在 VS Code 里直接跑 Jupyter Notebook 的官方扩展，支持单元格执行、内核切换和变量查看，省去在浏览器和编辑器之间来回切换。

一套 Colab 笔记本，手把手演示蛋白质与 RNA 结构预测、设计、对接等深度学习工具的用法，适合边跑边学。

一套不依赖框架的 Colab 实战笔记本，覆盖模型 API、结构化输出、工具调用、RAG、评测、Agent 循环、LoRA 微调与提示注入防护，帮 AI 工程师和 FDE 快速上手真实技能。

用 PyTorch 从零手写现代 LLM 架构、训练与推理的实战课程，配套可直接运行的 notebook，适合边跑边学大模型原理。

Ultralytics 官方 YOLO 教程合集，提供可直接在 Colab、Kaggle、SageMaker 上运行的 Notebook，覆盖训练、推理、导出及检测、分割、姿态估计等视觉任务。

OpenAI API 的官方示例与实战指南合集，用 Jupyter Notebook 演示对话、嵌入、微调等常见用法，帮你快速上手并解决实际调用中的问题。

微软出品的 21 节生成式 AI 入门课程，用 Jupyter Notebook 带你从零理解大模型、提示工程和 ChatGPT 应用开发。

微软出品的 18 节入门课程，用 Jupyter Notebook 手把手教你搭建 AI Agent，覆盖 AutoGen、Semantic Kernel、Foundry 等主流框架与 Agentic RAG 实践。

汇集土堆 PyTorch、李沐《动手学深度学习》、吴恩达深度学习和大模型 Agent 四套课程的中文笔记，适合系统入门深度学习与大模型应用开发。

微软出品的推荐系统实践库，提供从数据准备、模型训练到部署上线的完整示例和最佳实践，帮算法工程师快速搭建推荐与排序模型。

O'Reilly《Hands-On Large Language Models》官方配套代码，用 Jupyter Notebook 带你动手跑通大模型的分词、嵌入、提示工程、微调与 RAG 等核心环节。

面向 LLM、RAG 和真实 AI Agent 应用的深度教程合集，用 Jupyter Notebook 带你从原理到落地跑通完整案例。

Amazon SageMaker 官方示例集，用 Jupyter Notebook 演示如何构建、训练和部署机器学习模型，适合上手 MLOps 全流程。

配套 PyTorch 深度学习课程的开源教程与代码，从零基础讲到能独立训练模型，适合边看边动手练。

基于 Kubernetes 的云原生机器学习平台，把训练、流水线编排、模型服务和 Notebook 开发统一到容器化集群里，解决 MLOps 各环节割裂、难以规模化调度的问题。

用 Jupyter Notebook 逐个演示 RAG 系统的进阶技巧，从嵌入、检索到重排都有可运行教程，适合动手搭建和优化检索增强生成流程。

MIT 6.S191 深度学习入门课的实验材料，用 Jupyter Notebook 带你动手实现计算机视觉、强化学习和音乐生成等模型，适合边学理论边写代码。

开源的 ML 与 LLM 可观测性框架，用 100+ 指标评估、测试并监控表格数据到生成式 AI 的数据管道与模型表现。

HuggingFace Transformers 库的实战教程合集，用 Jupyter Notebook 演示 BERT、GPT-2、LayoutLM、ViT 等模型的微调与推理，适合边跑边学。

用 Jupyter Notebook 带你动手理解视频技术：从图像、帧类型到 AV1/VP9/H265 编解码与 FFmpeg 编码实践，适合入门视频压缩与流媒体。

用 Python 封装 Google Earth Engine，在 Jupyter/Colab 里做交互式地理空间分析与可视化，省去手动拼 GEE 代码的麻烦。

轻量级自动机器学习库，能自动搜索模型和超参数，用较低算力快速找到不错的配置，适合分类、回归和调参场景。

Python 客户端库，封装 NBA.com 官方接口，方便抓取球员和球队的统计数据，用于篮球数据分析与可视化。

开源的机器学习模型与数据持续验证工具，覆盖从研究到生产的全流程测试，能生成 HTML 报告并检测数据漂移。

Pinecone 官方示例仓库，用 Jupyter Notebook 演示向量数据库的建库、检索和 RAG 语义搜索流程，适合快速上手实践。

一套可直接在 Colab、Kaggle、Binder 上跑的免费 AI 实战课程，覆盖 RAG、AI Agent、文档抽取、模型验证和 EU AI Act 合规，每节课都带自动评分。

面向 Kubernetes 的 AI 编排与控制平面，统一调度训练任务、超参搜索和 Jupyter 环境，帮团队把机器学习工作流管起来。

NannyML 是 Python 的模型上线后监控库，能在没有真实标签的情况下估计模型性能，并检测数据漂移，帮你在生产环境及时发现模型退化。

用 PyTorch 从零手写实现 65 道大厂 ML/AI 面试真题，配 Jupyter Notebook、自动评分器和 MCP AI 导师，适合系统刷题备战机器学习面试。

只需 Python 基础，就能跟着 Jupyter Notebook 从零手写 GLM4、Llama3、RWKV6 等大语言模型，边写代码边吃透模型原理。

一套面向应用 AI 的实战教程，用 Jupyter Notebook 讲透大模型微调、推理与量化，帮工程师把 LLM 真正跑起来。

用 PEFT 和 LoRA 对 Falcon、Llama、Llama2 等大模型做低成本微调的实战教程合集，以 Jupyter Notebook 形式提供可直接跑通的训练流程。

Milvus 官方实战教程库，用 Jupyter Notebook 演示以图搜图、音频检索、分子搜索、视频分析和 RAG 问答等非结构化数据处理方案。

30 个可直接运行的 Jupyter Notebook，系统演示 LLM Agent 的记忆方案，涵盖对话缓冲、向量库、知识图谱、情景与语义记忆，以及 MemGPT、Mem0、Letta、Zep 等主流实现和 LoCoMo 基准测试。

基于 Kubernetes 的云原生 AI 训练与推理平台，集成 Jupyter、PyTorch、Ray、LLaMA-Factory 等组件，帮团队在集群上统一管理深度学习环境的构建与任务调度。

微软 Foundry 的示例、文档与加速器合集，用 Jupyter Notebook 演示 Azure OpenAI、ChatGPT、DALL·E、嵌入模型等服务的调用方式。

从基础原理出发系统讲解嵌入（embeddings）的深度教程，用 Jupyter Notebook 带你理解向量表示是怎么算出来、怎么用的。

一套基于 Jupyter Notebook 的大模型实战教程和示例脚本，覆盖 LangChain、OpenAI、LlamaIndex、ChromaDB、Pinecone 等主流工具，帮你快速上手 LLM 应用开发。

《Transformers for NLP and Computer Vision》第三版配套代码，用 Jupyter Notebook 演示 BERT、CLIP、DALL·E 3、GPT-4o、Gemini 等模型在 NLP、视觉和 RAG 任务中的实战用法。

几分钟内在 Google Cloud Vertex AI 上搭好带 CI/CD 的 MLOps 流水线，省去手动拼接训练、部署和自动化环节的麻烦。