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"robotics"

📘 教程

用 openpilot 让爱车智能驾驶openpilot 是一款为机器人操作系统设计的软件，能够升级支持车辆的驾驶辅助系统。本教程将引导你完成从设备安装到实际使用的全过程。进阶12 章★ 63.1kadvanced-driver-assistance-systemsdriver-assistance-systemsrobotics

📰 资讯

AI★★★DeepMind · Mon, 13 Ju

谷歌与AIM合作推出ATL Saathi助力印度创新教育

谷歌与AIM联合推出了ATL Saathi，一款由Gemini驱动的人工智能工具，旨在支持印度机器人实验室的教师。

ATL Saathi利用Gemini技术提升教学效率
该工具面向印度的机器人实验室
旨在培养下一代印度创新者

创业产品★★★★Hacker News · 2026-07-01

Weave Robotics推出Isaac 1家用机器人

Weave Robotics推出了一款名为Isaac 1的家用机器人，预计2026年秋季交付。该机器人价格为7999美元，具有多种功能。

Isaac 1家用机器人于2026年秋季交付
价格为7999美元
具有多种功能

📦 开源项目

MiniMax-AI/skills

skills：人工智能技能开发库 — skills是一个开源的C#库，用于开发和集成人工智能技能。它提供了一种简单的方式来创建和管理AI能力，使得开发者可以更加容易地将AI集成到自己的应用程序中。通过使用skills，开发者可以快速构建智能应用，提高用户体验

C#★ 13k⑂ 1.1kother

AtsushiSakai/PythonRobotics

PythonRobotics：机器人算法示例代码和教材 — PythonRobotics 提供了机器人算法的 Python 示例代码和教材，涵盖了控制、定位、映射、路径规划、SLAM 等方面。该项目对于机器人开发者和研究人员具有重要的参考价值。同时，PythonRobotics 也支持多种库和框架，如 cvxpy 和 EKF。

Python★ 30k⑂ 7.3kother

Genesis-Embodied-AI/genesis-world

genesis-world：机器人与嵌入式AI学习模拟平台 — genesis-world是一个模拟平台，用于机器人和嵌入式AI的学习和研究。它提供了一个虚拟环境，用于测试和训练机器人和AI模型。该平台的开发使用Python语言，具有广泛的应用前景。

Python★ 29.6k⑂ 2.8kai-ml

rust-ml/linfa

linfa：机器学习框架 — linfa是一个使用Rust语言的机器学习框架，提供了多种算法和工具用于科学计算和数据分析。它可以帮助开发者快速构建和部署机器学习模型，提高开发效率和模型准确性。同时，linfa还支持多种数据格式和接口，方便开发者集成到自己的项目中。

Rust★ 4.7k⑂ 328ai-ml

nautechsystems/nautilus_trader

nautilus_trader：生产级Rust原生交易引擎 — nautilus_trader是一个高性能的交易引擎，使用Rust语言开发，具有确定性事件驱动架构。它支持多种交易类型，包括加密货币、股票、外汇、期货和期权交易。nautilus_trader的出现为交易者提供了一个高效、可靠和安全的交易解决方案

Rust★ 24.7k⑂ 3.2kai-ml

rohitg00/ai-engineering-from-scratch

ai-engineering-from-scratch：从零开始的AI工程实践 — ai-engineering-from-scratch项目提供了一个从零开始学习和构建AI应用的平台，涵盖了机器学习、深度学习、计算机视觉等多个领域。通过该项目，开发者可以学习到AI工程的基础知识和实践经验。同时，该项目还涉及了LLM、NLP、强化学习等前沿技术

Python★ 38.3k⑂ 6.4kai-ml

walkinglabs/learn-harness-engineering

learn-harness-engineering：从0到1的Harness工程入门教程 — learn-harness-engineering项目旨在帮助初学者从0到1学习Harness工程的基础知识和实践技能。通过该项目，开发者可以了解Harness工程的核心概念和应用场景，并掌握使用TypeScript等技术进行Harness工程开发的方法。同时，learn-harness-engineering项目还涉及了agent、AI和llm等前沿技术的应用

