[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-TheAlgorithms--Jupyter":3,"tool-TheAlgorithms--Jupyter":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",160015,2,"2026-04-18T11:30:52",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":77,"owner_email":78,"owner_twitter":79,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":91,"forks":92,"last_commit_at":93,"license":94,"difficulty_score":95,"env_os":96,"env_gpu":96,"env_ram":96,"env_deps":97,"category_tags":100,"github_topics":102,"view_count":32,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":110,"updated_at":111,"faqs":112,"releases":113},9177,"TheAlgorithms\u002FJupyter","Jupyter","The repository contains script and notebook related to Statistics, Machine learning, Neural network, Deep learning, NLP, Numerical methods, and Automation. ","Jupyter 是一个汇聚了统计学、机器学习、神经网络、深度学习、自然语言处理及数值方法等领域算法代码的开源知识库。它不仅仅是一堆脚本的集合，更通过交互式的 Notebook 形式，将复杂的数学原理、清晰的源代码注释以及实际的应用演示完美结合，让抽象的算法变得可视、可运行、可探索。\n\n对于许多学习者和开发者而言，理解算法最大的痛点往往在于理论与实战的脱节。Jupyter 有效解决了这一难题：用户无需在本地繁琐配置环境，只需点击即可通过 Gitpod 或 Binder 在浏览器中直接运行和修改代码。每个算法都配有详细的数学推导说明和基于真实数据集的演示案例，帮助用户直观地看到算法如何从公式转化为解决实际问题的工具。\n\n这款工具特别适合计算机专业的学生、数据科学研究人员以及希望提升算法能力的开发者使用。无论是想要深入理解逻辑回归背后的数学机制，还是急需寻找 K-Means 聚类的参考实现，都能在这里找到高质量的答案。其独特的贡献规范也值得称道：要求每一个新提交的算法都必须包含源码、数学解释和演示笔记本，这种严谨的结构确保了库内内容的高水准与易读性。作为遵循 MIT 协议的开放项目，Jupy","Jupyter 是一个汇聚了统计学、机器学习、神经网络、深度学习、自然语言处理及数值方法等领域算法代码的开源知识库。它不仅仅是一堆脚本的集合，更通过交互式的 Notebook 形式，将复杂的数学原理、清晰的源代码注释以及实际的应用演示完美结合，让抽象的算法变得可视、可运行、可探索。\n\n对于许多学习者和开发者而言，理解算法最大的痛点往往在于理论与实战的脱节。Jupyter 有效解决了这一难题：用户无需在本地繁琐配置环境，只需点击即可通过 Gitpod 或 Binder 在浏览器中直接运行和修改代码。每个算法都配有详细的数学推导说明和基于真实数据集的演示案例，帮助用户直观地看到算法如何从公式转化为解决实际问题的工具。\n\n这款工具特别适合计算机专业的学生、数据科学研究人员以及希望提升算法能力的开发者使用。无论是想要深入理解逻辑回归背后的数学机制，还是急需寻找 K-Means 聚类的参考实现，都能在这里找到高质量的答案。其独特的贡献规范也值得称道：要求每一个新提交的算法都必须包含源码、数学解释和演示笔记本，这种严谨的结构确保了库内内容的高水准与易读性。作为遵循 MIT 协议的开放项目，Jupyter 正成为连接算法理论与工程实践的重要桥梁。","## The Algorithms - Jupyter\n\n![Repo size](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Frepo-size\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter)\n[![Gitpod ready-to-code](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FGitpod-ready--to--code-blue?logo=gitpod)](https:\u002F\u002Fgitpod.io\u002F#https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter)\n![Number of issues](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter?color=green)\n![Number of PRs](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues-pr\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter?color=green)\u003Cbr>\n![Latest commit](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flast-commit\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter)\n![All contributors](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fcontributors\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter)\n[![Binder](https:\u002F\u002Fmybinder.org\u002Fbadge_logo.svg)](https:\u002F\u002Fmybinder.org\u002Fv2\u002Fgh\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter\u002Fmaster)\n\n## Getting started\n\nYou can run and edit the algorithms or contribute to them using [Gitpod.io](https:\u002F\u002Fwww.gitpod.io\u002F), a free online development environment, with a single click.