Una colección súper detallada de preguntas de entrevistas y materiales para ingenieros de algoritmos (experiencia de entrevistas de algoritmos/combate de código/cursos en línea/concursos, etc.)

Aquí está la arena del algoritmo, enseñando trucos de artes marciales de IA.

Directorio de recursos:

1. Ingeniero de algoritmos

Github, Niuke.com, Zhihu, blog personal, cuenta oficial de WeChat, otros

2. Aprendizaje automático

Preguntas de la entrevista, materiales, código de práctica

3. Aprendizaje profundo

Entrevistas, materiales, código de combate Pytorch, código de combate TensorFlow, cursos en línea

4. C/C++

5. pitón

6. Competencia/competencia

7. Plantilla de currículum

8. Otros

1. Ingeniero de algoritmos

Github

• Notas de entrevista de algoritmo/aprendizaje profundo/PNL Github

  • https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese

• Ingeniero de algoritmos entrevista Github

  • https://github.com/PPshrimpGo/AIinterview

• Colección de reclutamiento de otoño de 2019 Github

  • https://github.com/zslomo/2019-Autumn-recruitment-experience

• Entrevista técnica conocimiento esencial Github

  • https://github.com/CyC2018/CS-Notas

• Algoritmo de IA Estrategia de búsqueda de empleo Github (amusi)

  • https://github.com/amusi/AI-Job-Notas

• Ali, Tencent, Baidu, Huawei, Jingdong, Sogou y Didi última colección de preguntas de la entrevista Github

  • https://github.com/xiaole0310/interview-

• (Estrategia de nivelación del algoritmo de entrevista) - (Solución del problema de LeetCode) - (Sword se refiere a la solución del problema de oferta) "Github

  • https://github.com/guokaide/algoritmo

• MVision-increíble Github

  • https://github.com/Ewenwan/MVision

• Hoja de información de trabajo de pasantía de algoritmo 2020, que incluye en parte códigos de inserción internos, preguntas y respuestas comunes de entrevistas de trabajo de algoritmo de aprendizaje profundo, experiencia de pasantía de visión artificial de verano y resumen Github

  • https://github.com/HarleysZhang/2019_algorithm_intern_information

• Entrevista diaria Github

  • https://github.com/datawhalechina/Entrevista-diaria

• El último resumen en 2019, Ali, Tencent, Baidu, Meituan, Toutiao y otras preguntas y respuestas de entrevistas técnicas, análisis y resumen de interrogadores expertos Github

  • https://github.com/0voice/interview_internal_reference

Niuke.com

• Reclutamiento de primavera 19 de Megvii-Investigador de algoritmos-Liangjing nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/167336

• Resumen de la entrevista de la pasantía del algoritmo Tencent nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/163996

• Algoritmo detallado de contratación de primavera cara a cara (oferta de 8 empresas, incluidas Megvii/Hikvision/United Imaging) nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/163388

• Algoritmos comunes/aprendizaje automático de nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/61907

• 20th-Vision Algorithms-Summer Internship nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/173292

• Publicación del algoritmo de pasantía de Bytedance por nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/174565

• Ali Tencent Huya Machine Learning Algorithm cara a cara con nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/175759

• Gráficos byte beat y cara de práctica de algoritmo de imagen de nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/178153

• Pinduoduo Algorithm Becario cara a cara con nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/177911

• Cara del algoritmo a través del portal nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/180976

• Mianjing (Tencent AI Lab, Ali Dharma Institute, Huawei y otras empresas se reúnen) nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/180087

• cv cara de pandilla por nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/159266

• Práctica del algoritmo de Xiaocaiji cara a cara con nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/181770

• Aprendizaje automático/algoritmo entrevista de reclutamiento escolar resumen del sitio de prueba nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/165930

• Prácticas de verano en visión artificial cara a cara con nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/186000

• Codificador de ahora cara a cara algorítmica (Aliyun, 1, 2, 3, cross, hr face)

  • https://www.nowcoder.com/discuss/172079

• Práctica de reclutamiento de primavera cara a cara (publicación del algoritmo cv) nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/183555

• Algoritmo doble no Benshuo acompañado de nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/186247

• Reclutamiento de primavera de 2018 para HKUST Xunfei, Huawei, Sensors Data, Toutiao Mianjing nowcoder de hoy

  • https://www.nowcoder.com/discuss/75136?type=2&order=3&pos=254&page=1

• 2020 Spring Recruitment Internship-Algorithm Post (Computer Vision) nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/186113

• Pasante de algoritmo de aprendizaje profundo iQIYI cara a cara con nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/185614

• Ali, Megvii, Amazon, Google se enfrentan de nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/172693

• Trucos de primavera para novatos en algoritmos nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/188295

• Algoritmos de aprendizaje automático cara a cara (Tencent Ali NetEase) nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/75166?type=2&order=3&pos=250&page=1

• Pandilla de algoritmos de prácticas Xuelei Mianjing, SenseTime, Queshi, Ali, ByteDance nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/192689?type=2

