推荐两个学算法的 GitHub 项目

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推荐两个学算法的 GitHub 项目

自然语言处理有哪些实际开源项目，新手学习

写分布式机器学习算法，哪种编程接口比较好

家们都在用什么：Github上的十大深度学习项目

一、推荐两个学算法的 GitHub 项目

我发现有两个算法学习项目登上了今日热榜，都是学习算法非常棒的项目，分享给大家，单日分别获得了 364 star 和 877 star。它们是：

Hello Algorithm

Fucking Algorithm

除了这两个项目外，阿逛前几天也推荐过一个算法学习的项目：太后悔！当初学算法不知道这个神器，今天这两个算法 repo 是咱们国人创的，既酷又帅，充满“套路”，快去看看吧。

Hello Algorithm

https://github.com/geekxh/hello-algorithm Star ：9.8k

这个项目的作者是小浩，最近在技术圈非常活跃，阿逛也经常刷到他的文章。这个项目是作者在疫情期间完成的一部图解算法题典！这个项目共完成 140+ 道高频面试算法题目，总计 40w 字，全部采用漫画图解的方式，简单易懂。

下面是算法图解内容的一部分，图文并茂，有代码、有讲解。想要获取这个 241 页 PDF在本公众号 逛逛GitHub 后台回复 819 就行了。

Fucking Algorithm

https://github.com/labuladong/fucking-algorithm Star：56.4k

这个项目 56.4k 的Star，内容质量可想而知，这个项目总共 60 多篇原创文章，都是基于 LeetCode 的题目，涵盖了所有题型和技巧，而且做到举一反三，通俗易懂。可以移步作者的个人网站刷文章，https://labuladong.gitbook.io/algo/。

下面是项目内容的一个截屏，可以看到项目中的文章都是作者的思考和总结，绝不是简单的代码堆砌：

下面是这个项目的目录：

最后最后

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一、自然语言处理有哪些实际开源项目，新手学习

最近我们实验室整理发布了一批开源NLP工具包，这里列一下，欢迎大家使用。未来不定期更新。2016年3月31日更新，在THULAC新增Python版本分词器，欢迎使用。中文词法分析THULAC：一个高效的中文词法分析工具包包括中文分词、词性标注功能。已经提供C++、Java、Python版本。中文文本分类THUCTC: 一个高效的中文文本分类工具提供高效的中文文本特征提取、分类训练和测试功能。THUTag: 关键词抽取与社会标签推荐工具包GitHub - YeDeming/THUTag: A Package of Keyphrase Extraction and Social Tag Suggestion提供关键词抽取、社会标签推荐功能，包括TextRank、ExpandRank、Topical PageRank（TPR）、Tag-LDA、Word Trigger Model、Word Alignment Model等算法。PLDA / PLDA+: 一个高效的LDA分布式学习工具包知识表示学习知识表示学习工具包GitHub - Mrlyk423/Relation_Extraction: Knowledge Base Embedding包括TransE、TransH、TransR、PTransE等算法。考虑实体描述的知识表示学习算法GitHub - xrb92/DKRL: Representation Learning of Knowledge Graphs with Entity Descriptions词表示学习跨语言词表示学习算法Learning Cross-lingual Word Embeddings via Matrix Co-factorization主题增强的词表示学习算法GitHub - largelymfs/topical_word_embeddings: A demo code for topical word embedding可解释的词表示学习算法GitHub - SkTim/OIWE: Online Interpretable Word Embeddings考虑字的词表示学习算法GitHub - Leonard-Xu/CWE网络表示学习文本增强的网络表示学习算法GitHub - albertyang33/TADW: code for IJCAI2015 paper "Network Representation Learning with Rich Text Information"自然语言处理有哪些实际开源项目，新手学习

二、写分布式机器学习算法，哪种编程接口比较好

SVM方面，首选的肯定是LIBSVM这个库，应该是应用最广的机器学习库了。 下面主要推荐一些DeepLearning的GitHub项目吧！ 1. convnetjs - Star:2200+ 实现了卷积神经网络，可以用来做分类，回归，强化学习等。 2. DeepLearn Toolbox - Star:1000+ Matlab实现中最热的库存，包括了CNN,DBN,SAE,CAE等主流模型。 3. Deep Learning(yusugomo) - Star:800+ 实现了深度学习网络，从算法与实现上都比较全，提供了5种语言的实现：Python,C/C++,Java,Scala，实现的模型有DBN/CDBN/RBM/CRBM/dA/SdA/LR等。 4. Neural-Networks-And-Deep-Learning - Star:500+ 这是同名书的配套代码，语言是Python。 5. rbm-mnist - Star:200+ 这个是hinton matlab代码的C++改写版，还实现了Rasmussen的共轭梯度Conjugate Gradient算法。

三、家们都在用什么：Github上的十大深度学习项目

项目学习就是对一个特殊的将被完成的有限任务，它是在一定时间内，满足一系列特定目标的多项相关工作的学习掌握。

项目学习，对学生来说是参与了一个长期的学习任务。要求他们扮演现实世界中的角色，通过工作，研究问题、得出结论，就象成人工作一样。他们常会遇到社区或真实世界中的问题，使用科技手段研究、分析、协作和通信。他们会在社区与专家或社区成员一起工作。学生接触各个学科领域，使他们更容易理解概念，明白不同学科是如何相互联系和相互支持的。

项目学习的特点：

（1）所有项目都是真实的。

（2）每个项目都是独立的，都由项目确立、实施、结束和结果评估等阶段构成。

（3）项目实施活动所给予同学们的，不仅是将来做事所需要的知识和能力，而且可能就是同学们将来所要做的事情本身。