#算法

该项目使用Python重写了经典贪吃蛇游戏，重点在于实现和优化人工智能算法。游戏中蛇的目标是不断吃食物并尽快填满地图。项目通过平均长度和平均步数两个指标评估了AI的表现，展示了Hamilton、Greedy和DQN三种算法的测试结果。该项目支持Python 3.6+及Tkinter，并提供了简单的安装和运行指南。

Tree of Thoughts (ToT) 是一种强大且灵活的算法，通过即插即用版本，可显著提高模型推理能力达70%。用户可以连接自己的模型，体验高级智能。项目支持通过Python库安装和使用，并提供详细的使用指南和代码示例，包括如何与Hugging Face Transformers集成。该项目由Princeton University和Google DeepMind的研究人员开发，旨在推进AI推理能力的前沿进展。

Rubix ML是一个为PHP设计的高层次机器学习与深度学习开源库，提供40多种算法及完整的ETL、预处理和交叉验证工具。API设计开发者友好，支持商业用途。丰富的文档与教程助力各类用户快速上手。

「CS-Ebook」提供广泛的计算机科学技术电子书籍，涵盖从计算机基础到专业领域如编程语言、软件工程、数据分析及人工智能。书单定期更新，含多个领域的经典书籍，适合不同阶段的学习需求。

SHAP（SHapley Additive exPlanations）采用博弈论中的Shapley值进行机器学习模型输出解释，支持包括树模型、深度学习及自然语言处理模型，提供丰富的可视化工具以清晰显示模型决策过程。

RLCard是一个开源的纸牌游戏增强学习工具包，支持多种卡牌环境，并易于接入不同的强化学习和搜索算法，致力于推动非完美信息游戏的研发进展。本项目由DATA Lab（Rice及德克萨斯A&M大学）与全球开发者共同维护。

cs-video-courses集结多种计算机科学视频课程，包括编程原理、高级数据结构和算法、操作系统、分布式系统等，全部课程来源于全球顶尖大学，适应不同层次学习需求。

PyOD是Python领域应用广泛的异常检测工具库，自2017年起支持学术与商业用途。这个库集成了超过50种算法，涵盖从经典方法到最新的深度学习技术。它提供统一的操作界面，高性能的处理效率和快速训练预测功能，已被下载超过1700万次，得到了机器学习领域的广泛认可。

H2O-3是一个支持多编程语言的高性能内存中分布式机器学习平台，提供广泛的算法如GLM、随机森林、深度神经网络等，并可扩展以添加自定义算法。平台与Hadoop和Spark等大数据技术完美整合，可通过POJO或MOJO格式轻松导出模型至生产环境，适合各类数据科学家在大数据场景下进行机器学习开发。

Ailearning项目提供全面的机器学习和深度学习教程，涵盖实战资料、基础知识以及权威视频资源。适用于具备Python基础的程序员，帮助快速掌握AI技术。项目包含在线阅读、教学视频和多种数据下载链接，提升学习效率。

该项目提供了Sutton和Barto所著《Reinforcement Learning: An Introduction（第2版）》的Python代码实现，涵盖各章节的示例和性能分析。项目专注于强化学习核心算法的实现和优化，适合打算深入了解和应用强化学习技术的开发者与研究人员。欢迎交流、贡献代码，提升项目质量与完整性。

rPPG-Toolbox 是一个用于相机生理传感的开源平台，支持神经网络和无监督方法的基准测试，并允许自定义算法的快速开发。该平台支持七个关键数据集，包括 SCAMPS、PURE 等，并提供算法性能基准和丰富的数据可视化工具。

LibMTL是一个基于PyTorch的开源库，专为多任务学习（MTL）设计。它提供了一致的代码库和评估流程，支持多种架构和优化策略，涵盖多个领域的基准数据集。LibMTL采用模块化设计，允许用户灵活添加自定义组件或调整现有算法，方便开发新策略或应用于新场景。详尽的文档确保不同经验水平的开发者都能轻松使用。

d3rlpy是一个为实践者和研究人员打造的深度强化学习库，支持离线和在线强化学习算法。无需掌握深度学习库，即可通过其直观的API使用多种先进算法。d3rlpy提供丰富的文档和教程，首创支持分布式Q函数，适用于机器人和医疗等复杂场景。兼容Linux、macOS和Windows，多种安装方式可供选择，欢迎试用和贡献代码。

本项目汇集了多个Python小例子和案例，涵盖数据分析、算法与机器学习，帮助用户深入理解Python应用。每个例子均含有详细说明和代码实现，适合初学者及有经验的编程人员参考学习。通过这些示例，用户可以提升编程技巧，解决实际问题，增强对Python编程的自信。

本书系统介绍强化学习，从基础理论到具体算法实现，包含基于TensorFlow和PyTorch的代码对照，实现经典和现代深度强化学习算法。提供完整数学推导和高质量代码，适合希望深入理解和应用强化学习的读者。

工具包提供全面支持机器学习模型和数据集的可解释性，涵盖多种解释算法和指标，包括表格、文本、图像及时间序列数据。该项目提供互动体验、教程和示例，并提供指导材料和分类树帮助选择算法。工具包易于扩展，欢迎贡献新的算法、指标和用例。

该文章全面梳理了各领域推荐系统，包括SaaS、开源、商业和学术解决方案。详细分析了Peerius、Universal Recommender等系统的特点和应用场景，并介绍了基准测试工具和媒体推荐应用。内容涵盖广泛，为研究和选择推荐系统提供了客观参考。