• Machine Learning/Data Mining Post 2019 Resumen de reclutamiento de otoño nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/138721

• Algoritmo presencial (Ali, Tencent, Meituan, etc.) nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/77924?type=2&order=3&pos=195&page=1

• Reclutamiento de primavera y algoritmo de reclutamiento de otoño Machine Learning Gang Mian Jing (Ali, Tencent, Meituan, Ctrip) nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/106725

• Reclutamiento de Primavera (Apéndice) nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/79729

• algoritmo de visión artificial publicado por nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/128148

• Algoritmos de aprendizaje automático cara a cara --- Reclutamiento de otoño de 2018 nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/32008

• Alibaba & Tencent Spring Recruitment Algorithm cara a cara por nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/198290?type=2&order=3&pos=7&page=1

• Pasantía de verano de Ali Six Faces Nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/180007

• algoritmo de visión artificial publicado por nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/128148

• Ali Dharma CV Algorithm cara a cara con nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/216797

• Ingeniero de algoritmos cara a cara lucha en frío hongo Teng red 3 con respuesta ahoracodificador

  • https://www.nowcoder.com/discuss/231656

• Superficie del algoritmo Sogou de nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/231973

• SenseTime 20 Escuela Reclutamiento CV Algoritmo Investigador Cara a cara (Tres caras + HR Cara) nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/209857

• Ayuda con la tarea/Período Cámbrico/Shangtang/HKUST Xunfei Noodle Classic nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/218906

• Mianjing | Tencent/Baidu/ByteDance/Pinduoduo/Huawei/Meituan/Cambrian/Huya y otros codificadores de ahora

  • https://www.nowcoder.com/discuss/241988

• Algorithm Autumn Recruitment está en la orilla, todos vamos, me retiraré primero (adjunte todas las escrituras cara a cara) nowcoder

  • https://www.nowcoder.com/discuss/244979

AI algoritmo entrevista de trabajo 1000 preguntas y análisis

Se ha subido "Knowledge Planet - AI Knowledge Base"

​

saber casi

• Gráfico de radar de habilidades de entrevista que los ingenieros de algoritmos deben conocer

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/54089811

• Como profesional de la visión por computadora, ¿cómo recibió una oferta de una gran empresa? ¿Puedes compartirlo? zhihu

  • https://www.zhihu.com/question/272045026/answer/366665187

• Bytedance algoritmo de visión por computadora pasante entrevista en video zhihu

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/59270912

• Algoritmo de reclutamiento de otoño de 2019 experiencia cara a cara

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/42936891

• Experiencia posterior a la pasantía de computación visual CVTE

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/59223324

• ¿Cuáles son las preguntas de algoritmo de entrevista más comunes para las empresas de Internet? zhihu

  • https://www.zhihu.com/question/24964987/answer/586425979

• ¿Cómo es la situación de reclutamiento en la dirección de visión por computadora (cv) este año?¿Hay un excedente de talentos?zhihu

  • https://www.zhihu.com/question/293700785

blog personal

• Manual del ingeniero de algoritmos de IA Blog

  • http://www.huaxiaozhuan.com/

• Blog de resumen de la entrevista de Xiaomi

  • https://wx.qnmlgb.tech/articles/5c55c999ce56ab804b1526cd/

• Baidu/SenseTime AI Entrevista CSDN

  • https://blog.csdn.net/emma1222/article/details/86551435

• Resumen de la experiencia de reclutamiento escolar algorítmico (Baidu, Alibaba, Tencent, Toutiao) CSDN

  • https://blog.csdn.net/ML_SDD/article/details/84986528

• CV Ordenador Papel Vista rápida CSDN

  • https://me.csdn.net/u014636245

Cuenta pública de WeChat

• Sitio web de entrevistas en video para pasantes con el algoritmo de visión por computadora de Alibaba

  • https://bit.ly/2n6xJNw

• Experiencia en entrevistas Sitio web del ingeniero de algoritmos de IA (perspectiva del entrevistador)

  • https://bit.ly/2nLRaLX

• De Zero Foundation a BAT Algorithm Post SP - Sitio web de Raiders de preparación de reclutamiento de otoño

  • https://bit.ly/2luBZpw

• Sitio web presencial de la oferta de prácticas de verano de Ant Financial/Megvii/ArcSoft/Tencent Youtu

  • https://bit.ly/2nGEeXy

• Mis dos años en Meituan (prueba escrita/entrevista/intercambio de experiencias cara a cara de contratación escolar adjunta) sitio web

  • https://bit.ly/2lyxQ3Y

• ¡1000 preguntas de entrevista, una colección de preguntas de entrevista de aprendizaje automático BAT! sitio web

  • https://bit.ly/2nKXnHZ

• ¿Cómo obtener una oferta con la que esté satisfecho? sitio web

  • https://bit.ly/2nGFnOQ

• Sitio web de preguntas comunes de entrevistas sobre aprendizaje automático y aprendizaje profundo (parte 1)

