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Awesome AI algorithm

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Toller KI-Algorithmus

Eine umfassende Sammlung von Informationen zu Algorithmen der künstlichen Intelligenz: einschließlich Informationen und Codes zu Vorstellungsgesprächen, maschinellem Lernen, Deep Learning, Reinforcement Learning usw. (kontinuierlich aktualisiert). Eine große Welle von Praktikumsempfehlungen und Informationen zur Schulrekrutierung von großen Internetunternehmen wird verfügbar sein Wird in naher Zukunft aktualisiert (mit Respekt, bitte achten Sie darauf!)

Datenverzeichnis

Von großen Fabriken empfohlen: Praktikum/Frühjahrsrekrutierung/soziale Rekrutierung
- Microsoft – Natural Language Processing Laboratory (rekrutiert Praktikanten für wissenschaftliche Forschung)
Algorithmus-Interview
- Github
- Niuke.com
- Zhihu
- Blog
- Öffentliches WeChat-Konto
- andere
maschinelles Lernen
- Interview
- Material
- Github-Code
tiefes Lernen
- Interview
- Material
- Kurs
Verstärkungslernen
- Material
- Papier
- Kurs
C/C++
Python
Pytorch
TensorFlow
Wettbewerbs-/Wettbewerbsplattform
andere

Algorithmus-Interview

1. GitHub

Zusammenfassung der Fragen zum Algorithmeningenieur-Interview 2020 auf der Website
Tabelle mit Informationen zu Algorithmen-Praktikumsstellen für 2020, einschließlich interner Empfehlungscodes, allgemeiner Fragen und Antworten zu Vorstellungsgesprächen mit Deep-Learning-Algorithmen, Erfahrungen mit Vorstellungsgesprächen im Sommer-Computer-Vision-Praktikum und einer Zusammenfassung auf Github
Die neueste Zusammenfassung von 2019, technische Interviewfragen von Alibaba, Tencent, Baidu, Meituan, Toutiao usw. und Antworten auf Github
Algorithmeningenieur-Interview Github
Algorithmus/Deep Learning/NLP-Interviewnotizen Github
Herbst-Rekrutierungsnudelkollektion 2019 Github
Unverzichtbares Grundwissen für technische Interviews Github
Die neuesten Interviewfragen von Alibaba, Tencent, Baidu, Huawei, JD.com, Sogou und Didi werden auf Github gesammelt
„Leitfaden zum Nivellieren von Interviewalgorithmen“ – „LeetCode-Problemlösung“ – „Sword Finger bietet Problemlösung“ Github
MVision – toller Github
Tägliches Interview Github
Die neueste Zusammenfassung von 2019, Alibaba, Tencent, Baidu, Meituan, Toutiao und anderen technischen Interviewfragen und -antworten, analysiert und zusammengefasst von erfahrenen Fragestellern auf Github
Häufige Fragen im Vorstellungsgespräch für Stellen im LebenslaufGithub

