Mongodb 相关的热门 GitHub AI项目仓库

下一代 Node.js 和 TypeScript 对象关系映射 (ORM) 工具，支持 PostgreSQL、MySQL、MariaDB、SQL Server、SQLite、MongoDB 和 CockroachDB 数据库。

利用人工智能生成的解释和安全的代码片段存储库来增强代码理解能力。

零基础Python编程入门课程，适合初学者。包含100节课，44小时视频讲解，代码示例，实战项目和专属学习交流群。涵盖基础知识、前端、后端、测试和人工智能等方面。

Database manager for MySQL, PostgreSQL, SQL Server, MongoDB, SQLite and others. Runs under Windows, Linux, Mac or as web application

Superduper：无需迁移数据，即可在你现有的数据基础设施和首选工具上构建端到端的AI应用和智能体工作流程。

modular TypeScript framework

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哲学与人工智能体的相遇

使用最新技术和架构（如垂直切片架构、事件溯源、CQRS、DDD、gRpc、MongoDB、RabbitMq 和 .Net 9 中的 Masstransit）将传统单体应用迁移到现代云原生应用的实用架构风格。

Python人工智能助手

深度强化学习工具包：记录和回放加密货币限价单簿数据，并训练一个双深度Q网络(DDQN)智能体

? Modern self-hosted uptime monitoring solution - Monitor websites, APIs, and services with real-time notifications, beautiful status pages, and comprehensive analytics. Built with Go, React, and MongoDB.

使用LangChain.js、TypeScript和Azure构建你自己的基于检索增强生成的无服务器AI聊天机器人

我的毕业设计是一个电影推荐系统，主题是“基于用户画像的电影推荐系统的设计与实现”。系统基于Django框架（采用MTV模式），使用MongoDB、MySQL和Redis数据库，数据来源是爬取自豆瓣的电影信息。系统根据用户的基本信息和使用习惯（例如观看记录）创建用户画像，并利用Hadoop和Spark进行数据分析和推荐算法计算。后台管理系统基于Django自带的管理系统，并用simpleui进行了界面美化。

MemoRizz：一个 Python 库，作为 AI 应用的内存层。它利用流行的数据库和存储解决方案来优化内存使用。提供实用类和方法来高效管理数据，包括 MongoDB 集成和用于语义搜索功能的 OpenAI 嵌入。

本项目构建了基于机器学习的实时股票市场预测的完整服务器端架构。我使用了Tensorflow.js构建机器学习模型，并使用Kafka进行实时数据流传输和管道处理。

这是一个基于 Spring Boot 框架搭建的 Java Web 项目初始化模板，集成了 Mybatis-Plus、ShardingSphere 分库分表、Redis 缓存、RabbitMQ 消息队列、Elasticsearch 搜索引擎、SaToken 权限认证、对象存储 OSS、Caffeine 缓存以及 MongoDB 数据库等常用组件。它支持 JDK 11 和 JDK 17，部分功能兼容 JDK 8，并已整合 Spring AI。这个模板非常适合前后端分离项目的快速开发，也适合初学者学习 Spring Boot。项目会持续更新维护，帮助你快速构建自己的项目。

使用HiveMQ（MQTT）、TensorFlow IO和Apache Kafka进行实时大数据/物联网机器学习（模型训练和推理）——无需额外的存储，例如S3、HDFS或Spark。

Tiledesk服务器是Tiledesk平台的核心API组件。Tiledesk是一个开源的Voiceflow替代方案，允许你轻松构建先进的、基于大型语言模型（LLM）的智能体，并在需要时方便地进行人工介入（HITL）。