  • https://bit.ly/2nDAG8q

• Sitio web de preguntas comunes de entrevistas sobre aprendizaje automático y aprendizaje profundo (parte 2)

  • https://bit.ly/2mfFLU5

• ¡Ruta completa de aprendizaje de IA, el arreglo de recursos más detallado! sitio web

  • https://bit.ly/2nE3m15

• Sitio web de Mian Jing de Ant Financial (oferta ya tomada)

  • https://bit.ly/2m4Fzaq

• 30 empresas de inversión extranjeras, más de 10 ofertas, mi largo viaje de reclutamiento de otoño sitio web

  • https://bit.ly/2lyjwsb

• ¿Cuál es la experiencia del triple colgado BAT? ¡La hermana del maestro cuenta la historia de angustia, sangre y lágrimas! sitio web

  • https://bit.ly/2nJmWcl

• Sitio web de Preguntas de la entrevista sobre los fundamentos de la ciencia de datos y el aprendizaje automático

  • https://bit.ly/2lBuRYH

• Sitio web de Computer Vision, Algorithm Post Internship Interview (Ali/Gelingshentong/Nanjing Horizon Robotics)

  • https://bit.ly/2nMscvZ

• Cara a cara | Las lecciones de reclutamiento de primavera del sitio web de dos entrevistas de Tencent

  • https://bit.ly/2n6MzDG

• Empresa Face++: dos rondas de entrevistas técnicas a través del sitio web

  • https://bit.ly/2mdCHb9

• Sitio web de intercambio de experiencias de entrevistas de reclutamiento de otoño

  • https://bit.ly/2lCy8qE

• Cara a cara + intercambio de experiencias | Sitio web de revisión posterior del algoritmo de reclutamiento de otoño de 2019

  • https://bit.ly/2mfZi6P

• Estudiantes universitarios junior cara a cara en el sitio web de big data de Ali (caducado)

  • https://bit.ly/2lDzbqm

• Sitio web de revisión de trabajo del algoritmo de reclutamiento de otoño de 2019

  • https://bit.ly/2nGprMt

• Entrevisté a 10 empresas de algoritmos y aquí están todas las preguntas que puedo recordar de su sitio web

  • https://bit.ly/2lyC2AJ

• Sitio web de resumen de la entrevista del ingeniero de algoritmos de visión por computadora (Megvii, Shangtang, Zhiyun, Haikang)

  • https://bit.ly/2nbjZAW

• Entrevista de reclutamiento de otoño | Didi 20 Reclutamiento escolar Algoritmo CV Entrevista de trabajo Intercambio de experiencias (tres lados) sitio web

  • https://bit.ly/2ncyt3u

• Sitio web cara a cara de big data de ocho empresas estatales (productos secos, respuestas detalladas)

  • https://bit.ly/2ndSxT9

otro

• Liao Xuefeng AI entrevista materiales BaiduYun pd: uzj9

  • https://pan.baidu.com/s/10NL2yJxsBFjq8PP-wdBfuw

  • pd:uzj9

• Soluciones a Introducción a Algoritmos Github

  • https://github.com/gzc/CLRS

• CV papeles de campo palabras comunes zhihu

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/60049093

• Campo CV Papel papel palabras comunes zhihu

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/58860096

• Todo lo que necesitas saber para conseguir el trabajo Github

  • https://github.com/kdn251/entrevistas

• Todo lo que necesitas para prepararte para tu entrevista técnica Github

  • https://github.com/andreis/interview

• Materiales para ayudarte en tu próxima entrevista de codificación Github

  • https://github.com/yangshun/tech-interview-handbook

2. Aprendizaje automático

preguntas de entrevista

• Algoritmo de entrevista de aprendizaje automático Combing Blog

  • https://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html

• ¿Cómo juzga el entrevistador el nivel de aprendizaje automático del entrevistador?

  • https://www.zhihu.com/question/62482926

• aprendizaje-automático-entrevista-preguntas Github

  • https://github.com/Sroy20/machine-learning-interview-questions

• Blog de resumen de preguntas de entrevistas sobre aprendizaje automático y aprendizaje profundo

  • https://bit.ly/2mgUSfY

• Recursos de revisión de entrevistas de aprendizaje automático Github

  • https://github.com/wangyuGithub01/Machine_Learning_Resources

Aprendiendo materiales

• Tu nuevo Mentor para Data Science E-Learning Github

  • https://github.com/clone95/Virgilio

• El libro "Machine Learning Practical Combat" traducido por el Sr. Wang Bin implementa Github con código python

  • https://github.com/wzy6642/Machine-Learning-in-Action-Python3

• PRML(python) Github

  • https://github.com/ctgk/PRML

• Todos los algoritmos en los "Métodos de aprendizaje estadístico" del Dr. Li Hang se implementan en Python en Github

  • https://github.com/WenDesi/lihang_book_algorithm

• <Métodos de aprendizaje estadístico> implementación del código de la segunda edición Github

  • https://github.com/fengdu78/código-lihang

• <Aprendizaje automático> (Libro de sandía) Análisis de derivación de fórmulas Github

