探索 算法 项目
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面向前端开发者的算法与数据结构学习项目,从基础理论到框架应用,通过真实面试题帮助构建完整的算法体系,提升源码阅读与问题解决能力。
复现国内券商金工研报,提供100+量化策略,涵盖择时、因子、价值、组合优化。基于Python与Jupyter Notebook,集成Qlib、Backtrader等框架,支持聚宽与Tushare数据源。
基于 GPU 的机器学习库,提供与 scikit-learn 兼容的 API,支持传统表格数据任务,性能提升 10-50 倍。支持多 GPU 和多节点扩展,包含聚类、降维、线性与非线性模型等算法。
一本关于排序算法的 GitBook 在线书籍,涵盖十大经典排序算法,提供多语言实现。内容包含算法原理、时间复杂度与稳定性分析,并附有可视化概览图。
Udacity 深度强化学习 Nanodegree 课程配套仓库。包含 PyTorch 实现的多种强化学习算法教程,如 DQN、DDPG、PPO 等,以及基于 Unity ML-Agents 的导航、连续控制等实战项目。
精选 FAANG 面试编程、系统设计及 ML 题目,覆盖 17+ 公司,持续更新至 2025-2026 年。提供 NeetCode 150、Blind 75 等资源,含 Python 指南与 AI 论文速查表。
已归档,现为 nvidia/cccl 的一部分。C++ 并行算法库,提供高层接口,支持 GPU 和多核 CPU 性能可移植性,构建于 CUDA、TBB 和 OpenMP 之上。