#算法

DSGO项目是一个Go语言实现的数据结构和算法合集。该项目涵盖数组、链表、Hash表、树和图等多种结构，以及相关的排序和搜索算法。基于Go 1.18版本的泛型特性，DSGO为开发者提供了学习和实践数据结构与算法的参考实现。项目内容包括简单排序、归并排序、快速排序等数组操作，链表排序、块链表、跳跃链表等链表结构，以及AVL树、红黑树、B+树等树形结构的实现。此外还涵盖了Hash表、堆和图算法等高级数据结构。

BibliotecaDev是一个综合性编程资源库，覆盖算法、软件架构、职业技能等多个领域。项目提供精选技术书籍和学习资料，旨在提升开发者的编程能力和技术视野。内容涵盖基础理论到高级实践，注重实用性和前沿性，适合各阶段程序员学习参考，促进职业成长。

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。

TechnicalNote是一个覆盖广泛的开发技术知识库，内容涉及算法、数据结构、编程语言和操作系统等多个领域。该项目收录了真实面试题目，并提供了深入的技术概念阐释，有助于开发者准备面试和增强专业能力。作为一个由多方维护、基于实践经验的开源项目，TechnicalNote为程序员提供了系统学习和知识复习的优质平台。

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。

该项目收录超过200本计算机科学经典书籍，涵盖编程语言、操作系统、网络、架构、算法等核心领域。项目为程序员和计算机爱好者构建了从入门到进阶的完整知识体系，并提供所有书籍的下载链接。同时推荐了编程学习网站，为用户打造系统的学习路径。主要包含四大基础课、算法、网络编程、架构设计等核心内容，资源丰富全面，适合不同层次的学习者系统性掌握计算机科学知识。

项目集合了丰富的LeetCode题解资源，内容包括算法思路分析、代码实现示例和数据结构概念总结。学习材料多样化，涵盖经典题目讲解、每日一题探讨和记忆辅助工具。此外还整合了电子书、个性化辅导和长期学习计划等进阶资源，全面支持算法能力的提升。项目同时推荐了一款专门用于提高LeetCode刷题效率的浏览器扩展工具。

这个开源项目提供完整的算法学习计划，包含精选经典题目和高频面试题，按难度递增排列。每题配有详细图文解析，支持多种编程语言。内容涵盖算法、编程基础、开发工具和求职技巧，适合系统学习算法和准备技术面试。项目特色包括刷题顺序优化、多语言题解和全面的学习资源。刷题计划按专题分类，循序渐进，减少选题困扰。题解质量高，图文并茂，并有视频讲解。全方位助力学习和求职。

TheAlgorithms的JavaScript仓库包含多种算法和数据结构的JavaScript实现。该项目主要用于展示和教育目的,涵盖广泛的算法集合。仓库欢迎社区贡献,提供详细贡献指南和Wiki解释。虽不保证性能和安全性,但为学习算法提供了有价值的资源。

该项目收集整理了涵盖前端、后端、移动开发、数据库、算法和系统设计等多个技术领域的面试题库。内容全面且分类清晰,可作为求职者备战面试和面试官设计问题的重要参考资源。项目按技术领域组织内容,便于用户快速定位所需信息。

该项目是一个综合性的计算机科学知识库,涵盖了计算机架构、数据结构、数据库、网络和操作系统等核心领域。内容由多位贡献者维护并持续更新,提供了详细的知识点解析,可帮助开发者系统性地复习和准备技术面试。项目资源适合各层级的开发人员学习参考,是技术面试备考的重要工具。

Lago是一个开源项目，提供常见数据结构和算法的JavaScript实现。包含列表、栈、队列、树、图等数据结构，以及二分查找、排序、图遍历等算法。项目代码示例丰富，适合开发者学习和实践，同时欢迎社区贡献以扩展功能。

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。

项目基于《Learning JavaScript Data Structures and Algorithms》第三版，提供全面的JavaScript数据结构和算法实现。包含ES6+和TypeScript版本，涵盖数组、栈、队列、树、图等主题，并集成Mocha和Chai单元测试。适合开发者深入学习和实践，提升JavaScript编程技能和算法应用能力。

pytudes是Peter Norvig创建的GitHub项目，收录了一系列简洁而富有挑战性的Python程序。这些'编程练习曲'涵盖词语游戏、数学难题和编程挑战等主题，旨在帮助开发者提升特定编程技能。项目以Jupyter笔记本形式呈现，支持多平台运行，适合视编程为长期磨练技艺的开发人员。

algorithms是一个开源项目,提供Python 3中常见数据结构和算法的简洁实现。涵盖数组、图论、动态规划、搜索等多个领域,包括归并排序、广度优先搜索、动态规划等经典算法,代码清晰易懂。该库可通过pip安装使用,适合学习和实际开发。项目持续更新,欢迎社区贡献。