  • https://github.com/datawhalechina/pumpkin-book

• Código de libro <Data Science Combat> Github

  • https://github.com/oreillymedia/doing_data_science

• Práctica de aprendizaje automático (Python3) Github

  • https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning

• Aprendizaje automático Coursera 163 impartido por Wu Enda

  • https://www.coursera.org/learn/machine-learning

• Soluciones a Introducción a Algoritmos Tercera Edición Github

  • https://github.com/walkccc/CLRS

• Data-Science--Cheat-Sheet Github

  • https://github.com/abhat222/Data-Science--Cheat-Sheet

• Curso acelerado de ciencia de datos Github

  • https://maria-antoniak.github.io/2018/11/19/data-science-crash-course.html

• Lista de hojas de trucos de ciencia de datos para gobernar el mundo Github

  • https://github.com/FavioVazquez/ds-cheatsheets

• Su nuevo mentor para el aprendizaje electrónico de ciencia de datos. Github

  • https://github.com/virgili0/Virgilio

• Primeros pasos con Python3 Machine Learning Github

  • https://github.com/liuyubobobo/Play-with-Machine-Learning-Algorithms

• DrWhy es la colección de herramientas para IA explicable (XAI) Github

  • https://github.com/ModelOriented/DrPor qué

• Ajustar modelos interpretables. Explicar el aprendizaje automático de caja negra. Github

  • https://github.com/jwasham/codificación-entrevista-universidad

• Notas de "Aprendizaje automático" de Li Hongyi Github

  • https://github.com/datawhalechina/leeml-notas

• Aprendizaje automático (Machine Learning) Aprendizaje profundo (Deep Learning) Puntos de conocimiento e implementación de código Github a menudo probado en entrevistas de PNL

  • https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP

Código de combate

• Algoritmo de aprendizaje automático python implementa Github

  • https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python

• 100-Days-Of-ML-Code versión china Github

  • https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code

• Github de aprendizaje automático hecho en casa

  • https://github.com/trekhleb/homemade-machine-learning

• Códigos de Python para algoritmos comunes de aprendizaje automático Github

  • https://github.com/susanli2016/Machine-Learning-with-Python

• Machine-Learning-Study-Path-marzo-2019 Github

  • https://github.com/clone95/Machine-Learning-Study-Path-March-2019

• Los mejores recursos en Machine Learning & AI Github Website

  • https://github.com/RemoteML/bestofml

  • https://bestofml.com/

• AiLearning - ML, aprendizaje profundo Github

  • https://github.com/apachecn/AiLearning

• Un curso de aprendizaje automático con Python Github

  • https://github.com/machinelearningmindset/machine-learning-course

• Aprendizaje automático, en numpy Github

  • https://github.com/ddbourgin/numpy-ml

• Un completo plan de estudios de informática para convertirte en ingeniero de software. Github

  • https://github.com/ddbourgin/numpy-ml

3. Aprendizaje profundo

entrevista

• Preguntas de la entrevista de aprendizaje profundo Github

  • https://github.com/elviswf/DeepLearningBookQA_cn

• Hoja de información de trabajo de pasantía de algoritmo 2020, algunas de las cuales incluyen códigos de interpolación y preguntas y respuestas comunes de entrevistas de trabajo de algoritmo de aprendizaje profundo Github

  • https://github.com/HarleysZhang/2019_algorithm_intern_information

• Resumen de la entrevista de aprendizaje profundo Preguntas de la entrevista de aprendizaje profundo Github

  • https://github.com/ShanghaiTechAIClub/DLInterview

• Resumen de puntos de entrevista de aprendizaje profundo (preguntas de entrevista) zhihu

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/62935978

• Algunos puntos de prueba de entrevista relacionados con el aprendizaje en profundidad que he organizado

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/48374690

material

• Blog de habilidades prácticas de redes neuronales profundas

  • https://bit.ly/2nJvQXj

• Aprendizaje profundo desde el nivel básico hasta el avanzado 12 preguntas y respuestas clásicas Blog

  • https://bit.ly/2lBD0ML

• Resumen de los puntos de conocimiento de visión artificial

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/58776542

• Github de inteligencia artificial gráfica

  • https://okai.brown.edu/zh/index.html

• increíble-aprendizaje profundo Github

  • https://github.com/ChristosChristofidis/awesome-deep-learning

• Aprendizaje profundo 500 Pregunte a Github

  • https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-preguntas

• El profesor Qiu Xipeng de la Universidad de Fudan lanzó <Red neuronal y aprendizaje profundo>

