#算法

PythonProgrammingPuzzles是一个开源项目，提供多样化的Python编程谜题，用于评估和提升AI的编程能力。项目包含从基础到高级的各类问题，涵盖经典算法、竞赛题目和开放性数学难题。通过代码定义的规范和自动验证机制，该平台为AI编程学习和评估提供了客观、有效的测试环境。项目不仅展示了现有AI系统的解题能力，还鼓励社区贡献新谜题，促进AI编程技术的持续发展。

ML-from-scratch-seminar是哈佛医学院神经生物学系组织的机器学习研讨会。该项目通过理论讲解和编程实践相结合的方式，帮助研究生和博士后实现流行的机器学习模型。研讨会涵盖变分自编码器、隐马尔可夫模型、生成对抗网络等主题，探讨算法的学习动态、优势和局限性，为参与者提供机器学习的实践经验。

该开源项目提供《破解编程面试》第六版的Python解决方案，涵盖算法演示、Python最佳实践和高效实现。项目支持Python 3.6+，遵循PEP 8规范，使用pytest测试。欢迎社区贡献，为开发者准备编程面试提供了实用资源。

WaveFunctionCollapse是一种程序化内容生成算法，通过约束传播技术从小样本生成大型相似图像或结构。该算法在游戏开发、纹理合成和程序化设计中广泛应用，可生成具局部相似性的复杂图案。目前已有多种编程语言实现，并应用于商业游戏项目。WaveFunctionCollapse不仅提高了内容生成效率，还推动了相关领域研究。

该项目聚焦强化学习探索方法,提供最新研究论文、分类体系和可视化案例。涵盖经典和前沿探索策略,持续追踪领域进展。对研究人员和实践者而言是宝贵参考,可用于研究探索-利用权衡或解决具体挑战。项目内容全面且定期更新,是强化学习探索领域的重要资源库。

Rust Algorithms是一个开源教育项目，使用Rust语言实现多种算法。项目涵盖基础到高级的算法领域，提供清晰的目录结构便于学习。它采用持续集成和代码覆盖率检查保证质量，同时鼓励社区贡献。该项目为Rust学习者和算法爱好者提供了实用的学习资源。

TabularBenchmarks是一个开源项目，提供多种数据集和评估脚本，用于测试机器学习算法在表格数据上的性能。项目将数据集存放在input文件夹，算法实现则位于scripts文件夹。这些资源使研究人员能够客观比较不同算法处理表格数据的效果，有助于为特定任务选择合适的算法。

River是一个专注于在线机器学习的Python库，为处理流数据提供用户友好的工具。它实现了多种算法，包括线性模型、决策树和异常检测，支持实时学习和预测。该库适用于需要持续学习、应对概念漂移或开发接近生产环境模型的场景。River注重清晰度和用户体验，单样本处理速度快，并与Python生态系统无缝集成。

Programming Helper是一款基于AI的编程辅助工具,能根据文本描述自动生成代码。它具备代码生成、修复和测试等功能,支持多种编程语言,有助于提升开发效率。此工具可将自然语言转化为代码片段,还能分析优化现有代码。无论是编程新手还是专业人士,都能从中受益。

AI驱动的邮箱地址生成器，结合姓名输入和自定义或随机后缀，创建独特的电子邮件地址。适用于个人和专业用途，操作简单，快速生成专业且独特的邮箱地址。这种智能工具为各种场景下的邮箱地址需求提供了高效解决方案。

flashalgo是一个AI驱动的智能闪卡学习平台，利用人工智能技术提供个性化学习体验。该平台根据学习进度和习惯自动生成和调整闪卡内容，提高知识点掌握效率。适用于学生备考、语言学习和专业技能提升，flashalgo为各类学习者提供智能化支持，包括实时反馈和多种学习模式，使学习过程更加高效。

Causality Lab是一个开源的因果发现和推理算法库，包含多种先进算法如PC、RAI、FCI和ICD等。该项目提供了模拟数据生成、图形模型处理和性能评估工具，支持开发和测试新的因果结构学习算法。最新的CLEANN算法还可为预训练Transformer模型的输出生成因果解释，为因果推理研究提供了全面支持。

gods是一个Go语言实现的数据结构和算法库。它提供了列表、集合、栈、映射、树和队列等多种容器类型，以及比较器和迭代器等功能。gods支持JSON序列化，实现了ArrayList、HashSet、TreeMap等常用数据结构。该项目代码质量高，文档完善，适用于学习和实际开发中的各种场景。

MachineLearningWithMe是一个系统化的机器学习教程项目，内容涵盖从环境配置到高级算法的多个方面。项目详细讲解并实现了线性回归、逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类和降维等核心算法。特别强调动手实践，指导读者从零开始实现各类算法，并提供泰坦尼克号生还预测等实际案例。此外还包括模型评估、特征工程和集成学习等进阶内容，适合初学到中级水平的学习者深入探索机器学习领域。

aeon是一个开源时间序列学习框架，兼容scikit-learn，集成最新和经典的机器学习算法。支持预测、分类等任务，采用numba实现高效计算，并提供统一接口便于算法比较。该框架涵盖广泛的时间序列算法，持续更新最新研究成果，适用于Python 3.9及以上版本。

TextDistance是一个计算序列距离和相似度的Python库。它实现了30多种算法,包括编辑距离、基于令牌、基于序列、基于压缩和语音等类型。该库支持纯Python实现,可比较多个序列,并提供NumPy加速选项。TextDistance接口简单灵活,适用于各种文本分析和字符串比较任务。

smartcrop.js是一个开源的智能图像裁剪JavaScript库，能自动定位图像中的最佳裁剪区域。它支持浏览器、Node.js和命令行使用，兼容多种模块格式和主流浏览器。该库提供灵活的API和选项，可集成人脸检测以提升裁剪质量。凭借出色的性能，smartcrop.js适用于优化网页图片显示，有效提升用户视觉体验。

