Must-have для любого разработчика: 4 GitHub-репозитория, которые стоит добавить в закладки 🔖
Это курируемые сообществом коллекции лучших инструментов, библиотек и дорожных карт по разным направлениям. Настоящий клад для обучения и работы.
1. Awesome Python
Легендарный список всего, что связано с Python. Более 250 тысяч звезд на GitHub. Здесь собраны лучшие фреймворки, библиотеки и инструменты, отсортированные по категориям: веб-разработка, NLP, ML, DevOps, GUI и многое другое. Если вы работаете с Python, этот репозиторий — ваш главный справочник.
2. Best-of-ML-Python
Рейтинг лучших open-source проектов по машинному обучению на Python. Список автоматически ранжируется по популярности и активности сообщества. Охватывает более 900 проектов и 30+ категорий (AutoML, CV, NLP, Reinforcement Learning), помогая быстро найти самые полезные и актуальные ML-инструменты.
3. Developer Roadmap
Настоящая библия для разработчиков. Визуальные дорожные карты для Frontend, Backend, DevOps и других специализаций. Помогает понять, что учить и в каком порядке, чтобы развиваться в карьере. Обновляется с учетом трендов, включая планы на 2025 год.
4. AI Engineering Toolkit
Коллекция из 100+ библиотек и фреймворков с открытым исходным кодом для AI-инженеров, работающих с LLM. Включает инструменты для обучения, файн-тюнинга, развертывания, RAG и создания AI-агентов. Все, что нужно для сборки современных AI-решений.
Сохраняйте пост, чтобы не потерять, и делитесь с коллегами! 🚀
Это курируемые сообществом коллекции лучших инструментов, библиотек и дорожных карт по разным направлениям. Настоящий клад для обучения и работы.
1. Awesome Python
Легендарный список всего, что связано с Python. Более 250 тысяч звезд на GitHub. Здесь собраны лучшие фреймворки, библиотеки и инструменты, отсортированные по категориям: веб-разработка, NLP, ML, DevOps, GUI и многое другое. Если вы работаете с Python, этот репозиторий — ваш главный справочник.
2. Best-of-ML-Python
Рейтинг лучших open-source проектов по машинному обучению на Python. Список автоматически ранжируется по популярности и активности сообщества. Охватывает более 900 проектов и 30+ категорий (AutoML, CV, NLP, Reinforcement Learning), помогая быстро найти самые полезные и актуальные ML-инструменты.
3. Developer Roadmap
Настоящая библия для разработчиков. Визуальные дорожные карты для Frontend, Backend, DevOps и других специализаций. Помогает понять, что учить и в каком порядке, чтобы развиваться в карьере. Обновляется с учетом трендов, включая планы на 2025 год.
4. AI Engineering Toolkit
Коллекция из 100+ библиотек и фреймворков с открытым исходным кодом для AI-инженеров, работающих с LLM. Включает инструменты для обучения, файн-тюнинга, развертывания, RAG и создания AI-агентов. Все, что нужно для сборки современных AI-решений.
Сохраняйте пост, чтобы не потерять, и делитесь с коллегами! 🚀