  • Libro de Github
    https://github.com/nndl/nndl.github.io

  • Códigos de muestra de Github 
    https://github.com/nndl/nndl-codes

  • Ejercicios del curso de Github 
    https://github.com/nndl/exercise

• Curso de Berkeley <Aprendizaje profundo práctico>

  • Github https://github.com/d2l-ai/d2l-zh

  • Página de inicio del curso http://courses.d2l.ai/berkeley-stat-157/

  • bilibili https://space.bilibili.com/209599371/channel/detail?cid=23541

  • Cursos y ejercicios https://github.com/d2l-ai/berkeley-stat-157

  • Versión en inglés http://d2l.ai/

  • Versión china http://zh.d2l.ai/

  • Versión PyTorch https://github.com/dsgiitr/d2l-pytorch

• <Teoría y práctica del aprendizaje profundo: mejora> Github

  • http://fancyerii.github.io/2019/03/14/dl-libro/

• Impresionante_Computer_Vision Github

  • https://github.com/ahong007007/Awesome_Computer_Vision

• Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap Github

  • https://github.com/floodsung/Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap

• Vídeo explicativo de las redes neuronales

  • YouTube https://youtu.be/aircAruvnKk?list=PLZHQObOWTQDNU6R1_67000Dx_ZCJB-3pi

  • bilibili http://space.bilibili.com/88461692/#/

• Libros en línea sobre redes neuronales y aprendizaje profundo

  • sitio web http://neuralnetworksanddeeplearning.com/

  • chino https://tigerneil.gitbooks.io/neural-networks-and-deep-learning-zh/content/

• Huashu Deep Learning versión china Github

  • https://github.com/exacity/deeplearningbook-chino

• Abrir el sitio web del blog de IA

  • https://blog.openai.com/

• Sitio web del blog de destilación

  • https://destilar.pub/

• Sitio web del blog BAIR

  • http://bair.berkeley.edu/blog/

• Sitio web del blog DeepMind

  • https://deepmind.com/blog/?category=research

• Sitio web del blog de Andrej Karpathy

  • http://karpathy.github.io/

• Sitio web del blog de Christopher Olah

  • http://colah.github.io/

• Sitio web del blog WildML

  • http://www.wildml.com/

• Sitio web del blog de Ruder

  • http://ruder.io/

• Sitio web del blog FAIR

  • https://research.fb.com/blog/

• Sitio web del blog de inFERENCIA

  • http://www.inferencia.vc/

• Sitio web del blog de Andrew Trask

  • http://iamtrask.github.io/

• Sitio web del blog Graduate Descent

  • http://timvieira.github.io/blog/

• Sitio web del blog de Adit Deshpande

  • https://adeshpande3.github.io/

• Notas de estudio de ML/DL (básico + tesis) Github

  • https://github.com/lartpang/Machine-Deep-Learning

• Algunos modelos en la red neuronal profunda para un diagrama unificado Github

  • https://github.com/weslynn/AlphaTree-graphic-deep-neural-network

• aprendizaje profundo de cinco días

  • sitio web https://mlelarge.github.io/dataflowr-web/cea_edf_inria.html

  • Github https://github.com/mlelarge/dataflowr

• Learn_Computer_Vision Github

  • https://github.com/llSourcell/Learn_Computer_Vision

• Explicando las matemáticas de cómo las redes neuronales aprenden Github

  • https://github.com/omar-florez/scratch_mlp

• (Microsoft) Un breve tutorial sobre los principios básicos de la red neuronal de IA Github

  • https://github.com/microsoft/ai-edu/tree/master/

• Manual de aprendizaje profundo BaiduYun pw:dy6h

  • https://pan.baidu.com/s/1ew3aVZizVkPVKUFx2AtDjw

  • pw: dy6h

• Un recurso educativo para ayudar a cualquier persona a aprender el aprendizaje de refuerzo profundo Github

  • https://github.com/openai/girando

• Sitio web de Notas técnicas sobre el uso de la ciencia de datos y la inteligencia artificial

  • https://chrisalbon.com/

Código de combate Pytorch

• antorcha

  • Github https://github.com/pytorch/pytorch

  • Sitio web https://pytorch.org/

• Ejemplos oficiales de pytorch Github

  • https://github.com/pytorch/ejemplos

• Tutoriales oficiales de pytorch Github

  • https://github.com/pytorch/tutoriales

• Stanford-cs-230-aprendizaje profundo Github

  • https://github.com/afshinea/stanford-cs-230-deep-learning

• práctico AI Github

  • https://github.com/GokuMohandas/practicalAI

• PyTorch Manual Chino Github

  • https://github.com/zergtant/pytorch-handbook

• <Marco de trabajo de aprendizaje profundo PyTorch: Introducción y práctica> Código correspondiente Github

  • https://github.com/chenyuntc/pytorch-libro

• código-de-aprendizaje-aprendizaje-profundo-con-pytorch Github

  • https://github.com/L1aoXingyu/code-of-learn-deep-learning-with-pytorch

• Awesome-pytorch-list Github

  • https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list

• Código de soporte Github en <Tutorial práctico de entrenamiento del modelo Pytorch>

  • https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial

• Una guía de estilo no oficial y un resumen de mejores prácticas para PyTorch Github

