好开源，值得被发现。

Tech Interview Handbook 是一个全面的免费资源，帮助软件工程师准备技术面试，涵盖编码练习、行为面试题、简历指南和系统设计等内容。

该仓库汇集了基于 JavaScript 的常用算法与数据结构实现，每个条目都有独立的 README 说明、复杂度注释和延伸阅读链接，适合学习与面试准备。

labuladong 的算法笔记：一套围绕 LeetCode 的开源算法教程与刷题工具集。通过 60 余篇原创中文文章、核心套路框架、可视化面板及多平台插件，帮助学习者从思维层面掌握数据结构与算法，而非仅堆砌代码。

SciPy是一个开源数学、科学与工程软件库，提供高效的数值计算例程，专为与NumPy数组集成而设计。

《Hello 算法》是一本开源免费、新手友好的数据结构与算法入门教程，采用动画图解和一键运行代码的方式，支持简中、繁中、英文、日文、俄文等多语言阅读，涵盖 Python、Java、C++、Go、Rust 等 14 种编程语言实现。

一个交互式可视化学习平台，通过逐步动画、自定义输入和播放控制，让算法和数据结构易于理解。

这是一个提供常用算法和数据结构Python实现的开源项目，旨在为学习和参考提供简洁、文档齐全的代码示例。项目涵盖了多种经典算法与数据结构，并配有详细的类型提示与复杂度说明，方便开发者快速查阅与学习。

The Algorithms - Java 是一个开源仓库，包含大量用 Java 编写的算法实现，旨在供教育学习使用。项目说明指出这些实现主要用于学习，效率可能低于 Java 标准库。该仓库提供完整的应用程序目录和贡献指南，利用 GitHub Actions 构建，通过 Codecov 跟踪代码覆盖率，拥有 Discord 社区，并支持 Gitpod，允许用户直接在浏览器中运行、编辑或贡献代码。该项目适合作为算法模式和 Java 实现的参考学习资料，而非生产级库。

ML.NET 是一个面向 .NET 生态系统的开源、跨平台机器学习框架，使开发者无需 Python 或 R 语言经验即可在应用中构建、训练、部署和使用自定义模型。

一个精选的计算机科学课程视频讲座列表，涵盖算法、人工智能、数据库、操作系统等主题。

一个全面的Java算法与数据结构实现库，涵盖数据结构、动态规划、图论、几何、线性代数和数学，支持Bazel构建，并配有配套的YouTube视频教程。