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AlgorithmsAndDataStructure

多语言实现的算法和数据结构开源项目

AlgorithmsAndDataStructure是一个开源项目,收集了C++、Python、Java和JavaScript实现的各种算法和数据结构。项目涵盖基础到高级的数据组织方法和问题解决技巧,为开发者提供了系统学习计算机科学核心概念的资源。该项目集合了常用算法和数据结构的多语言实现,内容丰富全面。开发者可以通过学习和比较不同语言的代码,加深对算法原理的理解,提高编程能力。项目还定期更新维护,是一个实用的开源学习平台。

awesome-project - 精选项目开发链接库 提升效率的开发者资源清单
GitHubGithubMIT许可证awesome project开源项目链接列表项目开发
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-deepseek-coder - DeepSeek Coder开源资源汇总助力智能代码开发
DeepSeek CoderGithub人工智能代码生成开源项目模型
本项目收集整理了DeepSeek Coder相关的开源资源,涵盖官方和社区开发的各种规模模型、量化版本及配套工具。DeepSeek Coder作为高效的代码生成和理解模型,广泛应用于智能编程辅助和代码补全等场景。开发者可通过此资源列表深入了解和使用DeepSeek Coder,促进AI辅助编程技术的应用与创新。
awesome-web-scraper - 多语言网页抓取与爬虫工具资源汇总
GithubWeb Scraper开源工具开源项目数据抓取编程语言网络爬虫
awesome-web-scraper项目汇集了多种编程语言的网页抓取和爬虫工具,涵盖Java、C/C++、C#、Erlang、Python、PHP、Node.js、Ruby、Go和Rust等语言。该项目提供每个工具的简要说明和GitHub链接,便于开发者快速选择适合的解决方案。这些工具可用于网页数据抓取、内容提取和网站爬取,适用于搜索引擎构建、数据分析和自动化测试等场景。作为一个精选资源列表,awesome-web-scraper为开发者提供了宝贵的参考。
Data-Science-Interview-Resources - 数据科学面试全面准备资源集锦
GitHubGithub开源项目数据科学机器学习算法面试准备
该项目汇集了数据科学面试的全面准备资源,覆盖简历制作、技能提升和面试技巧等方面。内容包括概率统计、SQL、数据处理、机器学习算法等关键知识点,并提供大量实用链接和视频资料。项目旨在帮助求职者系统备考,适合不同经验水平的数据科学从业者参考使用。
awesome-esolangs - 非主流编程语言的奇思妙想与创意边界
EsolangsGithub代码开发者开源项目程序设计编程语言
awesome-esolangs 是一个收录非主流编程语言的精选列表,涵盖了从基于表情符号到类似食谱格式的各种独特语言。该项目不仅列举了诸多富有创意的编程语言,还提供了相关资源、算法和社区信息,为编程爱好者和研究者展示了编程艺术的多样性和创新潜力。
zh_CN-Computer-Science-Curriculum-Front-End-Curriculum - 计算机科学与前端开发自学路线图
Github前端开发开源项目编程教程自学资源英语学习计算机科学
该项目整合了计算机科学和前端开发的自学资源,涵盖从基础编程到高级主题的完整学习路线。内容包括后端开发、前端技术、算法与数据结构等核心领域,并提供英语学习指导和实用工具推荐。项目强调实践重要性,鼓励通过项目实战巩固知识,旨在帮助自学者全面提升技术能力和英语水平。
ML-ProjectKart - 机器学习和人工智能的优质开源项目集合
GithubML-ProjectKart开源项目机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉
这个平台展示了多种机器学习、深度学习、计算机视觉和自然语言处理项目,帮助不同水平的用户熟练掌握ML/AI算法。技术从业人员可以通过遵循贡献指南参与项目贡献,获取实践经验并提升技能,推动开源社区的持续发展。
Interview_Question_for_Beginner - 初学者技术面试资源库 涵盖计算机基础与编程语言
Github开源项目技术面试操作系统数据结构网络计算机基础
该项目为技术面试提供全面资源,涵盖计算机科学基础、主流编程语言和特定领域知识。内容包括数据结构、算法、网络、操作系统等核心主题,以及Java、JavaScript、Python语言知识。还包含前端、iOS和机器学习等领域的面试指南,适合求职者和技术爱好者参考学习。
java-design-patterns - Java设计模式实现与实践全解析
GithubJava开源开源项目编程范式设计模式软件开发
java-design-patterns项目提供Java语言实现的设计模式示例和最佳实践。涵盖创建型、结构型和行为型等多种类别,包含经过验证的代码实现、详细解释和使用场景说明。该项目旨在帮助开发者理解和应用设计模式,从而提高代码质量,增强系统可扩展性和可维护性。
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Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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