  • https://github.com/IgorSusmelj/pytorch-styleguide

• fast.ai curso de álgebra lineal computacional Github

  • https://github.com/fastai/numerical-linear-algebra

• Awesome-PyTorch-Chino Github

  • https://github.com/INTERMT/Impresionante-PyTorch-Chino

• Cree una startup de IA con PyTorch Github

  • https://github.com/llSourcell/Build-an-AI-Startup-con-PyTorch

Código de combate TensorFlow

• TensorFlow-From-Zero-To-One Github

  • https://github.com/amusi/TensorFlow-From-Zero-To-One

• tensorflow2 tutorial chino Github

  • https://github.com/czy36mengfei/tensorflow2_tutorials_chinese

• Tutorial de Tensorflow2 Github

  • https://zhuanlan.zhihu.com/c_1091021863043624960

• Machine Learning y Deep Learning en Python usando Scikit-Learn, Keras y TensorFlow 2 Github

  • https://github.com/ageron/handson-ml2

• Colección de recursos chinos TensorFlow Gitee

  • https://gitee.com/fendouai/Awesome-TensorFlow-Chinese

• Notebooks para mi curso de Deep Learning con TensorFlow 2 y Keras Github

  • https://github.com/ageron/tf2_course

Clase en línea

• Stanford CS231n Li Feifei Visión por computadora NetEase Cloud Classroom

  • https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1003223001

• Aprendizaje automático estadístico Netease Cloud Classroom

  • https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1692004

• Introducción al aprendizaje automático NetEase Cloud Classroom

  • https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1694003

• Ng Enda Ingeniero de aprendizaje profundo Netease Cloud Classroom

  • https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm

• Curso introductorio de conceptos básicos de visión artificial (desde algoritmos hasta aplicaciones prácticas) Instituto de investigación de IA

  • http://www.mooc.ai/course/353

• Carnegie Mellon University Otoño de 2018 "Introducción al aprendizaje profundo" AI Institute

  • http://www.mooc.ai/course/562

• CS224n Curso de procesamiento profundo del lenguaje natural de Stanford AI Study Club

  • http://www.mooc.ai/course/494

• 2018 MIT 6.S094 Curso de aprendizaje profundo y conducción autónoma del MIT Instituto de investigación de IA

  • http://www.mooc.ai/course/483

• Aprendizaje profundo: visión artificial avanzada udemy

  • https://www.udemy.com/advanced-computer-vision/

• Certificación de Visión por Computador de la Universidad Estatal de Nueva York Coursera

  • https://www.coursera.org/specializations/computervision

• Redes neuronales convolucionales Coursera

  • https://www.coursera.org/learn/convolutional-neural-networks

• Deep Learning y Computer Vision AZ: OpenCV, SSD y GAN udemy

  • https://www.udemy.com/course/computer-vision-az/

• Serie de especialización en aprendizaje profundo de Ng Enda

  • Coursera https://www.coursera.org/specializations/deep-learning

  • 163 https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm/

• CS231n

  • http://cs231n.stanford.edu/

• CS224n

  • http://web.stanford.edu/class/cs224n/

• Cursos abiertos de Stanford: sitio web de probabilidad y estadística Probabilidad y estadística

  • https://online.stanford.edu/courses/gse-yprobstat-probability-and-statistics

• Sitio web de Álgebra lineal del curso abierto del MIT Álgebra lineal

  • https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-06-linear-algebra-spring-2010/

• Aprendizaje profundo práctico para codificadores, sitio web v3 lanzado por Fastai en 2019

  • https://curso.fast.ai/

  • https://www.bilibili.com/video/av41718196/

• Curso de aprendizaje automático de Stanford Aprendizaje automático (Coursera) Coursera

  • https://www.coursera.org/learn/machine-learning

• Stanford Curso de especialización en modelos gráficos probabilísticos Especialización en modelos gráficos probabilísticos (Coursera) Coursera

  • https://www.coursera.org/specializations/probabilistic-graphical-models

• Introducción al aprendizaje por refuerzo

  • bilibili https://www.bilibili.com/video/av24060851/

  • youtube https://www.youtube.com/playlist?list=PLqYmG7hTraZDM-OYHWgPebj2MfCFzFObQ

• Full Stack Deep Learning Bootcamp (video del curso): un curso práctico guiado para desarrolladores familiarizados con los fundamentos del aprendizaje profundo Full Stack Deep Learning Bootcamp

  • Github https://github.com/full-stack-deep-learning/fsdl-text-recognizer-project

  • bilibili https://www.bilibili.com/video/av49643298

  • sitio web https://fullstackdeeplearning.com/march2019

• Cómo ganar un concurso de ciencia de datos: aprende de los mejores Kagglers (Coursera) cursoa

  • https://www.coursera.org/learn/competitive-data-science

• CS188 Berkeley <Introducción a la Inteligencia Artificial> curso BerkeleyX: CS188.1x Inteligencia Artificial

  • bilibili https://www.bilibili.com/video/av39489278/

  • sitio web https://inst.eecs.berkeley.edu/~cs188/fa18/

• Curso lanzado por Fast.ai: Aprenda Deep Learning desde cero Deep Learning desde el sitio web de Foundations