\n\n[![Open in Gitpod](https:\u002F\u002Fgitpod.io\u002Fbutton\u002Fopen-in-gitpod.svg)](http:\u002F\u002Fgitpod.io\u002F#https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter)\n\n## Contributing New Algorithms\n\t\n* Make your pull requests to be **specific** and **focused**. Instead of contributing \"several algorithms\" all at once contribute them all one by one separately (i.e. one pull request for \"Logistic Regression\", another one for \"K-Means\", and so on).\n\n* Every new algorithm must have:\n\t* **Source code** with comments and readable namings\n\t* **Math** being explained in README.md along with the code\n\t* **Jupyter demo notebook** with an example of how this new algorithm may be applied\n\nIf you're adding new **datasets** they need to be saved in the `\u002Fdata` folder. CSV files are preferable. The size of the file should not be greater than `30Mb`.\n\n## Contributing\n\nBefore removing any bug, or adding new algorithms please read our **[Contribution Guidelines](Contributing.md)** and our **[Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md)**.\n\n## License\n\nAll the code is licensed under the [MIT License](LICENSE.md) \n","## 算法 - Jupyter\n\n![仓库大小](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Frepo-size\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter)\n[![Gitpod 准备就绪](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FGitpod-ready--to--code-blue?logo=gitpod)](https:\u002F\u002Fgitpod.io\u002F#https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter)\n![问题数量](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter?color=green)\n![拉取请求数量](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fissues-pr\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter?color=green)\u003Cbr>\n![最新提交](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flast-commit\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter)\n![所有贡献者](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fcontributors\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter)\n[![Binder](https:\u002F\u002Fmybinder.org\u002Fbadge_logo.svg)](https:\u002F\u002Fmybinder.org\u002Fv2\u002Fgh\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter\u002Fmaster)\n\n## 开始使用\n\n您只需点击一下，即可使用免费的在线开发环境 [Gitpod.io](https:\u002F\u002Fwww.gitpod.io\u002F) 来运行、编辑这些算法或为它们做出贡献。\n\n[![在 Gitpod 中打开](https:\u002F\u002Fgitpod.io\u002Fbutton\u002Fopen-in-gitpod.svg)](http:\u002F\u002Fgitpod.io\u002F#https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter)\n\n## 贡献新算法\n\t\n* 请确保您的拉取请求内容 **具体** 且 **聚焦**。不要一次性贡献“多个算法”，而是逐个单独提交（例如，一个拉取请求用于“逻辑回归”，另一个用于“K-均值聚类”，以此类推）。\n\n* 每个新算法都必须包含：\n\t* 带有注释和易读命名的 **源代码**\n\t* 在 README.md 中与代码一起解释的 **数学原理**\n\t* 包含该新算法应用示例的 **Jupyter 演示笔记本**\n\n如果您要添加新的 **数据集**，请将其保存在 `\u002Fdata` 文件夹中。建议使用 CSV 文件格式。文件大小不应超过 `30Mb`。\n\n## 贡献说明\n\n在修复任何错误或添加新算法之前，请先阅读我们的 **[贡献指南](Contributing.md)** 和 **[行为准则](CODE_OF_CONDUCT.md)**。\n\n## 许可证\n\n所有代码均采用 [MIT 许可证](LICENSE.md) 授权。","# Jupyter 算法库快速上手指南\n\n本指南基于 **The Algorithms - Jupyter** 项目，帮助开发者快速在本地或云端运行和贡献算法代码。\n\n## 环境准备\n\n本项目主要包含 Jupyter Notebook 文件（`.ipynb`）和相关数据文件。你可以选择以下两种方式之一开始：\n\n### 方案 A：云端免安装（推荐）\n无需配置本地环境，直接使用浏览器运行。\n- **前置条件**：拥有 GitHub 账号。\n- **依赖**：无（云端已预装所有依赖）。