Código abierto. Nuevas posibilidades.

Colección educativa de algoritmos implementados en Java, destinada al aprendizaje. Incluye un directorio completo de aplicaciones, guías de contribución y soporte para ejecutar/editar en Gitpod.

ML.NET es un marco de aprendizaje automático de código abierto y multiplataforma para .NET que permite a los desarrolladores crear, entrenar, implementar y consumir modelos personalizados directamente en aplicaciones .NET sin necesidad de Python o R.

Un directorio seleccionado de cursos de ciencias de la computación con conferencias en video, que abarca algoritmos, inteligencia artificial, bases de datos, sistemas operativos y más.

Biblioteca Java completa de implementaciones de algoritmos y estructuras de datos, que cubre estructuras, programación dinámica, grafos, geometría, álgebra lineal y matemáticas, con soporte Bazel y videos de YouTube.

Implementaciones en JavaScript de algoritmos y estructuras de datos populares, cada una con su propia explicación en README, notas de complejidad y enlaces a lecturas adicionales. Útil para estudio y preparación de entrevistas.

Notas de algoritmos de labuladong: un conjunto de tutoriales y herramientas de código abierto para LeetCode. Mediante más de 60 artículos originales en chino, marcos de rutinas esenciales, paneles visuales y complementos multiplataforma, ayuda a los estudiantes a dominar estructuras de datos y algoritmos desde el nivel de pensamiento, en lugar de solo acumular código.

Una plataforma de aprendizaje visual interactiva diseñada para facilitar la comprensión de algoritmos y estructuras de datos mediante animaciones paso a paso, entradas personalizadas y controles de reproducción.

Implementaciones de Python limpias y bien documentadas de algoritmos y estructuras de datos comunes para aprendizaje y referencia.