021-12-15|
|8|[zui0711/Z-Lab](https://github.com/zui0711/Z-Lab)|Z Lab数据实验室开源代码汇总|39|2022-06-26|2021-12-30|
|9|[bcaso/Computer-Science-Whitelist](https://github.com/bcaso/Computer-Science-Whitelist)|Google 搜索结果中垃圾站点越来越多，于是这个白名单就这么出来了。|31|2022-07-25|2021-11-10|
|10|[lvyufeng/d2l-mindspore](https://github.com/lvyufeng/d2l-mindspore)|《动手学深度学习》的MindSpore实现。供MindSpore学习者配合李沐老师课程使用。|20|2022-02-02|2021-10-28|
|11|[raymondlo84/openvino-paddlepaddle-demo](https://github.com/raymondlo84/openvino-paddlepaddle-demo)|This repository provides examples of PaddlePaddle and OpenVINO integration. |17|2022-03-15|2021-08-13|
|12|[ForeverHaibara/Fudan-Courses](https://github.com/ForeverHaibara/Fudan-Courses)|Personal Notes for Courses in School of Data Science, Fudan University. 复旦大学数据科学与大数据技术专业（复旦大数据）学习笔记。|16|2022-07-22|2021-12-11|
|13|[Dreaming-future/Pytorch-Image-Classification](https://github.com/Dreaming-future/Pytorch-Image-Classification)|用于pytorch的图像分类，包含多种模型方法，比如AlexNet，VGG，GoogleNet，ResNet，DenseNet等等，包含可完整运行的代码。除此之外，也有colab的在线运行代码，可以直接在colab在线运行查看结果。也可以迁移到自己的数据集进行迁移学习。|15|2022-05-09|2021-09-08|
|14|[chenxingphh/python_grammar](https://github.com/chenxingphh/python_grammar)|Python的基础语法学习|15|2022-05-14|2021-08-29|
|15|[rice0208/calculus](https://github.com/rice0208/calculus)|一篇可能不求甚解，但是初中生也能看懂的微积分教程。|14|2022-04-04|2022-03-29|
|16|[AccumulateMore/Python](https://github.com/AccumulateMore/Python)|最全面的 Python 笔记|14|2022-05-07|2022-01-16|
|17|[AccumulateMore/CV](https://github.com/AccumulateMore/CV)|最全面的 CV 笔记|12|2022-07-31|2022-03-31|
|18|[yaoweizhang/LHY2022-SPRING](https://github.com/yaoweizhang/LHY2022-SPRING)|李宏毅（Hung-yi Lee) 2022年春季机器学习课程，包括课件和作业，|12|2022-06-14|2022-02-14|
|19|[peanutzhen/JnuCS](https://github.com/peanutzhen/JnuCS)|⚡️暨南大学计算机系课程设计/作业/实验资源|11|2022-07-25|2021-12-15|
|20|[qiwsir/MML](https://github.com/qiwsir/MML)|《机器学习数学基础》源码|9|2022-07-15|2022-05-31|
|21|[W-caner/ML_class](https://github.com/W-caner/ML_class)|学堂在线《机器学习》实验课by张敏老师|9|2022-07-30|2022-05-23|
|22|[JunyaoHu/CUMT_StudyFiles](https://github.com/JunyaoHu/CUMT_StudyFiles)|本科课程资料|9|2022-07-09|2022-01-13|
|23|[jaheel/Deep_Learning](https://github.com/jaheel/Deep_Learning)|深度学习领域论文翻译+理解|9|2022-02-25|2021-08-17|
|24|[shenhao-stu/CS224W-Fall2021](https://github.com/shenhao-stu/CS224W-Fall2021)|🌟🌟CS224W Fall 2021   Stanford 的个人学习路线🌟🌟|3|2022-06-10|2021-11-28|

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