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实用算法与编程面试解决方案

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。

python-mastery - Python高级编程课程,实践驱动的深度学习体验
David BeazleyGithubPython编程开源课程开源项目编程技巧高级教程
David Beazley设计的高级Python编程课程,通过实践练习深入探讨Python语言特性和工作原理。课程采用练习驱动方式,涵盖生成器、协程、元编程等高级主题,帮助开发者构建更完整的Python语言心智模型。基于Python 3.6特性集,旨在增强程序员开发复杂高效程序的能力,适合具备Python基础并希望从编写短小脚本过渡到开发更复杂程序的开发者。全部课程资料在GitHub开源,遵循知识共享许可协议,完成全部内容约需30-50小时。
dlwpt-code - 深入浅出PyTorch深度学习指南
Deep Learning with PyTorchGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习编程
《Deep Learning with PyTorch》通过实际项目展示深度学习的基础知识,适合希望掌握PyTorch的开发者、计算机科学家、数据科学家及相关专业学生。书中提供了对深度学习的直观理解,并深入探讨PyTorch的部分功能,适合具备编程基础的读者。作者团队拥有丰富的实践经验和开源项目贡献,确保内容实用且前沿。
books-collection - 程序员开源免费电子书资源集合
Github免费图书开源开源项目技术文档程序员编程语言
该项目是一个综合性开源免费电子书资源集合,面向程序员和开发者。涵盖Java、Python、Web开发、数据库等多个技术领域,所有书籍均经人工筛选验证。资源持续更新,提供丰富的学习材料,支持技术提升和职业发展。用户可方便查找下载感兴趣的电子书,是自学编程和拓展技能的实用平台。
Python-AI - 深度学习100例:机器学习与自然语言处理实用案例
GithubPython卷积神经网络开源项目机器学习深度学习自然语言处理
《深度学习100例》开源项目现已开放,提供代码和数据资源,涵盖卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等主题,并包含机器学习和自然语言处理的实用案例。每周更新至少两篇原创文章,最新内容将在公众号首发。可加入技术交流群进行交流与反馈,获取最新技术资源和实战经验。
MachineLearning-QandAI-book - 深入探讨机器学习和人工智能领域的30个核心问题
GithubSebastian Raschka人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理
该书通过30个章节探讨机器学习和人工智能领域的核心问题,内容涵盖基础概念和前沿技术。涉及多GPU训练范式、Transformer微调、编码器和解码器型LLM差异、视觉Transformer等主题。每章提供详细解释和扩展阅读资料,适合希望扩展知识并了解最新AI技术的读者。
javascript-interview-questions - JavaScript面试题全面解析与实践指南
GithubJavaScriptWeb开发前端开发开源项目编程语言面试问题
该项目收录500余个JavaScript面试题及详细解答,涵盖基础到高级的各项主题。内容包括对象创建、原型链、闭包、ES6特性、DOM操作和异步编程等。通过代码示例和实际应用场景,助力开发者全面备战JavaScript面试,有效提升编程能力。
machine_learning_basics - 纯Python实现机器学习算法 助力深入理解基础原理
GitHubGithubPython开源项目数据预处理机器学习算法实现
该开源项目提供多种机器学习算法的纯Python实现,包括线性回归、决策树和k-means聚类等。项目注重展示算法底层结构,而非追求最高效率。另外还包含数据预处理教程,涵盖图像和数值/分类数据集处理。代码支持在线运行,便于快速实验。作为机器学习入门资源,适合想深入理解算法原理的学习者。
machine-learning-book - 深入使用PyTorch和Scikit-Learn的机器学习指南
GithubMachine LearningPackt PublishingPyTorchScikit-LearnSebastian Raschka开源项目
该书介绍了如何使用PyTorch和Scikit-Learn进行机器学习,内容包含从数据预处理到高级深度学习模型的实现。主要涵盖分类、回归、聚类、神经网络、自然语言处理、生成对抗网络及强化学习等主题,通过实用的代码示例和实际应用帮助读者掌握机器学习技术。无论是初学者还是有经验的开发者,都可以将其作为理解和应用机器学习的重要参考资料。
key-book - 深入理解机器学习理论的关键概念与应用
DatawhaleGithubKey-book参考笔记开源项目机器学习机器学习理论导引
《钥匙书》是《机器学习理论导引》的补充读物,帮助读者理解机器学习中的七大关键概念:可学性、复杂度、泛化界、稳定性、一致性、收敛率和遗憾界。通过详细的证明补充、案例解析和概念扩展,解决读者在学习中遇到的难题,提供实时更新的在线阅读资源,非常适合深入研究机器学习理论的读者。
front-end-interview-handbook - 前端开发面试准备与实践资源汇总
CSSGithubHTMLJavaScript前端面试开源项目系统设计
Front End Interview Handbook汇集前端面试各类资源,包括面试形式、系统设计、常见问题和公司特定题目。推荐GreatFrontEnd平台供实践,并提供多语言版本。面向全球前端开发者,助力系统备战技术面试。
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