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全面收录量子计算学习与开发资源

量子计算学习资源开发工具量子算法量子编程 Github 开源项目

本项目汇集了量子计算领域的优质学习和开发资源,包括教程、课程、工具、博客、书籍和视频等。资源涵盖从入门到高级的各个层次,适合不同背景的学习者。列表由社区共同维护,持续更新,旨在帮助量子计算爱好者和开发者全面了解这一前沿技术领域。

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awesome-learning - 软件测试与自动化的全面学习资源库

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这个资源库汇集了软件测试和自动化领域的全面学习材料，包括编程语言、测试框架、最佳实践和行业趋势。资源涵盖从入门到高级的免费教程、课程、博客和指南，注重实用性，涉及编码原则、测试技巧和自动化策略。适合希望提升测试技能或转向自动化测试的专业人士学习参考。

⟨Quantum|Copilot⟩ - 全面的量子计算辅助平台集成研究编程和应用功能

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⟨Quantum|Copilot⟩是一个综合性量子计算辅助平台，集成了问答、文献检索、代码生成、电路模拟和硬件执行等多项功能。平台支持多种量子编程语言和库，提供Web和云端量子模拟器，并允许API访问，为量子计算研究、量子编程和量子算法开发提供全方位支持。作为一个强大的辅助工具，该平台适用于量子计算领域的专业人士和爱好者，促进量子技术的学习、开发和创新，助力探索各类量子硬件应用。

programming-math-science - 全面的编程、数学和科学免费学习资源集锦

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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。

awesome-math - 全面的数学学习资源和工具精选

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该项目提供了从基础到高级的数学学习资源精选。内容包括学习平台、视频课程、工具、参考书籍等多种形式,涵盖数学基础、代数、几何、分析等主要分支。资源按类别和难度有序组织,便于数学学习者和教育工作者查找使用。这是一个全面、实用的数学资源汇总,适合不同层次的学习需求。

awesome-javascript-learning - 全面精选的JavaScript学习资源库

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该项目汇集了高质量的JavaScript学习资源，包括参考文档、教程、电子书、视频和互动平台等。内容涵盖基础到高级，适合不同水平的开发者学习JavaScript语言及相关技术。资源全面且实用，为掌握JavaScript提供了系统的学习路径。项目整理了全面的JavaScript学习资料，涵盖语言基础、进阶主题和实践应用。资源类型多样，包括官方文档、技术博客、开源电子书、视频教程等。内容深浅结合，既适合新手入门，也可供有经验的开发者深入学习。是系统学习和提高JavaScript技能的理想选择。

awesome-project - 精选项目开发链接库提升效率的开发者资源清单

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Awesome-project是一个综合性项目开发资源库，收录了大量高质量开发链接。该库包含丰富的学习材料和开发工具，全面覆盖项目开发各个阶段。开发者可以通过LINKS.md文件轻松访问这些资源，有效提升开发技能和工作效率。项目遵循MIT许可证，鼓励社区贡献，为开源开发提供了宝贵参考。

awesome-systematic-trading - 量化交易资源库,系统化策略开发工具大全

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这个项目汇集了系统化交易和量化策略开发所需的各类资源，包括多种编程语言的库、工具和框架。涵盖回测系统、实盘交易接口、alpha因子、基础组件、分析工具和数据源等关键领域。资源经过精心筛选，注重实用性和代码质量，适合不同水平的量化交易者使用。项目持续更新，致力于为量化策略的研发和优化提供全面支持。

awesome-AI-books - 聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源

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awesome-AI-books聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源。详尽的章节覆盖了数据挖掘、机器学习实战与最新学术研究，为初学者到研究者的AI学习提供综合性帮助。

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这是一个涵盖竞争性编程、算法和数据结构的资源列表,包含教程网站、开放课程、书籍推荐和练习平台等内容。项目整理了多年竞争性编程领域的学习资料,适合不同水平的程序员提升算法设计和问题解决能力。

awesome-model-quantization - 全面的模型量化研究资源

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此项目汇集了关于模型量化的各类论文、文档和代码，为研究者提供丰富的参考资源。内容包括二值化和量化方法的调研、基准测试，以及生成模型的压缩和加速技术。项目持续更新，并欢迎对未收录研究成果的贡献。感谢所有已作出贡献的研究者。

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