2. Nowcoder

2020 Erfahrung im Vorstellungsgespräch als Praktikant im Bereich Computer Vision (Tencent/Toutiao/SenseTime/Megvii/Dharma Academy usw.) nowcoder
20. Klasse – Visueller Algorithmus – Sommerpraktikum nowcoder
Interview (Tencent AI Lab, Alibaba Damo Academy, Huawei und andere Unternehmen versammelten sich) nowcoder
Bytedance Internship Algorithm Job Manager nowcoder
Interview mit Alibaba Tencent Huya zum Algorithmus für maschinelles Lernen mit Nowcoder
Praktikumsinterview für ByteDance-Grafiken und Bildalgorithmen nowcoder
Pinduoduo-Algorithmus-Interview mit Nowcoder
Algorithmus-Post-Portal Nowcoder
Interview (Tencent AI Lab, Alibaba Damo Academy, Huawei und andere Unternehmen versammelten sich) nowcoder
Lebenslauf-Post-Manager Nowcoder
Algorithmen-Praktikumsinterview für Diamondback Nowcoder
Zusammenfassung der Testpunkte für Schulrekrutierungsinterviews mit maschinellem Lernen/Algorithmusnowcoder
Vorstellungsgespräch für ein Sommerpraktikum im Bereich Computer Vision mit Nowcoder
Gesichtssutra |. SenseTime Computer Vision Post [Second Face] nowcoder
Interview Sutra |. Alibaba Damo Academy CV Vier-Runden-Algorithmus Interview Sutra nowcoder
Interviewerfahrung |. Interviewerfahrung bei großen Internetunternehmen wie Baidu, Meituan, Pinduoduo, Cambrian usw. nowcoder
Interviewerfahrung |. Interviewerfahrung mit nowcoder, einem Algorithmenforscher bei Megvii Technology
Algorithmus-Interview |. Microsoft/Alibaba/Baidu/ByteDance/Huawei/OPPO nowcoder
Megvii 19. Frühling Rekrutierung-Algorithmus-Forscher-Liangjing Nowcoder
Zusammenfassung des Tencent-Algorithmus-Praktikumsinterviews nowcoder
Detaillierte Algorithmusinterviews für die Personalbeschaffung im Frühjahr (Angebote von 8 Unternehmen, darunter Megvii/Hikvision/United Imaging) nowcoder
Allgemeine Erfahrung mit Algorithmen/maschinellem Lernen, Nowcoder

3.Zhihu

Was sind die häufigsten Fragen zu Interviewalgorithmen bei Internetunternehmen? zhihu
Radardiagramm der Interviewfähigkeiten, die Algorithmeningenieure kennen müssen, zhihu
ByteDance Computer Vision Algorithm Intern Video Interview zhihu
2019 Autumn Recruitment Algorithm Interview Experience zhihu
CVTE Visual Computing Erfahrung im Vorstellungsgespräch nach dem Praktikum zhihu
Schulrekrutierung – grundlegender Algorithmus Bildverarbeitungsalgorithmus zhihu

4. Blog

Handbuch zum AI-Algorithmus-IngenieurBlog
Xiaomi-Interview-Zusammenfassungsblog
Baidu/SenseTime AI Interview CSDN
Zusammenfassung der Erfahrungen bei der Rekrutierung algorithmischer Schulen (Baidu, Alibaba, Tencent, Toutiao) CSDN
CV Computer Paper Kurzübersicht CSDN
Inländische Interviewerfahrung mit Xiaoshu CSDN im Ausland
An zukünftige Algorithmeningenieure – Zusammenfassung der Erfahrungen bei der Rekrutierung von Algorithmenschulen (Baidu, Alibaba, Tencent, Toutiao) CSDN
AI Learning Club-Jobempfehlungsbereich AI-Website für Fragen und Vorstellungsgespräche zur Jobsuche
Algorithmen und Datenstrukturen, maschinelles Lernen, Deep-Learning-Blog

