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Open Machine Learningコース

ML.NETは.NET向けのオープンソースかつクロスプラットフォームの機械学習フレームワークです。

機械学習に関する私のブログとコード。http://cnblogs.com/pinard

灵茶山艾府によるアルゴリズム競技用テンプレートライブラリ 💭💡🎈

《剑指 Offer》《图解算法数据结构》《Krahets 笔面试精选 88 题》のPython, Java, C++による解答コード。

すべてのアルゴリズムはC#で実装されている。

パターンマッチングと制約伝播に基づいた確率的言語。153の例。

Microsoft AIで最新の画期的なイノベーションを体験、学習、コーディング

⛽️「アルゴリズム突破マニュアル」：ゼロからの「アルゴリズムとデータ構造」学習チュートリアル、200問の「アルゴリズム面接頻出問題」、1000問以上の「LeetCode問題解説」、継続更新中！

🥞JavaScriptで解説・実装されたデータ構造とアルゴリズム + eBook

Web 開発者として学ぶべき有用なスキルの視覚的概要。

この型破りな教科書で、直感的な数学、コンピューティング、MLを網羅し、AI/MLの研究者/エンジニアになる。

:speech_balloon: Pythonによる機械学習コース:

コーディングテスト対策問題集 (Baekjoon Online Judge)

初級関数型アルゴリズムとデータ構造の書籍

このリポジトリには、LeetCodeのアルゴリズム問題の解答と解説が含まれています。ミディアム以上のみを収録。すべてC++/Pythonで記述し、自身で実装しています。複数回挑戦した問題にはハイパーリンクを付けています。

:books: :chart_with_upwards_trend: C#における標準的なデータ構造とアルゴリズムのプラグアンドプレイ可能なクラスライブラリプロジェクト

AIアルゴリズム職の就職攻略（準備ガイド、問題演習ガイド、リファラル、AI企業リストなどの資料を含む）。

公開されているCGALリポジトリ。下記のREADMEを参照してください。

🏋️ Python / Modern C++による全4029問のLeetCode問題ソリューション（週次更新）

FAANGの面接で出題されたコーディング問題の厳選リスト

アルゴリズム＆データ構造、システム設計の面接対策を支援するオープンソースのフラッシュカード集 💯

オンラインでロボティクス（その他関連分野）を学べる場所 🤖

Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ)回路の作成、編集、実行のためのPythonフレームワーク。

コーディング面接対策のためのスーパーリポジトリ

💻 新人開発者として知識を蓄積するための空間 👨‍💻

面接でデータ構造とアルゴリズムの問題を解くためのいくつかのコーディングパターン

Rustの機械学習フレームワーク。

.NET向けのオープンソースかつクロスプラットフォームの機械学習フレームワーク、ML.NETのサンプル。

プログラマー関連の電子書籍資料を無料で共有。個人微信公众号「编程与实战」のフォローを歓迎します。