  • https://www.fast.ai/2019/06/28/course-p2v3/

• CS230 Curso de aprendizaje profundo de Stanford (otoño de 2018) CS230: Aprendizaje profundo | Otoño de 2018

  • bilibili https://www.bilibili.com/video/av47055599/

  • youtube https://www.youtube.com/playlist?list=PLoROMvodv4rOABXSygHTsbvUz4G_YQhOb

• Curso de práctica de TensorFlow en línea de Deeplearning.ai Sitio web de TensorFlow en la práctica

  • https://www.deeplearning.ai/tensorflow-in-practice/

• Sitio web del curso de aprendizaje automático Python del MIT Machine Learning with Python-From Linear Models to Deep Learning

  • https://www.edx.org/course/machine-learning-with-python-from-linear-models-to-deep-learning

• Stanford CS224U Curso de comprensión del lenguaje natural CS224U: Sitio web de Comprensión del lenguaje natural

  • http://web.stanford.edu/class/cs224u/index.html

• Chen Yunong Aprendizaje profundo aplicado 107 Primavera - Aprendizaje profundo aplicado, Universidad de Taiwán

  • bilibili https://www.bilibili.com/video/av46656764/

  • sitio web https://www.csie.ntu.edu.tw/~miulab/s107-adl/

• Profesor Lin Xuantian de la Universidad Nacional de Taiwán <Machine Learning Cornerstone> curso bilibili 

  • https://www.bilibili.com/video/av12463015/

• Curso de profesor de la Universidad Nacional de Taiwán Lin Xuantian "Técnicas de aprendizaje automático" curso bilibili 

  • https://www.bilibili.com/video/av12469267/

• Sitio web del último curso de aprendizaje automático de la Universidad NTU Li Hongyi (2019)  

  • http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html

4. C/C++

• Resumen de conocimientos básicos de C/C++ entrevista Github

  • https://github.com/huihut/interview

• Clasificación de preguntas de entrevista de prueba escrita de C ++ comunes

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/69999591

• Resumen del problema de C/C++ Github

  • https://github.com/linw7/Skill-Tree/blob/master/%E7%BC%96%E7%A8%8B%E8%AF%AD%E8%A8%80C++.md

• Código de solución de problemas de Leetcode Almacén (C++) Github

  • https://github.com/liuyubobobo/Play-Leetcode

• LeetCode, HackRank, 剑指offer, implementación de algoritmo clásico (C++) Github

  • https://github.com/knightsj/awesome-algorithm-question-solution

• Notas de estructura de datos y algoritmoEstructura de datos y algoritmo/leetcode/lintcode Solución Github

  • https://github.com/billryan/algorithm-exercise

• aprenderOpencv Github

  • https://github.com/spmallick/learnopencv

• Soluciones a Introducción a Algoritmos Tercera Edición

  • Github https://github.com/walkccc/CLRS/

  • Blog https://walkccc.github.io/CLRS/

• LeetCode Animación Github

  • https://github.com/MisterBooo/LeetCodeAnimation

• solución de problemas de leetcode, grabe su propia ruta de resolución de problemas de leetcode Github

  • https://github.com/azl397985856/leetcode

• Sword se refiere a la segunda edición de la oferta de BaiduYun

  • https://pan.baidu.com/s/1wU-8q3Mqvr3x6Et8t77Chg

• Código de implementación de C++ de <Introducción al algoritmo> Github

  • https://github.com/huaxz1986/cplusplus-_Implementation_Of_Introduction_to_Algorithms

• 50 códigos que se deben conocer sobre estructuras de datos y algoritmos para implementar Github

  • https://github.com/wangzheng0822/algo

• Juega Leetcode con diferentes lenguajes de programación Github

  • https://github.com/luliyucoordinate/Leetcode

• leetcode Github

  • https://github.com/azl397985856/leetcode

• visualizador de algoritmos Github

  • https://github.com/algorithm-visualizer/algorithm-visualizer

• Programa de demostración de código de caso e imagen de efecto Github basado en OpenCV4.0 C++/Python SDK

  • https://github.com/gloomyfish1998/opencv_tutorial

• Soluciones LeetCode en C++ 11 y Python3 Github

  • https://github.com/pezy/LeetCode

Análisis de temas de LeetCode en cuatro lenguajes de programación: Python, C++, Java y Go

¡ También se puede encontrar en " Knowledge Planet - AI Knowledge Base "!

