Python

Claude AIワークフローをカスタマイズするための、素晴らしいClaude Skills、リソース、ツールの厳選リスト

アナリスト、クオンツ、AIエージェント向けのオープンデータプラットフォーム。

Webアプリケーションを構築するためのPythonマイクロフレームワーク。

30 Days of Pythonプログラミングチャレンジは、Pythonプログラミング言語を30日間で学ぶためのステップバイステップガイドです。このチャレンジは100日以上かかる場合もあります。ご自身のペースで進めてください。以下の動画も役立つかもしれません：https://www.youtube.com/channel/UC7PNRuno1rzYPb1xLa4yktw

シンプルで汎用的な群知能エンジン。あらゆるものを予測します。

GPT/GLMなどのLLM大規模言語モデルに実用的なインタラクションインターフェースを提供。論文の読解/校正/執筆体験を特別に最適化し、モジュール設計を採用。カスタムショートカットボタンや関数プラグインをサポートし、PythonやC++などのプロジェクトの解析・自己翻訳機能、PDF/LaTex論文の翻訳・要約機能に対応。複数のLLMモデルへの並行クエリをサポートし、chatglm3などのローカルモデルも対応。通義千問、deepseekcoder、讯飞星火、文心一言、llama2、rwkv、claude2、mossなどを統合。

Ansibleは、アプリケーションとシステムのデプロイと保守を容易にする、根本的にシンプルなIT自動化プラットフォームです。SSHを使用し、リモートシステムにエージェントをインストールすることなく、平易な英語に近い言語で、コードデプロイからネットワーク設定、クラウド管理に至るまですべてを自動化できます。https://docs.ansible.com.

🌟 マルチエージェントフレームワーク：初のAIソフトウェア企業、自然言語プログラミングへ

LLMに到達する前に、ツールの出力、ログ、ファイル、RAGチャンクを圧縮します。コーディングエージェントではトークン数を20%削減、JSONでは60〜95%削減し、回答は同じです。ライブラリ、プロキシ、MCPサーバー。

🧑‍🏫 60以上のディープラーニング論文の実装/チュートリアルと、並行ノート 📝。トランスフォーマー（original, xl, switch, feedback, vit, ...）、オプティマイザ（adam, adabelief, sophia, ...）、GANs（cyclegan, stylegan2, ...）、🎮強化学習（ppo, dqn）、capsnet、蒸留（distillation, ...）など🧠

scikit-learn: Pythonにおける機械学習

公式gpt4freeリポジトリ | 様々な強力な言語モデルのコレクション | opus 4.6 gpt 5.3 kimi 2.5 deepseek v3.2 gemini 3

ジェネレーティブAI向けにドキュメントを準備しましょう。

人間のためのディープラーニング

AIエージェントのためのユニバーサルメモリレイヤー

LLM駆動のマルチマーケット株式インテリジェント分析システム：複数ソースの市場データ、リアルタイムニュース、意思決定ダッシュボード、自動通知、およびコストフリーの定期実行に対応。

Scrapyは、Python向けの高速な高レベルWebクローリング＆スクレイピングフレームワークです。

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openpilotはロボティクス向けのオペレーティングシステムです。現在、300台以上の対応車両のドライバー支援システムをアップグレードしています。

AIヘッジファンドチーム

中規模のGPTのトレーニング/ファインチューニングに最適な、最もシンプルで高速なリポジトリ

ストリーム処理、リアルタイム分析、LLMパイプライン、RAGのためのPython ETLフレームワーク

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1分の音声データでも優れたTTSモデルのトレーニングに使用可能！（Few-shotボイスクローニング）

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