项目整合了多样化的编程面试资源，从基础的数据结构算法到高级的面试技巧。内容包括14种编程模式、著名的问题集如Blind 75和Neetcode 150、实用的学习资料和在线课程。此外，还提供了模拟面试工具和LeetCode辅助插件，帮助开发者全方位提升面试技能。精心筛选的必做题目覆盖了图论、树结构和链表等核心领域，为不同水平的程序员提供了系统的学习路径。

codeforces-go 是一个全面的算法竞赛模板库，涵盖数据结构、字符串处理、数学、动态规划和图论等多个主题。项目提供算法介绍、Go 语言实现的模板代码和相关练习题目，适合算法竞赛参与者和计算机科学学习者使用。该库包含详细的算法说明、复杂度分析、参考资料和使用指南，有助于用户深入理解和应用各种算法技巧。

LogicStack-LeetCode是一个每日更新的LeetCode算法题解仓库。项目按标签分类整理题解，方便用户查阅。除了丰富的题解资源，该项目还提供LeetCode会员优惠信息。对于希望提升算法能力的开发者来说，这是一个实用的学习平台。

range-v3是为C++14/17/20设计的范围库，通过Views、Actions和Algorithms三大核心概念增强标准库迭代器和算法的可组合性。它支持管道语法，简化代码结构，并已成为C++20标准range提案的基础。range-v3为现代C++编程提供了灵活的范围操作工具，适用于需要高效处理数据序列的场景。

OSSU提供系统化的计算机科学在线学习课程,包括编程入门、核心课程和高级选修。课程来自哈佛、MIT等顶尖院校,注重打造全面的计算机科学基础。学习者可灵活安排进度,获得全球社区支持。该项目为自学者提供高质量、结构化的计算机科学教育资源,适合希望系统学习计算机科学的人群。

kotlin-coding-challenges项目汇集了从初级到专家级的Kotlin编程挑战。涵盖字符串处理、数据结构和算法等多个领域,旨在全面提升开发者的编码和问题解决能力。每个挑战配备详细说明、测试用例和解决方案,有助于循序渐进地掌握Kotlin编程技巧。项目还包含丰富的学习资源和参考链接,是深入学习Kotlin和准备技术面试的实用工具。

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。

该项目提供了系统化的软件工程学习路线图,涵盖计算机科学核心知识如数据结构、算法和系统设计。内容包括详细的学习计划、资源推荐和实践指导,有助于掌握软件工程关键技能。同时也包含面试准备和求职建议,为进入大型科技公司做全面准备。适合有编程基础并希望提升软件工程能力的学习者。

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。

该开源项目致力于培养算法思维，包含60余篇原创文章，系统性地覆盖LeetCode题型与技巧。项目强调举一反三的学习方法，通过通俗易懂的讲解帮助读者构建算法思维框架。除文章外，还配套在线电子书、浏览器插件等资源，为学习者提供全面的算法学习体验。

Scholar是基于Nx构建的传统机器学习工具库，为Elixir语言设计。它实现了分类、回归、聚类、降维、评估指标和预处理等多种算法。该库提供简洁的API，方便开发者应用机器学习技术。Scholar兼容EXLA等Nx后端，支持JIT编译以优化性能。作为Elixir生态系统的一部分，Scholar为数据科学和人工智能项目提供了实用的机器学习工具。

The Algorithms - Go是一个开源Go语言算法实现库，包含Aho-Corasick字符串匹配、Armstrong数、二进制运算等多种常用算法。项目代码实现清晰，注释详细，有助于开发者理解算法原理。采用MIT许可证，适合学习参考和实际应用。

该开源项目包含JavaScript实现的常用算法和数据结构,提供详细说明和代码示例。内容涵盖排序、搜索、图论等多个主题,从基础到高级。项目适合学习研究使用,不建议用于生产环境。每个实现都有独立文档,支持多语言版本。

software-papers项目收录了软件工程和计算机科学领域的经典论文,涵盖早期编程、软件设计、数据结构、算法、函数式编程、编译器、操作系统、数据库和网络等多个方向。这份精选列表为学习者和从业者提供了解该领域历史发展的重要参考资料。

The Algorithms - Python是一个开源项目，致力于提供多种算法的Python实现。该项目主要面向学习者，帮助理解算法原理。项目维护完整的算法目录，欢迎社区贡献，并通过Discord和Gitter渠道提供交流支持。尽管实现可能不及标准库优化，但作为学习资源极具价值。项目包含丰富的Python算法实现，涵盖多个领域。代码注重可读性和教育性，适合算法学习和教学使用。

TACO是一个大规模算法代码生成数据集，包含25,443个训练问题和1,000个测试问题。它提供具挑战性的编程竞赛题目，旨在提升代码生成模型的实际应用能力。TACO的特点包括规模大、质量高的问题-解答对，以及细粒度的任务主题、算法、技能和难度标签。这些特性为代码生成模型的训练和评估提供了精确参考，有助于推动相关研究和应用的进展。

AI_Tutorial是一个每日自动更新的开源项目，专注于整理人工智能、机器学习和大数据领域的高质量技术资料。资源来自开源项目官网、技术网站、知名公司博客等。项目涵盖基础知识和前沿实践，旨在提高信息获取效率，为AI工程师提供全面学习资源和解决方案参考，促进行业发展。

DataFrame是一个高效的C++数据分析库，提供类似于Python的Pandas和R的DataFrame功能。它支持数据切片、连接、分组操作，并具备统计、金融及机器学习算法。该库特别适合处理大数据集，拥有优异的性能和多线程支持。通过多种内置算法和可添加的自定义算法，用户可以灵活分析和处理数据。DataFrame还与Polars等工具进行了性能对比，展现了其在大数据处理上的显著优势。