5. pitón

• Pregunta de la entrevista sobre Python 1 Github

  • https://github.com/taizilongxu/interview_python

• Preguntas de la entrevista sobre Python 2 Github

  • https://github.com/kenwoodjw/python_interview_question

• LeetCode, HackRank, 剑指offer, implementación de algoritmo clásico (Python) Github

  • https://github.com/apachecn/awesome-algorithm

• Oferta de Jianzhi (versión de python) / diagrama de algoritmo / conceptos básicos de python / estructura de datos Github

  • https://github.com/weixianglin/oh-my-python

• Preguntas de la entrevista del algoritmo python Github

  • https://github.com/leeguandong/Interview-code-practice-python

• Todos los algoritmos implementados en Python Github

  • https://github.com/TheAlgorithms/Python

• Mejora tu Python arreglando errores Github

  • https://github.com/qxf2/wtfiswronghere

• Traducción al chino de wtfpython Github

  • https://github.com/leisurelicht/wtfpython-cn

• Desarrollo de prueba de interfaz de automatización de big data de inteligencia artificial de Python Chinese library-python. Descarga de libros y resumen de la biblioteca de python Github

  • https://github.com/china-testing/python-api-tesing

• Las entrevistas de Python están aquí [más de 315 preguntas] Blog

  • https://github.com/ethan-funny/explore-python

• La belleza de la programación de Python Github

  • https://github.com/jackfrued/Python-100-Days

• Python - 100 días de principiante a maestro Github

  • https://github.com/jackfrued/Python-100-Days

• Desarrollo con Python en el blog de Windows

  • https://github.com/vinta/awesome-python

• Una lista seleccionada de increíbles marcos, bibliotecas, software y recursos de Python Github

  • https://github.com/vinta/awesome-python

6. Competencia/competencia

• competencia de ciencia de datos kaggle

  • https://tianchi.aliyun.com/competition/gameList/activeList

• Concurso Alibaba Cloud Tianchi

  • https://challenger.ai/?lan=zh

• Retador de IA

  • https://challenger.ai/?lan=zh

• Plataforma de competencia HeyWhale/Kesai AI

  • https://www.kesci.com/home/competencia

• Plataforma de competencia FlyAI

  • https://aistudio.baidu.com/aistudio/#/competición

• Competición de IA de Baidu

  • http://www.dcjingsai.com/static_page/cmpList.html

• concurso de corriente continua

  • http://www.dcjingsai.com/static_page/cmpList.html

• Concurso Fuente de datos

  • https://signate.jp/competiciones

• Competencia SIGNATE de Japón

  • https://signate.jp/competiciones

• Awesome-AI-competiciones

  • https://github.com/HuangCongQing/AI_competitions

• Datos controlados

  • https://www.drivendata.org/competiciones/

• MultitudANALYTIX

  • https://www.innocentive.com/our-solvers/

• InnoCentive

  • https://www.innocentive.com/our-solvers/

• Desafíos TunedIT

  • https://competiciones.codalab.org/

• CodaLab

  • https://datahack.analyticsvidhya.com/?utm_source=main-logo

• Analítica Vidya

  • https://www.crowdai.org/challenges

• multitudAI

  • https://www.datasciencechallenge.org/

• Desafíos de la ciencia de datos

  • https://www.datasciencechallenge.org/

7. Plantilla de currículum

• Impresionante currículum para chino Github

  • https://github.com/amusi/AI-Job-Resume

• Plantilla de currículum de algoritmo de IA Github

  • https://github.com/amusi/AI-Job-Resume

• Plantilla de currículum Github

  • https://github.com/ikym/resume

8. Otros

• ¿Cómo eligen los estudiantes de doctorado sus propios temas y publican CVPR zhihu sin la guía de un supervisor?

  • https://www.zhihu.com/question/64566768

• Github, una guía de aprendizaje de inglés escrita para programadores

  • https://github.com/yujiangshui/A-Programmers-Guide-to-English

• preguntas-de-entrevista-impresionantes Github

  • https://github.com/MaximAbramchuck/awesome-interview-questions

• Startups sobre inteligencia artificial. (DM, ML, PNL, CV...) Github

  • https://github.com/majikarp/awesome-programming-books#id-section2

• Impresionantes libros de programación Github

  • https://github.com/1c7/crash-course-computer-science-chino

• Curso intensivo de informática (los 40 episodios) Github

  • https://github.com/1c7/crash-course-computer-science-chino

• Guía del curso del Departamento de Computación de la Universidad de Tsinghua Github

  • https://github.com/PKUanonym/REKCARC-TSC-UHT

• Recopilación de materiales del curso de la Universidad de Pekín Github

  • https://github.com/USTC-Recurso/USTC-Curso

• Recursos del curso de la Universidad de Ciencia y Tecnología de China Github

  • https://github.com/USTC-Recurso/USTC-Curso

• Materiales del curso de la Universidad Jiaotong de Shanghái compartiendo Github

  • https://github.com/QSCTech/zju-icicles

• Plan de intercambio de estrategia curricular de la Universidad de Zhejiang Github

  • https://github.com/24OI/OI-wiki

• Concurso de Programación OI Wiki Github

  • https://github.com/jwasham/codificación-entrevista-universidad

• Un completo plan de estudios de informática para convertirte en ingeniero de software. Github

  • https://github.com/dipakkr/A-to-Z-Resources-for-Students

• Lista seleccionada de recursos para estudiantes universitarios Github

  • https://github.com/dipakkr/A-to-Z-Resources-for-Students

-FIN-