1.datahubdatahub-proj has one repository available. Follow their code on GitHub.https://github.com/datahub-proj

2.Datawhale开源复刻Manus:OWL使用教程OWL 是一个基于 CAMEL-AI 框架(https://github.com/camel-ai/camel)的多智能体协作的尖端框架,它突破了任务自动化的界限,在其官方的介绍中表示: "我们的愿景是彻底改变 AI 代理协作解决实际任务的方式。通过利用动态代理交互,OWL 可以在不同领域实现更自然、更高效和更强大的任务自动化https://www.datawhale.cn/learn

3.Datawhale/keyhttps://datawhalechina.github.io/key-book/ Github地址 https://github.com/datawhalechina/key-book 最新版PDF获取地址 https://github.com/datawhalechina/key-book/releases 目录 第0章绪论 第1章预备知识 第2章可学性 第3章复杂度 第4章泛化界 https://gitee.com/datawhalechina/key-book

4.在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/easy// https://github.com/docsifyjs/docsify/issues/936 return content.replace(/..\/img/g, "img"); }) // hook.doneEach(function () { owner: 'datawhalechina', admin: ['datawhalechina','qiwang067','yyysjz1997','JohnJim0816'], title: location.hash.match(/#(.*?)([?]|$)/https://openi.pcl.ac.cn/Learning-Develop-Union/easy-rl/src/branch/master/docs/index.html

5.喜大普奔:Datawhale开源项目《李宏毅机器学习完整笔记》发布了https://github.com/datawhalechina/leeml-notes 【导读】关于机器学习的学习资料从经典书籍、免费公开课到开源项目应有尽有,可谓是太丰富啦,给学习者提供了极大的便利。但网上比比皆是的学习资料大部分都是英文材料,这可难倒了英语不好的学习者,单词不认识,理解不到位。小编不禁想问:就真的就没办https://blog.51cto.com/u_15671528/5929427

6.DataWhale组队学习之文本数据参考datawhale开源组织:https://datawhalechina.github.io/joyful-pandas/build/html/%E7%9B%AE%E5%BD%95/ch8.html 第八章 文本数据 In[1]:importnumpyasnp In[2]:importpandasaspd 一、str对象 str对象的设计意图 str 对象是定义在 Index 或 Series 上的属性,专门用于逐元素处理文本内容,其内部定义了大量方https://www.jianshu.com/p/4db48008c921

7.Datawhale专栏Datawhale 2025-04-05 1600 LLM 工程师工具箱:120+大模型库全攻略! 模型数据LLM工程师工具 在大语言模型(LLM)迅速发展的今天,开发者们面临着海量的资源和工具选择。如何高效地筛选和利用这些资源,成为了每一个 LLM 开发者的关键任务。 今天,我们要介绍的 GitHub 仓库——LLM Engineer Toolkit,或许能成为你的得力https://cloud.tencent.com/developer/column/78434

8.电子书动手学Ollama教程datawhalech来自蚁工厂datawhalechina.github.io/handy-ollama/动手学 Ollama 教程,轻松上手实现大模型本地化部署,快速在本地管理以及运行大模型,让 CPU 也可以玩转大模型推理部署!本教程涵盖从基础入门到进阶使用的全方位内容,并通过实际应用案例深入理解和掌握大模型部署以及应用技术。我们的教程提供清晰的步骤和实用的技巧,无论是刚刚https://weibo.com/2194035935/Pfm2Gyn2P