5. WeChat

Die Zusammenfassung und der Interviewleitfaden für die Rekrutierung im Frühjahr 2020 mit KI-Algorithmus sind da! ! ! Webseite
1000 Interviewfragen, BAT-Leitfaden für Interviewfragen zum maschinellen Lernen! Webseite
Website mit grundlegenden Fragen zu Vorstellungsgesprächen im Bereich Datenwissenschaft und maschinelles Lernen
Website für Praktikanten-Videointerviews mit Alibaba-Computer-Vision-Algorithmus
Interviewerfahrung AI-Algorithmus-Ingenieur-Website (Perspektive des Interviewers).
Von der Nullgrundlage zur BAT-Algorithmusposition SP – Website mit Leitfaden zur Einstellungsvorbereitung im Herbst
Ant Financial / Megvii / ArcSoft / Tencent Youtu Sommerpraktikum bietet Interview-Website an
Häufige Fragen im Vorstellungsgespräch zum Thema Maschinelles Lernen und Deep Learning (Teil 1)-Website
Häufige Interviewfragen zu maschinellem Lernen und Deep Learning (Teil 2)-Website
Komplette KI-Lernroute und die detaillierteste Ressourcensammlung! Webseite
Ant Financial Interview Guide (Angebot bereits erhalten) Website
Website für ein Praktikum im Bereich Computer Vision und Algorithmen (Alibaba/Gelingshentong/Nanjing Horizon Robot).
Face++ Company – Website mit zwei Runden technischer Interviews
Herbst-Rekrutierungsinterview-Erfahrung |. Megvii Technology Algorithm Job Autumn Recruitment-Interview-Erfahrungsaustausch-Website
Interview-Erfahrung + Erfahrungsaustausch |. Website zur Stellenüberprüfung des Rekrutierungsalgorithmus im Herbst 2019
Ich habe mit 10 Algorithmenunternehmen gesprochen und hier sind alle Fragen, an die ich mich erinnern kann
Zusammenfassende Website für Computer-Vision-Algorithmus-Ingenieure (Megvii, SenseTime, Zhiyun, Hikvision).
Herbst-Rekrutierungsinterview-Erfahrung |. Didi 20 School Recruitment CV-Algorithmus Position Interview Experience Sharing (Three Interviews) Website
Website mit Rekrutierungserfahrungen im Herbst (bereits erhaltene Angebote von Baidu, Alibaba, Tencent, Meituan, JD.com und Pinduoduo).
Die 10 wichtigsten Fragen und Antworten zum maschinellen Lernen, die Sie bei Vorstellungsgesprächen unbedingt kennen sollten! Webseite
Zusammenfassung der Vor- und Nachteile gängiger Algorithmen für maschinelles Lernen! Webseite
Website zur Stellenüberprüfung der Rekrutierungs-KI-Algorithmen im Herbst 2019
Rekrutierungsinterview im Herbst |. Website zum Erfahrungsaustausch im Computer Vision-Zusammenfassungsinterview
Auf welche Dimensionen im Lebenslauf achten Interviewer besonders? Welche Tipps, Anregungen und Zusammenfassungen gibt es zum Verfassen von Lebensläufen? Webseite

6. Andere

Lösungen zur Einführung in Algorithmen Github
Gebräuchliche Wörter zhihu in Feldarbeiten im Lebenslauf
Lebenslauf Feldarbeit gebräuchliche Wörter zhihu

Maschinelles Lernen

1.Interview

Fragen zum Machine-Learning-Interview Github
Blog mit Zusammenfassung der Interviewfragen zu maschinellem Lernen und Deep Learning
Ressource zur Überprüfung von Interviews zum maschinellen Lernen auf Github
Blog zum Kämmen von Interviewalgorithmen für maschinelles Lernen

2. Dokumentation

Mustererkennungsbibel-PRML (Python) Github
ML/DL-Studiennotizen (Grundlagen + Abschlussarbeit) Github
Github-Implementierung aller Algorithmen in Dr. Li Hangs Buch „Statistical Learning Methods“
<Statistische Lernmethode> Code-Implementierung der zweiten Ausgabe von Github
<Maschinelles Lernen>(Xigua Book) Formelableitungsanalyse Github
<Data Science Practice> Buchcode Github
Maschinelles Lernen in der Praxis (Python3) Github
Machine Learning Coursera 163, unterrichtet von Andrew Ng
Python3 Erste Schritte mit maschinellem Lernen Github
Li Hongyis „Machine Learning“ Notizen Github
Maschinelles Lernen (Machine Learning) Deep Learning (Deep Learning) Wissenspunkte und Code-Implementierungen werden häufig in NLP-Interviews auf Github getestet
Zhou Zhihuas „Machine Learning“ handgeschriebene Notizen auf Github
„Python Machine Learning“ Github

3. Codierung

Python-Implementierung des maschinellen Lernalgorithmus Github
100-Days-Of-ML-Code Chinesische Version Github
Hausgemachter Github für maschinelles Lernen
Python-Codes für gängige Algorithmen für maschinelles Lernen Github
Machine-Learning-Study-Path-März 2019 Github
Die besten Ressourcen für maschinelles Lernen und KI auf der Github-Website
Ein Kurs für maschinelles Lernen mit Python Github
Maschinelles Lernen, in Numpy Github
Ein vollständiger Informatik-Studienplan, um Software-Ingenieur zu werden

