Находите качественные проекты с открытым исходным кодом, отправляйте проекты анонимно, заявляйте права на свои проекты и редактируйте их.
Немного любопытства. Мир открытого кода.
THE FIRST COLLECTIONОбширная библиотека на Java с реализациями алгоритмов и структур данных, охватывающая структуры данных, динамическое программирование, теорию графов, геометрию, линейную алгебру и математику, с поддержкой сборки Bazel и сопутствующими видеоуроками на YouTube.
Tech Interview Handbook предоставляет бесплатные, тщательно подобранные материалы для подготовки к техническим собеседованиям для программистов, включая кодирование, поведенческие вопросы, гайды по резюме и проектирование систем.
Реализации популярных алгоритмов и структур данных на JavaScript, каждая с собственным README, пояснениями, заметками о сложности и ссылками для дальнейшего чтения. Полезно для учёбы и подготовки к собеседованиям.
labuladong 的 алгоритмические заметки: открытый набор учебных материалов и инструментов для решения задач на LeetCode. Более 60 оригинальных статей на китайском, базовые шаблоны, визуализации и плагины помогают освоить структуры данных и алгоритмы на уровне мышления, а не просто копировать код.
SciPy — это библиотека с открытым исходным кодом для математики, науки и инженерии, предоставляющая эффективные численные методы, интегрированные с массивами NumPy.
《Hello Algorithm》— открытый бесплатный入门教程 по структурам данных и алгоритмам для начинающих, с анимационными иллюстрациями и запускаемым кодом на 14 языках программирования.
See Algorithms — open-source интерактивный веб-приложение на Next.js для визуализации алгоритмов и структур данных с пошаговыми анимациями.
Чистые и хорошо документированные реализации распространенных алгоритмов и структур данных на Python для обучения и использования в качестве справочника.
Образовательный репозиторий алгоритмов на Java. Предназначен для обучения, а не для продакшена. Поддерживает Gitpod и Codecov.
ML.NET — это кроссплатформенный фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом для экосистемы .NET. Он позволяет разработчикам создавать, обучать, разворачивать и использовать собственные модели прямо в приложениях на .NET, не требуя глубоких знаний в области ML или владения Python или R.
Курируемый список курсов по компьютерным наукам с видеолекциями, охватывающий алгоритмы, ИИ, базы данных, операционные системы и многое другое.