该开源项目提供了广泛的C#算法实现，涵盖计算机科学、数学、统计学、数据科学和机器学习等领域。项目包含基础算法和加密、数据压缩、图论、数值计算等高级主题，展示了多种实现策略和优化方法。这个综合性的算法库为学习者提供了丰富的实践资源，适合深入理解和应用各类算法。

cp-algorithms是一个开源项目,专注于翻译和优化竞赛编程中常用的算法和数据结构知识。涵盖图论、动态规划、几何等多个领域,持续更新内容包括曼哈顿距离、背包问题等新文章。网站采用现代设计,提供暗黑模式和高效搜索,为竞赛编程爱好者提供便捷的学习和参考平台。

这是一个涵盖竞争性编程、算法和数据结构的资源列表,包含教程网站、开放课程、书籍推荐和练习平台等内容。项目整理了多年竞争性编程领域的学习资料,适合不同水平的程序员提升算法设计和问题解决能力。

该项目整理了覆盖广泛计算机科学和技术领域的书籍清单，包含算法、编程语言、网络、操作系统等多个方向的经典著作和现代教材。书目按主题分类，注明出版年份和是否免费，为学习者和从业者提供了深入了解各计算机科学领域核心知识的宝贵参考。

该项目整合了计算机编程、数学和科学领域的免费学习资源。内容涉及人工智能、机器学习、算法、图形学、网络编程等多个方向，从入门到高级主题一应俱全。提供的教材、教程和在线课程链接质量上乘，为自学者提供了系统学习的路径。资源列表涵盖广泛，从基础编程到前沿科技领域均有涉及。汇集了众多高质量的免费教程、电子书和在线课程，适合不同层次的学习者使用。内容持续更新，紧跟技术发展趋势，是编程爱好者和科技从业者的理想学习参考。

该项目收集了丰富的Swift playground资源,内容涵盖从入门到高级的各个方面。包括WWDC学生作品、iPad PlaygroundBooks、Swift教程、设计模式、函数式编程等。还有Apple官方playground、算法数据结构实现和理论计算机科学等主题。这些互动资源为Swift学习者和开发者提供了宝贵的实践平台。

ml_hacks项目是一个机器学习资源库，收录了多种算法实现和教程。内容涵盖参数调优、集成学习、异常检测等实践示例，以及机器学习入门、数据分析等基础教程。项目还包括核方法、类别不平衡等专题研究，并提供深度学习和PyTorch相关材料，适合不同水平的学习者参考。

该开源项目是一个用F#语言实现的算法和数据结构库，涵盖数学、搜索、排序和字符串处理等领域。项目包含多种常用算法实现，如绝对值计算、阶乘、最大公约数、完美数、二分查找、冒泡排序、堆排序、快速排序等。还包括字符串处理算法，如回文检测、Levenshtein距离计算、Rabin-Karp算法等。这个仓库主要面向教育目的，为F#学习者和开发者提供了实用的学习资源。项目欢迎社区贡献，旨在丰富F#生态系统中的算法实现。

Melon是一款开源的跨平台C库，集成了丰富的算法、数据结构和功能组件。该库提供内存池、线程池、HTTP处理、WebSocket等实用工具，支持多种加密算法和数据结构。Melon兼容Linux、MacOSX和Windows平台，并可用于Docker环境和WebAssembly开发。这个项目为开发者提供了全面的工具集，有助于提高应用开发效率。

Cosmos是一个社区驱动的开源项目，致力于构建全面的算法和数据结构资源库，支持离线使用。项目涵盖C、C++、Java等多种编程语言实现，主题从人工智能到字符串算法应有尽有。不仅提供代码实现，还包含安装指南和编码规范，是开发者学习和实践的综合平台。

Skywork-Reward-Llama-3.1-8B通过80K优质偏好对数据集，展示了无需改变算法或架构即可实现高效奖励建模的潜力，在数学、编码和安全领域中表现出色，且在RewardBench排行榜中占据领先地位。

该项目是在Code Llama基础上增加预训练以增强日语能力的模型。它为开发者在处理日语编程任务时提供了出色的代码生成与理解性能。该模型可用于Hugging Face平台，通过库如transformers和GPU加速实现高效运行，使其成为开发者满足各类编程与语言需求的重要工具。

这个BERT模型基于Yelp评论数据集，旨在为无标点和小写的英语文本恢复标点符号和正确大小写。模型能够识别感叹号、问号、句号等常用标点符号，以及恢复单词首字母大写，提高文本在语音识别输出等情境中的准确性。用户可以对特定领域的文本进行微调，以优化特定应用场景下的标点恢复。模型通过bert-base-uncased架构和大规模数据集微调，F1评分达90%，支持任意长度的英语文本处理并兼容GPU加速。