TypeScript★ 9.9k⑂ 1.1kai-ml

ultralytics/ultralytics

ultralytics：开源计算机视觉库 — ultralytics 库提供了多种计算机视觉功能，包括目标检测、图像分类、实例分割、姿势估计等。它基于 PyTorch 框架，支持 CLI 和 Hub 功能，能够满足不同用户的需求。ultralytics 库的开源性和强大的功能使其成为计算机视觉领域的重要工具。

Python★ 59.4k⑂ 11.4kai-ml

recommenders-team/recommenders

Python★ 21.8k⑂ 3.3kai-ml

commaai/openpilot

openpilot：机器人操作系统 — openpilot 是一个开源的机器人操作系统，能够升级支持的汽车的驾驶辅助系统，使其具备更高级的自动驾驶功能。它支持300多款汽车，并且不断扩大支持的车型范围。openpilot 的出现使得自动驾驶技术更加普及和易用

Python★ 62.9k⑂ 11.1kother

+458 ★

chenfei-wu/TaskMatrix

TaskMatrix：任务管理矩阵 — TaskMatrix是一个开源的任务管理平台，使用Python语言开发。它提供了一个简单易用的接口，帮助用户管理和跟踪任务。通过TaskMatrix，用户可以高效地组织和优先级任务，从而提高生产力。

Python★ 34.1k⑂ 3.2kother

yangshun/tech-interview-handbook

tech-interview-handbook：编程面试准备指南 — tech-interview-handbook 仓库提供了丰富的编程面试准备材料，包括算法、系统设计和行为面试等方面的内容。它可以帮助软件工程师快速提高面试技能和准备知识。通过使用 tech-interview-handbook，软件工程师可以更好地应对编程面试的挑战

TypeScript★ 140.4k⑂ 16.6kweb

hpcaitech/ColossalAI

ColossalAI：大型AI模型的高性能计算框架 — ColossalAI通过数据并行、模型并行和流水线并行等技术，使得大型AI模型的训练和推理变得更快、更便宜和更容易访问。这种框架对于深度学习、分布式计算和超大规模模型的训练具有重要意义。同时，它也支持异构训练和推理，进一步提高了其灵活性和实用性

Python★ 41.4k⑂ 4.5kai-ml

CyC2018/CS-Notes

CS-Notes：技术面试必备基础知识 — CS-Notes 项目旨在为技术面试提供必备的基础知识，涵盖了算法、数据结构、计算机操作系统、计算机网络和系统设计等方面。该项目通过提供详细的笔记和 Leetcode 题解，帮助开发者提高技术能力和面试技巧。同时，CS-Notes 项目也为开发者提供了一个学习和交流的平台

★ 184.8k⑂ 50.8kother

kdn251/interviews

interviews：技术面试准备 — interviews 仓库包含了大量的算法和编码挑战，帮助您准备技术面试。通过练习和学习这些挑战，您可以提高自己的编码能力和解决问题的技能，从而增加获得工作的机会。同时，仓库中的 LeetCode 题解和 Java 代码也为您提供了宝贵的参考资源。

Java★ 65k⑂ 12.9kother

lutzroeder/netron

netron：神经网络可视化工具 — netron支持多种框架，如TensorFlow、PyTorch和Keras，能够帮助开发者更好地理解和优化他们的模型。通过可视化模型的结构和参数，netron能够提高开发效率和模型性能。同时，netron也支持多种模型格式，如ONNX和CoreML

JavaScript★ 33.2k⑂ 3.2kai-ml

openai/gym

gym：强化学习算法开发工具包 — gym提供了一个开发和比较强化学习算法的平台，允许用户定义环境和代理，实现算法的开发和测试。通过使用gym，研究人员和开发者可以更容易地比较和优化不同的强化学习算法。gym的设计目标是提供一个简单、灵活和可扩展的平台，以促进强化学习的研究和应用

Python★ 37.3k⑂ 8.7kother

harvard-edge/cs249r_book

cs249r_book：机器学习系统 — cs249r_book 项目致力于机器学习系统的开发和研究，使用 Python 语言实现各种机器学习算法和模型。该项目为机器学习爱好者和开发者提供了一个学习和交流的平台。同时，cs249r_book 项目也为实际应用提供了参考和指导