Tiefes Lernen

1.Interview

Fragen zum Deep Learning-Interview Github
Tabelle mit Informationen zu Algorithmen-Praktikumsstellen für 2020, einschließlich interner Empfehlungscodes sowie allgemeiner Fragen und Antworten zu Vorstellungsgesprächen mit Deep-Learning-Algorithmen auf Github
Deep Learning-Interview Zusammenfassung der Fragen zum Deep Learning-Interview Github
Zusammenfassung der wichtigsten Punkte des Deep-Learning-Interviews (Interviewfragen) zhihu
Einige Interviewtestpunkte im Zusammenhang mit Deep Learning habe ich zhihu zusammengestellt

2. Dokumentation

Artikel und Notizen zu maschinellem Lernen/Computer Vision/NLP auf Github
Zusammenfassung der Computer-Vision-Wissenspunkte Zhihu
Tolles Deep-Learning-Github
Deep Learning 500 Fragen auf Github
Professor Qiu Xipeng von der Fudan-Universität veröffentlichte das Github-Buch <Neural Network and Deep Learning>, Github-Beispielcode, Github-Kursübungen
Berkeley-Kurs <Hands-On Deep Learning> Github-Kurs-Homepage Bilibili-Kursunterlagen und Übungen Englische Version Chinesische Version PyTorch-Version
<Deep-Learning-Theorie und -Praxis: Verbesserung> Github
Awesome_Computer_Vision Github
Deep-Learning-Papers-Reading-Roadmap Github
Erklärungsvideo zum neuronalen Netzwerk YouTube bilibili
Online-Bücher über neuronale Netze und Deep-Learning-Website auf Chinesisch
Deep Learning Bible (Blumenbuch) Deep Learning chinesische Version Github
Öffnen Sie die AI-Blog-Website
BAIR-Blog-Website
DeepMind-Blog-Website
Blog-Website von Andrej Karpathy
Blog-Website von Christopher Olah
WildML-Blog-Website
Ruders Blog-Website
FAIR-Blog-Website
InFERENce-Blog-Website
Andrew Trasks Blog-Website
Website des Graduate Descent Blogs
Adit Deshpandes Blog-Website
Die Blog-Website von createmomo
Einheitliche Darstellung einiger Modelle in tiefen neuronalen Netzen Github
Fünf-Tage-Deep-Learning-Website Github
Learn_Computer_Vision Github
Erklären Sie die Mathematik, wie neuronale Netze Github lernen
(Microsoft) AI-Ein prägnantes Tutorial zu den Grundprinzipien neuronaler Netze Github
Deep-Learning-Handbuch BaiduYun pw:dy6h
Eine Bildungsressource, die jedem dabei hilft, tiefergehendes Reinforcement-Learning auf Github zu erlernen
Technische Hinweise zur Nutzung der Website für Datenwissenschaft und künstliche Intelligenz
Microsoft-Github-Community für Bildung und Lernen im Bereich künstliche Intelligenz
Deep-Learning-Drizzle Github
pyimagesearch-Website

