Alternatives and similar repositories for let-us-machine-learning

Users that are interested in let-us-machine-learning are comparing it to the libraries listed below

• huangjia2019 / ai-in-practice
  极客时间 AI原生基础实战课
  ☆81Updated 11 months ago
• huangjia2019 / chatgpt-briefing
  极客时间 - ChatGPT公开课
  ☆101Updated last year
• cystanford / aigc_LLM_engineering
  ☆254Updated last year
• chaocai2001 / gpt_in_practice
  ☆97Updated last year
• huangjia2019 / powerful_llm
  极客时间 - 大模型应用开发实战课: 展现LLM应用开发之强大
  ☆51Updated 11 months ago
• huangjia2019 / langchain-in-action
  极客时间：LangChain实战课 - 这是LangChain框架早期设计的一系列重点模块的直接而清晰的示例和讲解。随着LangChain的快速演进，有些代码需要安装新的版本进行迭代。希望大家在快速浏览课程概念（仍有价值）的同时，自行学习LangChain最新的代码和进展。
  ☆627Updated 11 months ago
• huangjia2019 / llm-gpt
  异步图书：《 GPT图解 大模型是怎样构建的》- 这套代码是AI Coder出现之前，自己用纯手工搭建的一套简单有效的NLP经典算法集合。在大语言模型推动的AI Coder兴起之后，很少有机会再创作这么有“手工风”的代码了，不知道这是值得开心还是值得遗憾的事情。
  ☆151Updated last year
• xuwenhao / geektime-ai-course
  Jupyter Notebooks for Geektime AI Course
  ☆810Updated last year
• huangjia2019 / ai-agents
  异步图书：《大模型应用开发 动手做AI Agent》 - 这是一些非常简单的入门示例，重在引导新手入门，目前LLM开发领域发展很快，本书只是一个提纲挈领。更多的示例和代码大家可以去OpenAI Cookbook, LangChain Example中去挖掘。
  ☆349Updated 7 months ago
• huangjia2019 / datalogic
  ☆37Updated 2 years ago
• xingyunyang01 / Geek02
  极客时间《DeepSeek应用开发实战课》配套代码
  ☆95Updated last month
• liteli1987gmail / full_course_langchain
  ☆69Updated 11 months ago
• cystanford / aigc_prompt_engineering
  ☆26Updated 2 years ago
• weiminye / time-geekbang-org-rag
  the source code of RAG course at https://time.geekbang.org/column/intro/100817901
  ☆46Updated 6 months ago
• wulei-bj-cn / learn-spark
  ☆68Updated 3 years ago
• geektime-geekbang / tensorflow-101
  《TensorFlow 快速入门与实战》和《TensorFlow 2 项目进阶实战》课程代码与课件
  ☆91Updated 4 years ago
• wilsonyin123 / python_productivity
  效率专栏
  ☆101Updated 4 years ago
• tylerelyt / LLaMA-in-Action
  ☆35Updated 6 months ago
• xuwenhao / mactalk-ai-course
  ☆132Updated last year
• huangjia2019 / rag-in-action
  极客时间RAG训练营，RAG 10大组件全面拆解，4个实操项目吃透 RAG 全流程。正如刘焕勇老师所言：RAG的落地，往往是面向业务做RAG，而不是反过来面向RAG做业务。这就是为什么我们需要针对不同场景、不同问题做针对性的调整、优化和定制化。魔鬼全在细节中，我们深入进去探…
  ☆181Updated this week
• aihes / LangChain-Tutorials-and-Examples
  LangChain结合了大型语言模型、知识库和计算逻辑，可以用于快速开发强大的AI应用。这个仓库包含了我对LangChain的学习和实践经验，包括教程和代码案例。让我们一起探索LangChain的可能性，共同推动人工智能领域的进步！
  ☆167Updated 11 months ago
• chronolaw / k8s_study
  Follow me to study Docker/Kubernetes
  ☆317Updated last year
• lagoueduCol / SpringBoot-jianxiang
  ☆59Updated 4 years ago
• nickliuchao / io
  ☆20Updated 4 years ago
• huangjia2019 / DeepBlue-LLM
  深蓝学院课程 - 生成式预训练语言模型：理论与实战
  ☆42Updated last year
• ipeaking / recommendation
  ☆32Updated 3 years ago
• oldratlee / reactive-practice-at-taobao
  ♨️ Reactive @ 淘宝 | Reactive实践、推动、落地的记录与大会分享 | Flow Arch(流式架构)/Reactive Programming(RP/反应式编程)
  ☆478Updated last year
• AlibabaCloudDocs / aliyun_acp_learning
  ☆136Updated last week
• zhihuili / Dew
  ☆116Updated 9 years ago
• yaojingguo / geekbang-zk-course
  极客时间ZooKeeper实战与源代码剖析课程资源
  ☆148Updated 3 years ago