Python★ 27k⑂ 3.2kother

+329 ★

krahets/hello-algo

hello-algo：动画图解算法教程 — hello-algo 提供了丰富的数据结构与算法教程，包括动画图解和多语言代码实现，如 Python、Java、C++ 等。它支持简中、繁中、English、日本語等多种语言，非常适合编程学习者。hello-algo 的特点是提供了一键运行的代码示例，方便用户快速理解和掌握算法

Java★ 127.7k⑂ 15.2kother

OpenRLHF/OpenRLHF

OpenRLHF：基于 Ray 的易用、可扩展和高性能的智能体 RL 框架 — OpenRLHF 框架支持多种算法，包括 PPO、DAPO、REINFORCE++、VLM、TIS、vLLM 和 Async RL，能够高效地处理大规模数据和复杂任务。该框架基于 Ray，具有高性能和可扩展性，适用于大型语言模型和视觉语言模型的训练和部署。同时，OpenRLHF 还支持从人类反馈中学习，能够提高模型的性能和鲁棒性

Python★ 9.7k⑂ 973ai-ml

camel-ai/owl

owl：优化的工作力学习 — owl提供了一种优化的工作力学习方法，用于提高多智能体系统在任务自动化中的性能和效率。通过使用owl，开发者可以更容易地创建智能辅助系统，并提高任务自动化的准确性和速度。owl的优化算法和多智能体系统使其成为任务自动化领域的一个重要工具

Python★ 19.9k⑂ 2.3kai-ml

acdlite/recompose

recompose：React 函数组件和高阶组件工具库 — recompose 为 React 开发者提供了一系列实用函数和高阶组件，帮助简化组件开发和复用。它支持函数组件和高阶组件，提高了开发效率和代码可维护性。通过使用 recompose，可以更轻松地构建和管理复杂的 React 应用

JavaScript★ 14.8k⑂ 1.2kweb

logisim-evolution/logisim-evolution

logisim-evolution：数字逻辑设计工具和模拟器 — logisim-evolution是一个数字逻辑设计工具和模拟器，用于教育和研究目的。它支持数字电路设计、模拟和测试，包括FPGA和Verilog、VHDL语言支持。通过logisim-evolution，用户可以轻松设计和测试数字电路，提高学习和工作效率

Java★ 7.3k⑂ 966tools

shanraisshan/claude-code-best-practice

claude-code-best-practice：从氛围编码到代理工程实践 — claude-code-best-practice 项目致力于推广最佳实践和代理工程技术，帮助开发者提高代码质量和开发效率。通过该项目，开发者可以学习到从氛围编码到代理工程的转变方法，提高自身的开发技能。同时，项目也涉及到 AI、agentic-ai 和 anthropic 等前沿技术的应用和研究

HTML★ 62.5k⑂ 6.3kai-ml

Nutlope/hallmark

hallmark：人工智能设计技能 — hallmark提供了一种Anti-AI-slop设计技能，能够帮助开发者优化CSS代码，减少人工智能设计中的冗余代码。这种技能对于提高代码质量和效率至关重要。hallmark支持Claude Code、Cursor和Codex等平台，帮助开发者更好地利用人工智能设计能力

CSS★ 6.4k⑂ 358ai-ml

+1k ★

dair-ai/Prompt-Engineering-Guide

Prompt-Engineering-Guide：提示工程指南 — Prompt-Engineering-Guide 是一个全面性的资源集合，包括指南、论文、教程、笔记本和资源，涵盖提示工程、上下文工程、RAG 和 AI Agents 等方面。该项目旨在帮助开发者和研究人员更好地理解和应用这些技术。同时，Prompt-Engineering-Guide 也为 AI 领域的开发和研究提供了重要的参考价值。