3.Kurs

MIT Deep Learning Github
Stanford CS231n Li Feifei Computer Vision NetEase Cloud Classroom
Statistisches maschinelles Lernen NetEase Cloud Classroom
Einführung in das NetEase Cloud Classroom für maschinelles Lernen
Andrew Ng Deep Learning Engineer NetEase Cloud Classroom
Deep Learning: Fortgeschrittene Computer Vision udemy
Computer Vision-Zertifizierung durch den Kurs der State University of New York
Kurs zu Faltungs-Neuronalen Netzen
Deep Learning und Computer Vision AZ: OpenCV, SSD und GANs udemy
Andrew Ngs Deep Learning Specialization Coursera 163
CS231n
CS224n
Stanford Open Courses: Wahrscheinlichkeits- und Statistik-Website „Probability and Statistics“.
MIT offener Kurs zur linearen Algebra-Website „Lineare Algebra“.
Fastais Deep-Learning-Praktikumskurs 2019 für Programmierer „Practical Deep Learning for Coders, v3“-Website
Stanford Machine Learning-Kurs „Machine Learning (Coursera)“ Kurs
Stanford Probabilistic Graphical Models Specialization (Kurse)' Kurse
DeepMind-Einführung in den Reinforcement-Learning-Kurs „Einführung in Reinforcement-Learning“ auf YouTube
Full Stack Deep Learning Bootcamp (Kursvideo): Ein praktischer Anleitungskurs für Entwickler, die mit den Grundlagen des Deep Learning vertraut sind. Github-Bilibili-Website „Full Stack Deep Learning Bootcamp“.
„So gewinnen Sie einen Data-Science-Wettbewerb: Lernen Sie von den besten Kagglers (Coursera)“-Kurs
CS188 Berkeley <Einführung in die künstliche Intelligenz> Kurs „BerkeleyX: CS188.1x Künstliche Intelligenz“ auf der Website
Von Fast.ai veröffentlichte Kurse: Lernen Sie Deep Learning von Grund auf. Website „Deep Learning from the Foundations“.
CS230 Stanford Deep Learning Course (Herbst 2018)'CS230: Deep Learning Herbst 2018' bilibili youtube
TensorFlow-Übungskurs-Website „TensorFlow in Practice“, gestartet von deeplearning.ai
Website des MIT-Python-Kurses für maschinelles Lernen „Machine Learning with Python – From Linear Models to Deep Learning“.
Website des Stanford CS224U Natural Language Understanding-Kurses „CS224U: Natural Language Understanding“.
Yunnong Chen'107 Spring – Applied Deep Learning, Bilibili-Website der Universität Taiwan
Lehrer Lin Xuantian von der National Taiwan University <Grundlagen des maschinellen Lernens> Kursbilibili
Kurs „Techniken des maschinellen Lernens“ des NTU-Lehrers Lin Xuantian, Kurs Bilibili
Website des neuesten Kurses für maschinelles Lernen (2019) der NTU-Universität Li Hongyi
Die neueste Deep-Reinforcement-Learning-Kurs-Website der UC Berkeley ist YouTube und Github
Microsoft – Best Practices für Computer Vision, Codebeispiele und zugehörige Dokumentation Github

Verstärkungslernen

1. Dokumentation

Verstärkungslernen eine Einführung Github
Python-Verstärkungslernen in der Praxis_Sudharsan Ravichandiran Github
Reinforcement Learning Bible_Rich Sutton_Chinesisches Buch, englisches E-Book, Code Github
Grundlagen des Reinforcement Learning_Feng Chao (von den Grundlagen bis zum neuesten Stand, mit Code) jd
OpenAI Spinning Up Englische Version, chinesische Version zhihu
David Silvers chinesische Erklärung und Praxis des verstärkenden Lernens in der offenen Klasse Zhihu
Grundlagen des Reinforcement Learning David Silver Notes (Chen Xionghui, NTU, DiDi AI Labs) zhihu
Verstärkungslernen mit Open AI TensorFlow und Keras unter Verwendung von Python_OpenAI (Schwerpunkt auf praktischen Kampf) BaiduYun-Extraktionscode
Implementierungsmethode für tiefes Reinforcement-Lernen zhihu

2. Aufsätze und Algorithmen

NeuronDance Github
DQN-Papier
DDPG-Papier
A3C-Papier
Dr. Zhang Chuheng von der Tsinghua-Universität (Zusammenfassung der Reinforcement Learning Papers) zhihu
Papiere mit Codepapieren Github

3.Kurs und Code

Tencent_Zhou Mofan_Reinforcement Lernen, Tutorials, Code Bilibili persönliche Homepage Github
DeepMind_David Silver_UCL Deep Reinforcement Learning Course (2015), PPT, Notizen und Code bilibili zhihu
National Taiwan University_Li Hongyi_Deep Reinforcement Learning (Mandarin)-Kurs (2018), PPT, Notizen bilibili PPT-Notiz
Berkeley_Sergey Levine_CS285(294) Deep Reinforcement Learning (2019), PPT, PPT-Github-Code

