【这周轻推荐】在github上那些你值得拥有的知识链接(o´ω`o)ノ

这篇博客汇总了GitHub上一系列优质的开源项目,涵盖编程学习、算法实践、Web开发路线图、数据科学、面试准备、算法可视化、音视频处理、编程语言和工具等多个领域。这些项目提供了丰富的学习资源,包括最佳实践、学习路径、实战项目和工具,旨在帮助程序员提升技能,准备面试,以及了解最新技术和趋势。

在这里插入图片描述

GitHub:全球最大的源代码管理平台,很多知名开源项目都在上面,如Linux内核。

关于GitHub搜索技巧整理,可以点击这里 (o)/~
GitHub上整理的一些工具

增加我们的技术储备

今天就给大家推荐一个,Best-websites-a-programmer-should-visit,GitHub 标星 3.2w+,翻译过来就是“程序员应该访问的最佳网站”。

GitHub 网址:

https://github.com/sdmg15/Best-websites-a-programmer-should-visit

在学习 CS 的时候有一些我们必须知道的有用的站点,通过这些站点增加了我们的技术储备,同时也学到了新知识。这个项目就是一个我们应该访问的不是非常全面的一些站点的列表,而且这个列表会不断更新。

作为国外的项目,也早已有了对应的中文版,下面我们来看一下它都要“溢出”屏幕的目录:

从上图可以看出它包含的内容非常多,像编码风格、通用工具、面试准备、教程、编程比赛、计算机书籍等等等等都有涉猎。

中文网址:

https://github.com/tuteng/Best-websites-a-programmer-should-visit-zh

出处:【GitHub 标星 3.2w+,程序员最该看的网站都在这里了,收藏了事半功倍!

牛逼开源项目让算法真的动了起来

一门编程语言入门之后,要想进阶,必须学习算法和数据结构。

正常的学习资料是纯文本和静态图。之前文摘菌也推荐过一个开源项目,用python实现了所有的排序算法,包括插入排序、冒泡排序、快速排序、选择排序、归并排序等。

现在,这些会“动”啦!

这是一个名为Algorithm Visualizer的直观的算法可视化工具,在里面你可以自由选择自己想学习的算法,每个算法它都清晰描绘了其原理和运作过程。

出处:【GitHub 标星 15K,这个牛逼开源项目让算法真的动了起来

2020年最全Web开发人员学习路线图

这个项目在GitHub上已经获得了118k个星星。

Below you find a set of charts demonstrating the paths that you can take and the technologies that you would want to adopt in order to become a frontend, backend or a devops. I made these charts for an old professor of mine who wanted something to share with his college students to give them a perspective; sharing them here to help the community.

出处:【GitHub标星93.8k+!2020年最全Web开发人员学习路线图

深度学习 500 问

500问系列是GitHub 上非常火的项目,原名为:DeepLearning-500-questions,中文译名:深度学习 500 问。项目发起者是川大的谈继勇同学。

谈继勇同学2018 年硕士毕业于四川大学控制工程专业,并被评为四川大学优秀毕业生。目前就职于顺丰科技有限公司,最近正在做CV领域相关的技术。他曾在Neurocomputing、Asian Journal of Control 等期刊发表论文 8 篇,其中 SCI/EI 6篇。先后在四川大学 PMCIRI 研究所、中科院信息工程研究所和香港中文大学(深圳)交流学习,主研过多项课题项目。

该项目以深度学习面试问答形式,收集了 500 个问题和答案。内容涉及了常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题。类似项目还有计算机视觉500问,自然语言处理500问等,之后也会为大家介绍。

该热门项目一直在不断更新,作者本着开源精神,不断有新的贡献者在完善项目。如今,全书已达 50 余万字,分为 18 个章节,实体书也已经出版。

出处:【GitHub 标星 3.6W+,《深度学习 500 问》2020年最新版本

最简明扼要的数据科学学习路径

试图入门一个新话题时,多数人会感到不知所措?这时候,一份明确的学习路径可以帮你去除这一焦虑。数据科学当然也有这样一套路径。

一周前在Github上出现的一份超高赞贴就总结出了这样一份“入门套路”,据这位神秘的发帖人所说,数据科学的学习不需要繁杂的准备和高深的数学知识,你只需有足够的时间、正确的学习方法、对数据分析的好奇心就足够了。

这个项目是Github上一位名为“维吉尔(Vigilio)”的开发者整理的。项目包括职业进阶路径、专业知识讲解、工具介绍等,着重强调,不走弯路,简明扼要!

Vigilio称,这篇帖子按照层次结构和复杂程度组织编写,以便让学习者对事物的运作方式有一个连贯的想法。

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