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Java

Java算法实现库助力学习计算机科学基础

该Java算法实现库旨在教育目的,包含多种计算机科学概念的算法。项目鼓励实践学习,有助于深入理解算法原理。尽管效率可能不及标准库,但为学习者提供了宝贵的见解和经验。项目欢迎贡献,并有详细指南。

algorithm-visualizer - 可视化算法学习平台 直观理解复杂计算过程
Algorithm VisualizerGithub交互式平台开源项目教育工具算法可视化
Algorithm Visualizer是一个开源的算法可视化平台,通过图形化展示算法运作过程。该平台支持多种编程语言,提供丰富的算法教程和资源。用户可直观观察代码执行,深入理解算法原理。适合学生自学、教师授课及专业人士研究使用,是一个集学习、教学和演示于一体的算法学习工具。
AlgoWiki - 综合计算机科学知识库
AlgoWikiGithub学习资源开源项目知识库计算机科学
AlgoWiki汇集了互联网上分散的计算机科学资源,涵盖算法、编程语言、机器学习等多个领域。该开源项目提供免费电子书、教程和学习资料,为计算机科学学生和专业人士构建了全面的知识库。通过集中高质量学习材料,AlgoWiki促进了知识共享和技能提升,成为计算机科学领域的重要参考平台。作为动态成长的学习生态系统,AlgoWiki不仅提供资源链接,还支持社区贡献,鼓励用户分享和更新内容,持续丰富其知识库。
programming-math-science - 全面的编程、数学和科学免费学习资源集锦
Github学习资源开源项目数学科学算法编程
该项目整合了计算机编程、数学和科学领域的免费学习资源。内容涉及人工智能、机器学习、算法、图形学、网络编程等多个方向,从入门到高级主题一应俱全。提供的教材、教程和在线课程链接质量上乘,为自学者提供了系统学习的路径。资源列表涵盖广泛,从基础编程到前沿科技领域均有涉及。汇集了众多高质量的免费教程、电子书和在线课程,适合不同层次的学习者使用。内容持续更新,紧跟技术发展趋势,是编程爱好者和科技从业者的理想学习参考。
algorithms - Python数据结构与算法的开源实现库
GithubPython代码实现开源项目数据结构算法
algorithms是一个开源项目,提供Python 3中常见数据结构和算法的简洁实现。涵盖数组、图论、动态规划、搜索等多个领域,包括归并排序、广度优先搜索、动态规划等经典算法,代码清晰易懂。该库可通过pip安装使用,适合学习和实际开发。项目持续更新,欢迎社区贡献。
leetcode - 全面的多语言算法题解资源库
GithubLeetCode动态规划开源项目数据结构算法编程语言
该开源项目汇集了LeetCode、剑指Offer等多个平台的编程题解,支持Java、Python、C++、Go、TypeScript和Rust等主流编程语言。项目内容涵盖基础算法、专项练习和进阶主题,包括二分查找、排序、数据结构、搜索和动态规划等核心算法领域。这一资源库为程序员提供了系统化的算法学习和实践平台,有助于全面提升编程能力。
ABAGAIL - 功能丰富的Java机器学习算法库
ABAGAILGithub人工智能算法优化算法开源项目机器学习神经网络
ABAGAIL是一个开源Java库,实现了多种机器学习和人工智能算法。它包含隐马尔可夫模型、神经网络、支持向量机、决策树等算法,并提供线性代数、优化和图算法支持。该项目适合喜欢自主实现算法的开发者,提供灵活的定制选项和示例代码,可用于解决离散优化问题和机器学习任务。
leetcode - 全面系统的LeetCode刷题资源库
GithubLeetCode刷题开源项目数据结构算法编程面试
项目集合了丰富的LeetCode题解资源,内容包括算法思路分析、代码实现示例和数据结构概念总结。学习材料多样化,涵盖经典题目讲解、每日一题探讨和记忆辅助工具。此外还整合了电子书、个性化辅导和长期学习计划等进阶资源,全面支持算法能力的提升。项目同时推荐了一款专门用于提高LeetCode刷题效率的浏览器扩展工具。
djl - 简洁易用的Java深度学习框架,支持多引擎切换
Deep Java LibraryGithubJava框架开源开源项目机器学习深度学习
Deep Java Library (DJL) 是一个开源、高级、与深度学习引擎无关的Java框架,提供简单易用的深度学习体验。Java开发者无需成为机器学习专家即可使用现有技能构建、训练和部署模型。DJL支持自动选择CPU/GPU并提供最佳性能,用户可以随时在项目中切换引擎。其符合人体工程学的API接口指导用户完成深度学习任务,支持从模型加载到训练和推理的全流程操作,简化深度学习模型的集成。
cs-self-learning - 全面系统的计算机科学自学开源指南
CS自学Github开源课程开源项目编程语言计算机科学项目实践
这是一份全面的计算机科学自学指南,涵盖编程语言、算法、人工智能等多个领域。指南提供系统化学习路径,汇集优质开源课程资源和项目实践经验。内容包括多种主流编程语言、数学基础、计算机系统、网络、操作系统、编译原理、机器学习等核心领域。通过完成多个实际项目,学习者可以全面提升编程能力和解决问题的技巧。经过2-3年的学习,自学者可以掌握扎实的理论基础和实践能力,为未来的科研或就业做好准备。该指南适合计算机专业学生和有志于转行IT行业的人士使用。
MLAlgorithms - 机器学习算法从零实现的简洁教程
Deep learningGithubMachine learning algorithmsPythonRandom ForestsSupport vector machine开源项目
该项目提供简洁清晰的机器学习算法实现代码,适合希望学习算法内部机制或从头实现算法的用户。所有算法均用Python编写,依赖于numpy、scipy和autograd库。包括深度学习、线性回归、逻辑回归、随机森林、支持向量机、K-Means、GMM、KNN、朴素贝叶斯、PCA、因子分解机、受限玻尔兹曼机、t-SNE、梯度提升树和深度Q学习等算法。
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