おすすめ！githubの上に4つの品質のプロジェクトと100の関連
（A）プロジェクト：Pythonの - マスターに初心者から100日
リンク：github.com/jackfrued/P ...
星：4.2ワン
コンテンツ：
Pythonは「エレガント」、「クリア」、「シンプル」なプログラミング言語です。
- 低学習曲線は、非専門家が始めることができます
- オープンソースシステムは、強力なエコシステムを持っています
- インタプリタ言語、完璧なプラットフォームのポータビリティ
- オブジェクト指向と関数型プログラミングをサポート
- C / C ++コードの拡張機能を呼び出すことにより、缶
- 標準化されたコードの高度な、読みやすいです
より人気のエリアの現在の数では、Pythonは無用です。
- クラウドインフラストラクチャ - のPython / Javaの/ゴー
- DevOpsチーム - パイソン/シェル/ルビー/ゴー
- ウェブクローラ - パイソン/ PHP / C ++
- データマイニングの分析 - パイソン/ R /スカラ/ Matlabの
- 機械学習 - パイソン/ R / Javaの/ Lispの
Pythonの開発者として、主要な雇用の分野が含まれます：
- Pythonのサーバーのバックエンド開発/ゲームサーバー開発/データインタフェースの開発エンジニア
- Pythonの自動化された運用・保守エンジニア
- Pythonのデータ分析/データの可視化/ビッグデータ・エンジニア
- Pythonの爬虫類エンジニア
- Pythonのチャットボット開発/画像認識アルゴリズムと視覚/奥行き研究エンジニア
このプロジェクトは、多くのコンテンツが含まれている彼のカタログから見ることができ、含まれてい
（1）Pythonの構文の基礎
（2）Pythonは、共通データ構造と高度利用を進め
（3）ウェブフロントエンド・エントリ
（4）は、Linuxオペレーティング
（5）基本的かつ高度なデータベース
（6）戦闘ジャンゴ
（7）戦闘フラスコ
（8）トルネード戦闘
爬虫類の（9）現像
（10）データ処理と機械学習
（B）プロジェクト：学習アルゴリズム100日（パイソン）
リンク：github.com/coells/100d ...
星：6300
内容：数が100に達するまで、その日から、アルゴリズムの日の実行に自分自身に挑戦を設定するには、著者のプロジェクト。彼は、プロジェクトについて冗談を言った：挑戦は非常に興味深い、と非常に粗いです。最高、最速、最高の達成するために期待してはいけない、何も間違ってはありません。すぐに書かれたコードを参照してください。アルゴリズムの情熱と愛が含まれており、それは同じバグが含まれているトランスコーディング、。
人々は常に牛を対象としているが、辛抱することができますので、確かに彼は、百日に準拠しました
たとえば：バイナリ検索、リターン0見つからない場所の目標数を見つけるために
（C）アイテム：100が求める画像処理（のpython、C ++）
リンク：github.com/gzr2017/Ima ...
日本語版：github.com/yoyoyo-yo/G ...
星：1000 +
内容：作者は初心者で、画像処理の100の質問です。画像処理アルゴリズムの基本的な画像処理の知識と理解をご覧ください。ここでは通常の呼び出しOpenCVのAPI異なりますが、基本的なアルゴリズムのアプローチが（PythonとC ++などの言語の使用、）機能を実現するために、それは非常に参考画像処理アルゴリズムの我々の理解のために言うことができます。
import cv2
import numpy as np
# Read image
img = cv2.imread("imori.jpg")
# Max Pooling
out = img.copy()
H, W, C = img.shape
G = 8
Nh = int(H / G)
Nw = int(W / G)
for y in range(Nh):
for x in range(Nw):
for c in range(C):
out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c] = np.max(out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c])
# Save result
cv2.imwrite("out.jpg", out)
cv2.imshow("result", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
复制代码（4）合計：100画像処理が求め（パイソン、C ++）
リンク：github.com/MLEveryday / ...
星：2.3ワン
内容：Avikジャイナ教100日間の古い鉄の機械学習計画の完了、スタイルは非常に簡単な、美しい、手を練習するエントリのための理想的です。（データ提供）
例：
ます。https：//juejin.im/post/5d0a06b66fb9a07ee85c2e6cで再現