\n\n### 方案 B：本地运行\n如果你希望在本地编辑和运行，需要以下环境：\n- **操作系统**：Windows \u002F macOS \u002F Linux\n- **核心依赖**：\n  - Python 3.8+\n  - Jupyter Lab 或 Jupyter Notebook\n  - 常用科学计算库（如 `numpy`, `pandas`, `matplotlib`, `scikit-learn` 等，具体视算法而定）\n\n## 安装步骤\n\n### 方式一：使用 Gitpod（一键启动）\n这是最快捷的方式，点击按钮即可创建完整的开发环境：\n\n[![Open in Gitpod](https:\u002F\u002Fgitpod.io\u002Fbutton\u002Fopen-in-gitpod.svg)](http:\u002F\u002Fgitpod.io\u002F#https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter)\n\n或者在浏览器中访问：\n```text\nhttps:\u002F\u002Fgitpod.io\u002F#https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter\n```\n\n### 方式二：本地克隆与运行\n如果选择本地运行，请执行以下命令：\n\n1. **克隆仓库**\n   ```bash\n   git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTheAlgorithms\u002FJupyter.git\n   cd Jupyter\n   ```\n\n2. **安装依赖**\n   建议先更新 pip 源（使用清华镜像加速）：\n   ```bash\n   pip install -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple --upgrade pip\n   ```\n   \n   安装 Jupyter 及常用数据科学库：\n   ```bash\n   pip install -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple jupyterlab numpy pandas matplotlib scikit-learn\n   ```\n\n3. **启动 Jupyter**\n   ```bash\n   jupyter lab\n   ```\n   浏览器将自动打开并显示项目目录。\n\n## 基本使用\n\n### 运行现有算法\n1. 在 Jupyter 界面中，进入对应的算法分类文件夹（如 `machine_learning`）。\n2. 点击任意 `.ipynb` 文件（例如 `linear_regression.ipynb`）。\n3. 点击菜单栏的 **Run** -> **Run All Cells** 即可看到算法演示和数学原理讲解。\n\n### 贡献新算法\n如果你打算提交新的算法，请遵循以下规范：\n\n1. **代码要求**：\n   - 代码需包含清晰的注释和可读的变量命名。\n   - 每个 PR 应只包含**一个**具体的算法（例如：单独提交 \"Logistic Regression\"，不要混合多个算法）。\n\n2. **文档要求**：\n   - 必须在 `README.md` 中解释算法背后的**数学原理**。\n   - 必须提供 **Jupyter Demo Notebook**，展示该算法的实际应用示例。\n\n3. **数据集处理**：\n   - 如需使用新数据集，请将其保存至 `\u002Fdata` 文件夹。\n   - 优先使用 `CSV` 格式。\n   - 单个文件大小不得超过 `30Mb`。\n\n4. **提交前检查**：\n   在提交 Pull Request 之前，请务必阅读项目的 [Contribution Guidelines](Contributing.md) 和 [Code of Conduct](CODE_OF_CONDUCT.md)。\n\n> **提示**：所有代码均遵循 [MIT License](LICENSE.md) 协议。","某数据科学团队正在为电商客户构建用户流失预测模型，需要快速验证多种机器学习算法并向上级汇报推导过程。\n\n### 没有 Jupyter 时\n- 代码逻辑与数学公式分离，团队成员需反复查阅独立文档才能理解算法背后的统计原理，沟通成本极高。\n- 每次尝试新算法（如从逻辑回归切换到 K-Means）都需要重写大量样板代码来加载数据和绘制图表，调试效率低下。\n- 最终交付物仅为枯燥的代码文件或静态 PPT，无法直观展示“输入数据 - 处理过程 - 可视化结果”的完整链路，导致非技术背景的管理层难以信任模型结论。\n- 协作时经常出现环境不一致问题，新成员配置本地开发环境耗时数天，严重拖慢项目进度。\n\n### 使用 Jupyter 后\n- 直接在 Notebook 中利用 Markdown 单元格编写详细的数学推导和注释，将源码、公式解释与运行结果并列展示，实现了“文档即代码”。\n- 调用仓库中现成的算法模板（如神经网络或 NLP 模块），仅需几行代码即可替换模型并即时看到新的预测准确率曲线，迭代速度提升数倍。\n- 生成的交互式报告包含动态图表和分步执行记录，管理层可直接在浏览器中查看数据如何一步步转化为商业洞察，极大增强了方案说服力。\n- 借助 Gitpod 或 Binder 链接，任何成员无需本地配置即可一键启动云端开发环境，确保了全员在同一标准下协同工作。\n\nJupyter 通过将代码执行、理论阐释与数据可视化无缝融合，把原本割裂的算法研发流程转变为透明、高效且可复现的协作闭环。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FTheAlgorithms_Jupyter_1564cd6e.png","TheAlgorithms","The Algorithms","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FTheAlgorithms_48fd3da3.png","Open Source resource for learning Data Structures & Algorithms and their implementation in any Programming Language",null,"hello@the-algorithms.com","the_algorithms","https:\u002F\u002Fthe-algorithms.com\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTheAlgorithms",[83,87],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",100,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"Python","#3572A5",0,901,329,"2026-04-18T11:14:30","MIT",1,"未说明",{"notes":98,"python":96,"dependencies":99},"该项目主要作为算法代码库和 Jupyter Notebook 演示集合。官方推荐使用 Gitpod 或 Binder 在线运行，无需本地配置环境。若需本地贡献，新算法需包含源代码、数学原理说明及 Jupyter 演示笔记本；新增数据集需存放在 \u002Fdata 文件夹且单个文件不超过 30MB。",[],[14,16,101],"其他",[103,104,105,106,107,108,109],"hacktoberfest","algorithms","data-science","data-structures","machine-learning","deep-learning","neural-network","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-19T03:03:14.262157",[],[]]