MDX★ 76.4k⑂ 8.4kai-ml

deepset-ai/haystack

haystack：开源AI编排框架 — haystack允许用户设计模块化的管道和agent工作流，并对检索、路由、内存和生成具有明确的控制权。它适用于大规模agent、RAG、多模态应用、语义搜索和对话系统。haystack的目的是为了帮助用户构建高效、智能的LLM应用程序

MDX★ 25.9k⑂ 2.9kai-ml

blakeblackshear/frigate

frigate：实时本地物体检测的NVR系统 — frigate是一个使用TypeScript编写的NVR系统，能够实时进行本地物体检测，支持IP摄像头和多种协议，如MQTT、RTSP等。它可以与Home Assistant和Google Coral等系统集成，提供智能家居自动化解决方案。frigate的实时物体检测功能使其成为智能家居安全监控的理想选择

TypeScript★ 34.3k⑂ 3.4kai-ml

addyosmani/agent-skills

agent-skills：AI 编码代理的生产级工程技能 — agent-skills 为 AI 编码代理提供了生产级的工程技能，包括 Shell 脚本等。该项目旨在提高 AI 编码代理的能力和效率。通过使用 agent-skills，开发者可以更好地利用 AI 编码代理进行项目开发

JavaScript★ 77k⑂ 8.3kai-ml

+1.1k ★

rust-lang/rust

rust：可靠高效软件构建工具 — rust是一种系统编程语言，旨在提供安全性、并发性和性能。它通过强大的所有权模型和借用检查器，确保了内存安全和线程安全。rust的设计目标是让开发者能够构建可靠和高效的软件

Rust★ 114k⑂ 15kother

eugeneyan/applied-ml

applied-ml：应用机器学习论文与技术博客 — applied-ml 仓库提供了一个平台，用于分享和学习各大公司在生产环境中应用数据科学和机器学习的经验和技术。通过阅读这些论文和技术博客，开发者可以了解到最新的应用机器学习技术和方法，并学习如何将其应用到实际生产环境中。同时，applied-ml 仓库也是一个很好的资源，用于了解机器学习和数据科学在各个领域的应用和发展

★ 29.9k⑂ 4kai-ml

webrtc/samples

samples：WebRTC 网络演示和示例 — samples 仓库中的示例展示了如何使用 WebRTC 实现视频会议、屏幕共享和其他实时通信功能。这些示例可以帮助开发者了解 WebRTC 的使用方法和最佳实践。通过学习这些示例，开发者可以快速开发出自己的 WebRTC 应用

JavaScript★ 14.6k⑂ 5.7kweb

langgenius/dify

dify：生产级代理工作流开发平台 — dify是一个开源的生产级平台，用于开发和管理代理工作流。它支持多种编程语言，包括TypeScript和Python，能够与流行的AI框架如OpenAI和GenAI集成。dify的主要目标是简化工作流开发和自动化，提高开发效率和生产力。

TypeScript★ 148.7k⑂ 23.4kai-ml

keras-team/keras

keras：深度学习库 — keras是一个高级神经网络API，能够运行在TensorFlow、PyTorch等多个后端上。它提供了简单易用的接口，能够让用户快速地构建和训练深度学习模型。通过使用keras，用户可以轻松地实现数据预处理、模型构建、训练和评估等功能

Python★ 64.2k⑂ 19.7kai-ml

Developer-Y/cs-video-courses

cs-video-courses：计算机科学视频课程列表 — cs-video-courses 提供了一个全面计算机科学视频课程列表，涵盖了从算法到机器学习等多个领域，帮助开发者和学生快速找到所需的学习资源。该项目通过收集和整理计算机科学领域的视频讲座，促进了计算机科学知识的传播和学习。同时，cs-video-courses 也为开发者提供了一个便捷的资源查找平台

★ 82.4k⑂ 11.4kai-ml

NaiboWang/EasySpider

EasySpider：可视化网页爬虫软件 — EasySpider是一个开源的JavaScript项目，提供了一个可视化的界面来设计和执行网页爬虫任务。它支持无代码图形化操作，非常适合前端开发和数据采集。通过EasySpider，用户可以轻松地从网页中提取数据，非常适合需要进行数据采集和网页爬取的场景。

JavaScript★ 44.2k⑂ 5.4kweb