オープンソース。新しい可能性。

Tech Interview Handbookは、ソフトウェアエンジニアの技術面接準備のための包括的で無料のリソースです。コーディング質問、行動質問、履歴書ガイド、システム設計などを含みます。

人気のアルゴリズムとデータ構造をJavaScriptで実装したコレクション。各項目にREADMEによる解説、計算量の注記、参考リンクを掲載。学習や面接対策に有用。

labuladongのアルゴリズムノート：LeetCodeを中心としたオープンソースのアルゴリズム教材と学習ツール集。60余りの中国語オリジナル記事、核心的なパターンフレームワーク、可視化パネル、マルチプラットフォームプラグインを通じて、コードの暗記ではなく思考レベルでデータ構造とアルゴリズムを習得できるよう支援する。

SciPyは数学・科学・工学向けのオープンソースライブラリで、NumPy配列と連携する高効率な数値ルーチンを提供する。

《Hello 算法》は、krahetsがメンテナンスする初心者向けのオープンソース・データ構造・アルゴリズム入門チュートリアル。アニメーション図解とワンクリック実行コードで核心知識を学び、多言語・多言語対応プログラミング言語で提供されている。

ステップバイステップのアニメーション、カスタム入力、再生コントロールを通じて、アルゴリズムとデータ構造をわかりやすく理解できるように設計されたインタラクティブな視覚学習プラットフォーム。

学習・参照用の、明確なドキュメント付きPython実装。ソート、グラフ、動的計画法など多様なアルゴリズムとデータ構造を提供。

The Algorithms - Javaは、教育目的のためにJavaで実装された多数のアルゴリズムを含むオープンソースリポジトリです。学習用であり標準ライブラリより効率が劣る可能性がありますが、GitpodやDiscordコミュニティなどのサポートも充実しています。

ML.NETは、.NET用のオープンソース、クロスプラットフォームのマシンラーニングフレームワークで、開発者がPythonやRを必要とせずに、.NETアプリ内でカスタムモデルを直接ビルド、トレーニング、デプロイ、使用できるようにする。

ビデオ講義を含むコンピュータサイエンスコースのキュレーションされたディレクトリ。アルゴリズム、AI、データベース、オペレーティングシステムなど幅広いトピックをカバーし、学生や独学者、開発者向けの構造化された講義ベースの学習リソースとして機能する。

データ構造、動的計画法、グラフ理論、幾何学、線形代数、数学を網羅するJavaのアルゴリズム・データ構造実装ライブラリ。Bazelビルド対応、YouTube動画チュートリアル付き。