#код
Ну вот, российские компании всё больше выкладывают кода в общий доступ:
https://habr.com/ru/company/abbyy/blog/506808/

#код
Минутка гитхаб-патриотизма:
https://github.com/igoradamenko/awesome-made-by-russians

#код
Заинтересовался, а что есть из доступного по аудио-стеганографии... нашёл эту библиотечку, правда она под Матлаб:)
https://github.com/ktekeli/audio-steganography-algorithms

#код
Доклад о некоторых проблемах памяти и скорости в Pandas:
https://youtu.be/N4pj3CS857c

#код
Куча полезных библиотек. В заголовке написано "для продакшена", но, на самом деле, там много для чего, например, есть коллекция для поиска аномалий:
https://github.com/EthicalML/awesome-production-machine-learning

#код
Руководство по стилю SQL:
https://www.sqlstyle.guide/ru/

#код
Небольшой лайфхак для тех, кто перешёл из Jupyter notebook в Jupyter lab. Непривычно пропало меню работы с изображением, когда щёлкаешь правой кнопкой мыши по картинкам. Вместо этого выводится стандартное меню Lab. Чтобы вернуть "классическое", надо удерживать клавишу Shift при правом клике мыши;)

#код
Не так давно NVIDIA выпустила фрейворк NeMo для создания разговорного ИИ. Мои знакомые отнеслись к нему с понятной долей подозрения (ещё сырой, никто не использует и т.п.), но стали появляться статьи, в которых он используется: https://arxiv.org/pdf/2010.13886.pdf
NeMo
https://github.com/NVIDIA/NeMo

#код
AutoML от Сбербанка в открытом доступе:
https://github.com/sberbank-ai-lab/LightAutoML

#код
Какой потрясающий ресурс! Здесь примеры кода на Pytorch с разъяснением как по базовым конструкциям, так и по современным сетям.
https://nn.labml.ai/

#код
В постах на этом сайте фактически дана инструкция по написанию торгующего бота.
https://conorjohanlon.com/

#код
Наверное, я стал совсем старым и отсталым... так принято сейчас код оформлять на питоне? Это какой-то стандарт? С такими отступами и запятой в начале при перечислении? Гитхаб набит подобным оформлением...

#код
Библиотека для активного обучения (пока не пробовал, да и задач таких сейчас у меня нет, но выглядит симпатично, самые известные подходы реализованы, заявлена совместимость с другими библиотеками)
modal-python.readthedocs.io

#код
Забавный баг (появился относительно недавно): в jupyter lab без выделенных строк ядро умирает при вызове imshow. Весь старый код, в котором есть хотя бы один вызов imshow сейчас не работает...

#код

Серия полезных ресурсов от Майкрософт (есть полезные хорошо реализованные методы):

NLP
https://github.com/microsoft/nlp-recipes

Computer vision
https://github.com/microsoft/computervision-recipes

Forecasting
https://github.com/microsoft/forecasting

Recommendation systems
https://github.com/microsoft/recommenders