C/C++

Zusammenfassung der C/C++-Interview-Grundlagen Github
Zusammenstellung häufiger schriftlicher C++-Testinterviewfragen zhihu
Zusammenfassung des C/C++-ProblemsGithub
Leetcode-Problemlösungs-Code-Warehouse (C++) Github
LeetCode, HackRank, schwertzeigendes Angebot, klassische Algorithmusimplementierung (C++) Github
Hinweise zu Datenstruktur und AlgorithmusProblemlösung zu Datenstruktur und Algorithmus/Leetcode/LintcodeGithub
learnOpencv Github
Lösungen zur Einführung in Algorithmen, dritte Ausgabe des Github-Blogs
LeetCode AnimationGithub
Leetcode-Problemlösung: Zeichnen Sie Ihren eigenen Leetcode-Problemlösungspfad auf Github auf
Sword bezieht sich auf das Angebot der zweiten Ausgabe von BaiduYun
<Einführung in Algorithmen> C++-Implementierungscode Github
50 Code-Implementierungen Github, die Sie über Datenstrukturen und Algorithmen kennen müssen
Spielen Sie Leetcode mit der anderen Programmiersprache Github
Leetcode Github
Algorithmus-Visualisierer Github
Fallcode-Demonstrationsprogramm und Effektbild Github basierend auf OpenCV4.0 C++/Python SDK
LeetCode-Lösungen in C++ 11 und Python3 Github

Python

Knacken des Coding-Interviews Github
Eine große Sammlung von Python-Open-Source-Projekten, die 15 Bereiche umfassen, 181 Projekte Github
Interviewfragen zu Python 1 Github
Interviewfragen zu Python 2 Github
LeetCode, HackRank, schwertzeigendes Angebot, klassische Algorithmusimplementierung (Python) Github
Schwert bezieht sich auf Angebot (Python-Version)/Algorithmusdiagramm/Python-Grundlagen/Datenstruktur Github
Algorithmus-Interviewfragen Python Github
Alle Algorithmen in Python Github implementiert
Verbessern Sie Ihr Python, indem Sie Fehler beheben Github
Chinesische Übersetzung von wtfpython Github
Python Chinesische Bibliothek-Python Künstliche Intelligenz Big Data automatisierte Schnittstellentests und -entwicklung. Buch-Download und Zusammenfassung der Python-Bibliothek Github
Alle Python-Interviews finden Sie hier [315+ Fragen] Blog
Die Schönheit der Python-Programmierung Github
Python – Vom Anfänger zum Meister in 100 Tagen Github
Entwickeln mit Python im Windows-Blog
Eine kuratierte Liste fantastischer Python-Frameworks, Bibliotheken, Software und Ressourcen auf Github
c9-python-getting-started Github
Einführungskurs-Blog zum Programmieren von Superkräften

Pytorch

pytorch Github-Website
Offizielle Pytorch-Beispiele Github
Offizielle Pytorch-Tutorials Github
stanford-cs-230-deep-learning Github
PracticalAI Github
PyTorch Chinesisches Handbuch Github
Der entsprechende Code von <Deep Learning Framework PyTorch: Getting Started and Practice> Github
Code-of-Learn-Deep-Learning-mit-Pytorch Github
Awesome-pytorch-list Github
<Pytorch Model Training Practical Tutorial> unterstützender Code Github
Ein inoffizieller Styleguide und eine Best-Practice-Zusammenfassung für PyTorch Github
fast.ai Computational Linear Algebra Kurs Github
Awesome-PyTorch-Chinese Github
Erstellen Sie ein KI-Startup mit PyTorch Github
Erste Schritte zum Deep Learning mit pyTorch Github

Tensorflow

TensorFlow 2.0 Deep Learning Open-Source-Buch Github
TensorFlow-From-Zero-To-One Github
Tensorflow2 Chinesisches Tutorial Github
Tensorflow2-TutorialGithub
Maschinelles Lernen und Deep Learning in Python mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow 2 Github
TensorFlow chinesische Ressourcensammlung Gitee
Notizbücher für meinen Github-Kurs „Deep Learning mit TensorFlow 2 und Keras“.