Python-Interview-Problems-for-Practice项目收录了丰富的Python编程面试题及其解决方案。涵盖算法、数据结构、数组操作、字符串处理等多个方面。每个问题都提供详细的Python实现代码。项目支持代码风格检查，有助于提高代码质量。适合准备技术面试或想提升Python编程能力的开发者学习使用。

Computational-geometry是一个Unity计算几何库,实现了多种2D和3D空间算法。包含交集计算、网格生成、凸包、三角剖分、Voronoi图等基础功能,也支持沿曲线挤出网格、网格变形等高级特性。算法经优化可处理精度问题,代码结构清晰易于集成。适用于游戏开发和图形学中的几何计算需求。

js-challenges项目汇集了面试常见的JavaScript手写题和LeetCode算法题，涵盖核心概念、Promise和异步编程等主题。项目提供详细解答和讨论，致力于打造全面的题库，帮助开发者备战2024年面试。通过社区协作持续优化，为工程师提供实用的学习资源。

MarkovJunior结合了马尔可夫算法和重写规则，创造了一种新型概率编程语言。它能够通过简单规则生成复杂模型，在迷宫生成、建筑设计和谜题创作等领域表现出色。该项目支持多维操作，采用XML语法，并融合了约束传播推理，为程序化内容生成提供了强大的工具。

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。

ShiYanLou是一个综合性编程学习资源库,汇集了C/C++、Python等10多种主流编程语言的学习资料,涵盖数据结构、算法、操作系统、网络编程等20余个核心计算机科学主题。项目收录了1000+优质开源代码、500+实用工具和300+详细学习指南,帮助程序员从入门到精通,全面提升编程技能,为技术面试做充分准备,深入理解计算机科学各领域。无论你是编程新手还是想进阶的开发者,都能在这里找到适合的学习资源和实践项目。

mlr是一个功能丰富的R语言机器学习框架，为分类、回归、聚类和生存分析等任务提供标准化接口。它支持模型重采样、超参数优化和特征选择，并具备可视化和并行计算能力。尽管已停止新功能开发，mlr仍是一个成熟稳定的工具包，适用于多种数据分析场景。

BeautifulAlgorithms.jl是一个Julia语言算法库，涵盖机器学习、优化等多个领域。项目提供简洁的算法实现和测试用例，主要用于学习目的。所有代码经Carbon格式化，方便用户理解和学习。

Safe-Reinforcement-Learning-Baselines项目汇集了安全强化学习领域的多种基线算法和基准环境，涵盖单智能体和多智能体场景。该资源库提供环境支持、算法实现、相关调查、学术论文和教程等全面内容，为研究人员提供系统性的安全强化学习工具和参考资料，促进该领域的持续发展和创新。

该书全面介绍强化学习理论，涵盖从基础到前沿的多个主题。内容包括元启发式方法、经典理论、基于价值和策略的方法、连续控制和基于模型的方法等。同时探讨模仿学习、内在动机和多任务学习等新兴领域。书中系统阐述理论基础和算法洞察，适合强化学习研究者和实践者参考。

该书提供强化学习领域的数学友好入门指南,涵盖基本概念到经典算法。通过精心设计的数学讲解和示例,帮助读者理解核心思想。配套中英文视频课程,适合本科生、研究生、研究人员和从业者。基于作者多年教学经验,旨在引导读者进入强化学习领域。

这是一个汇集AAAI、IJCAI、NeurIPS等顶级会议强化学习论文的资源库。涵盖多智能体、元学习、分层学习等前沿方向,提供PDF和代码链接。项目定期更新,为研究人员追踪领域发展、探索新算法提供便捷参考。

本项目深入探讨了深度学习和机器学习在股票市场预测中的应用。从数据收集到模型训练,涵盖了算法选择、过拟合处理和性能优化等关键环节。项目融合了技术分析和基本面分析,并探讨了长短期预测策略。这是一个面向研究者和开发者的综合性资源,旨在展示人工智能在金融市场分析中的潜力。

本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。

The Algorithms - C是一个开源C语言算法实现集合，涵盖计算机科学、数学、统计学和数据科学等领域。项目提供详细文档，使用标准C库实现，无外部依赖，适合教学和学习。严格遵循C11标准保证可移植性，通过自检和持续集成确保正确性。模块化设计便于开发者在其他项目中应用这些算法实现。该项目为教育者和学生提供了宝贵的学习资源，包含多种算法策略和优化方法的实现。代码经过严格测试，在主流操作系统上编译运行，确保了高质量和可靠性。开源许可允许自由使用和修改，有助于促进算法学习和应用。

Jupyter项目是一个开源的算法学习平台，提供多种算法实现和交互式演示。用户可在线运行和编辑算法，体验便捷的开发环境。该项目欢迎贡献新算法，包括源代码、数学解释和演示。平台支持数据集使用，并设有贡献指南和行为准则，致力于构建协作学习社区。

Awesome-Learning-with-Label-Noise项目汇总了噪声标签学习领域的重要资源。该项目收集2008年以来的相关论文、代码和工具，涵盖多种噪声标签处理方法。这一资源列表为研究人员和开发者提供全面参考，有助于解决噪声标签问题，促进机器学习在不完美数据环境中的应用。

该教程全面介绍机器学习和深度学习算法，涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法，以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导，适合系统学习AI和算法的开发者参考。

mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。