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开源项目提供JavaScript算法和数据结构实现

JavaScript 算法数据结构 GitHub 编程 Github 开源项目

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。

javascript-obfuscator - JavaScript和Node.js代码混淆工具

GithubJavaScript混淆器代码保护代码转换开源项目控制流扁平化源代码加密

JavaScript Obfuscator是一个开源的JavaScript和Node.js代码混淆工具。它提供变量重命名、字符串加密、控制流扁平化等多种代码转换功能,可以有效提高源代码的安全性。该工具适用于JavaScript和Node.js项目,能在保持代码功能的同时增强代码保护。

imageprocessing-labs - 实现计算机视觉与图像处理的开源项目

FFTGithubImage processingWebGL开源项目机器学习计算机视觉

该项目在网页和Node环境中实现了计算机视觉、图像处理和机器学习功能，包括FFT、立体匹配、Poisson图像编辑等。还支持决策树、K-Means++、逻辑回归等机器学习算法，并提供WebGL样例和ONNX Runtime支持。项目开源，采用MIT许可证。

FrontEndCollection - 全面的前端开发学习资源库

FrontEndCollectionGithubJavaScriptReact前端开发开源项目算法

FrontEndCollection是一个持续更新的前端开发资源库，涵盖HTML、CSS、JavaScript和React等多个领域。该项目提供从基础概念到高级算法的学习材料，包含代码示例、项目演示和深入解析。开发者可通过这些资源提升技能，掌握最新前端技术，为学习和职业发展提供有力支持。

matrix - 矩阵操作与计算库，支持多种线性代数应用

Githubml-matrix库使用开源项目矩阵操作矩阵数学矩阵运算

ml-matrix是Zakodium维护的矩阵操作与计算库，兼容ES和CommonJS模块。提供详细的API文档和示例，包括标准操作、就地操作、数学操作和矩阵操作。支持多种矩阵分解方法和线性回归问题。通过简单的安装命令，可进行矩阵创建、操作和转换，适用于各种线性代数应用场景，提高计算效率。

exceljs - JavaScript Excel电子表格处理库

ExcelExcelJSGithubJavaScriptNode.js开源项目电子表格

ExcelJS是一个JavaScript库,用于处理Excel电子表格。支持读取、修改和创建XLSX文件,可处理单元格、样式、公式、图片等元素。提供API创建工作簿和工作表,设置格式,添加数据验证和条件格式。支持大文件流式处理,性能优异。适用于需要在JavaScript中操作Excel文件的场景。

Chart.js - 简洁灵活的JavaScript数据可视化工具

Chart.jsGithubJavaScript图表库前端开发开源项目数据可视化

Chart.js是一款开源的JavaScript图表库，提供多种图表类型和自定义选项。它支持响应式设计和交互功能，具有轻量级和高性能的特点。Chart.js适用于各类数据可视化需求，从简单统计到复杂分析均可胜任。该库易于集成，适合设计师和开发者使用。

itemsjs - 高效灵活的JavaScript分面搜索引擎

GithubJavaScriptfaceted search全文搜索开源项目搜索引擎数据分类

ItemsJS是一款高效轻量的JavaScript分面搜索引擎，专为处理最多10万条JSON数据而优化。它提供全文搜索、相关性评分、分面过滤和排序等功能，可用于前后端开发。该引擎支持与自定义搜索引擎集成，适用于各类数据分类场景，如公司、产品、文档等。多家知名企业已将其应用于实际项目中。

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。

Computer-Science-Resources - 综合计算机科学学习资源集锦

Github人工智能信息安全开源项目数据库编程语言计算机科学

该项目提供了一个全面的计算机科学资源汇总，内容涵盖入门到高级多个领域。包含算法、数据结构、操作系统、编程语言和人工智能等核心主题，同时也涉及网络安全、数据库和量子计算等前沿领域。资源以多语言形式呈现，为不同背景的学习者提供了丰富的学习材料。

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