[#参考]GitHub 上和 Python 相关的 Awesome 系列资源
Awesome Python：（英文版，在 GitHub 有 58k+ Star）
Python 资源大全：（这是中文版，在 GitHub 有 12.6k+ Star）
Awesome PyTorch：PyTorch 相关的库、论文实现、教程等（在 GitHub 有 4600+ Star）
Pandas 资源大全
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麻省理工学院（MIT）和 Python 相关的公开课列表

2023年值得关注的顶级Python库 | blog | #Python

1.LiteLLM：一个简化大型语言模型(LLM)调用和嵌入调用的开源库，支持OpenAI格式，提供统一的输入输出格式，便于在不同模型间切换。
2.PyApp：一个简化Python应用部署的工具，允许开发者创建自安装包，支持跨操作系统，并且具有自更新功能。
3.Taipy：一个低代码Python库，专为数据科学家设计，用于构建交互式Web UI，无需掌握Web堆栈工具，支持机器学习产品的可视化。
4.MLX：专为Apple Silicon设计的机器学习数组框架，提供NumPy风格的API，支持自动微分、向量化和计算图优化。
5.Unstructured：一个全面的文本预处理工具包，能够处理多种格式的文档，如PDF、HTML和Word文档，提供清洗、格式化和信息提取功能。
6.ZenML和AutoMLOps：一个开源MLOps框架，用于创建可移植的生产就绪机器学习管道，以及AutoMLOps服务，用于生成、配置和部署集成CI/CD的MLOps管线。
7.WhisperX：OpenAI的Whisper模型的增强版本，提供更准确的时间戳和多说话人检测，以及更快的处理速度和更低的内存占用。
8.AutoGen：一个框架，允许开发者使用多个agent进行对话协作，以解决任务，类似于软件工程团队的协作。
9.Guardrails：一个用于指定结构和类型、验证和纠正大型语言模型输出的库，确保模型输出符合预期。
10.Temporian：一个用于处理时间序列数据的库，支持多变量时间序列、事件日志和跨源事件流。

这些库不仅展示了Python在AI领域的强大能力，也为开发者提供了更多样化的工具，以应对各种挑战。

名称：【霍格沃兹】Python测试开发班 - 12期 - 带源码课件

描述：致力于为 IT 行业提供优秀的测试开发技术培训和人才内推服务。课程体系均根据 BAT 测试开发技术栈设计，突出「实战进阶」特色，并由大厂资深测试架构师、测试经理、高工执教，凭借过硬的课程质量、超强服务实力、超高好评率成为腾讯课堂官方认证机构，并荣获「教育突破奖」等多个奖项。

链接：https://www.alipan.com/s/H87NAGPnQYU

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