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实用算法与编程面试解决方案

算法问题解决 Python LeetCode 数据结构编程面试 Github 开源项目

这本开源书籍为中高级程序员提供全面的算法和编程面试准备。内容包括数据结构、算法原理、经典算法及面试问题模式，并配有精简的Python实现。所有练习和示例源自LeetCode，结合设计原理详解算法。本书致力于展现算法问题解决的魅力，旨在增强读者的软件工程能力。

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介绍相关项目

Interview-for-Algorithm-Engineer - 算法工程师求职面试指南及实战案例

AIGCAIGCmagicAI大模型AI绘图Github开源项目算法工程师

《三年面试五年模拟》是一份针对算法工程师求职面试的详尽指南，提供了多个行业，包括互联网大厂和AI独角兽的真实面试案例和模拟题。由资深AI专家Rocky Ding、张一凡和猫先生编写，内容涵盖面试技巧、求职准备、技术详解及案例分析。适用于求职中的算法工程师及希望提升面试技巧的专业人士。加入AIGCmagic社区，共同学习交流，共同推动AI行业发展。

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。

hello-algo - 图解动画与实践代码结合的算法入门教程

GithubHello算法动画图解开源书籍开源项目数据结构算法教程

这是一本开源的数据结构与算法入门教程。通过动画图解和可运行的源代码，帮助初学者理解复杂概念并提升编程技能。该教程涵盖多种编程语言，采用循序渐进的内容设计，学习曲线平缓。项目致力于为读者提供直观、易懂的学习资源，是算法初学者的理想选择。

coding-interview-university - 系统化软件工程学习路线图与资源指南

Github学习计划开源项目数据结构算法编程面试软件工程师

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。

Interview - IT 行业应试学知识库，程序员求职必备资源

GithubIT行业Interview应试学习开源项目程序员

Interview 是一个开源的 IT 行业应试学知识库，专为程序员求职设计。项目涵盖从基础理论到实践技能的广泛内容，提供在线免费阅读。通过汇集丰富的面试资料和技巧，旨在提高求职者的准备水平。采用 CC BY-NC-SA 4.0 协议，支持知识共享与传播。访问 https://interview.apachecn.org 即可开始学习和准备。

competitive-programming - 完整算法竞赛编程学习资源与指南

Github开源项目数据结构竞争性编程算法编程比赛问题解决

该项目是一个全面的算法竞赛编程学习资源库,涵盖主流编程平台、知名竞赛信息、推荐书籍以及按主题分类的学习材料。内容包括核心数据结构、搜索排序算法和数学知识总结。适合不同水平的程序员提升竞赛编程技能,是一个系统学习的宝贵指南。

python-machine-learning-book-3rd-edition - Python与机器学习代码实例——从基础到高级应用

GithubPython Machine LearningTensorFlowscikit-learn开源项目数据处理机器学习

《Python Machine Learning》第三版全面覆盖了数据预处理、分类、回归、深度学习和强化学习等机器学习领域的核心概念。书中提供了Scikit-Learn和TensorFlow的代码示例，帮助读者掌握模型评估、超参数优化和集成学习等技术。本书适合初学者和进阶用户，通过代码仓库可以获得丰富的实践经验。出版信息：Packt Publishing, 2019年12月12日，ISBN-13: 978-1789955750。

data-science-interviews - 开源数据科学面试题库及答案集合

DataTalks.ClubGitHub项目Github开源协作开源项目数据科学面试问题

data-science-interviews是一个开源的数据科学面试问题和答案集合。项目涵盖理论知识、技术能力和概率等多个方面，内容由社区共同维护。用户可以贡献新的问题答案或改进现有内容。此外，项目还提供其他相关资源链接。这一资源旨在帮助数据科学从业者和求职者准备面试，提升专业能力。

python-machine-learning-book-2nd-edition - Python机器学习与深度学习实用指南

GithubPackt PublishingPython Machine Learning开源项目数据科学机器学习深度学习

本书详细介绍机器学习和深度学习的核心概念，教你使用Python及其主要库（如Scikit-Learn和TensorFlow）进行数据处理、分类、回归和模型优化。书中包含丰富的示例代码和Jupyter笔记本，帮助读者理解复杂的数学理论和实现步骤，是数据科学家和工程师学习和提升机器学习技能的理想选择。

Interview Solver - 提高编码面试通过率的智能助手工具

AI助手AI工具LeetCode编程面试软件工程师面试辅助工具

Interview Solver是一款针对编码面试优化的AI助手工具。它能为LeetCode问题提供即时解决方案，协助应聘者顺利通过技术面试。该工具具备屏幕截图识别、文本选择查询和全局热键等功能，可在不引起注意的情况下提供支持。Interview Solver基于顶级科技公司的面试数据进行训练，提供语法高亮和系统设计图表等功能，旨在提升应聘者的面试表现。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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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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