TorchCode 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打支持自托管。
🔥 LeetCode for PyTorch — practice implementing softmax, attention, GPT-2 and more from scratch with instant auto-grading. Jupyter-based, self-hoste…
microsoft
Visual Studio Code 编辑器源码,微软开源的跨平台代码编辑器。目前累计 19.4 万 star、4.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 36 / 65707,主要语言为 TypeScript,项目始于 2015 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给写代码与文档的人:涉及 editor、electron、microsoft、typescript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,707 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,980 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
TorchCode 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打支持自托管。
🔥 LeetCode for PyTorch — practice implementing softmax, attention, GPT-2 and more from scratch with instant auto-grading. Jupyter-based, self-hoste…
Awesome-Android-Interview 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
:fire: A awesome android expert interview questions and answers(continuous updating ...)
Java-concurrency 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
concurrency
interview-questions 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Популярные HTML / CSS / JavaScript / ECMAScript / TypeScript / React / Vue / Angular / Node вопросы на интервью и ответы на них (https://tinyurl.com…
Java开源项目之「自学编程之路」:学习指南+面试指南+资源分享+技术文章
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Grokking-the-Coding-Interview-Patterns-for-Coding-Questions 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Grokking the Coding Interview: Patterns for Coding Questions Alternative
interview-guide 是用 Astro 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
An opinionated, actionable guide for software engineering interviews.
我的一些面试心得;自学CS历程分享;找工作求职经验分享
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《大厂面试指北》——包括Java基础、JVM、数据库、mysql、redis、计算机网络、算法、数据结构、操作系统、设计模式、系统设计、框架原理。
《大厂面试指北》——包括Java基础、JVM、数据库、mysql、redis、计算机网络、算法、数据结构、操作系统、设计模式、系统设计、框架原理。
Leetcode 是用 Java 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Solutions to LeetCode problems; updated daily. Subscribe to my YouTube channel for more.
jsliang 的文档库. 里面包含了个人撰写的所有前端文章,例如 Vue、React,、ECharts、微信小程序、算法、数据结构等……
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2026 年最新的免费编程资源大全,持续更新!🔥 覆盖各种语言和方向(Java / Python / C++ / JavaScript / TypeScript / Golang / 前端 / 后端 / AI大模型应用开发 / AI …
2026 年最新的免费编程资源大全,持续更新!🔥 覆盖各种语言和方向(Java / Python / C++ / JavaScript / TypeScript / Golang / 前端 / 后端 / AI大模型应用开发 / AI Agent开发等)的学习路线、零基础入门教程、项目实战教程、…
Awesome-JavaScript-Interviews 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Popular JavaScript / React / Node / Mongo stack Interview questions and their answers. Many of them, I faced in actual interviews and ultimately got…
Must-Know-About-Frontend 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
:mortar_board: 취준생이라면 알면 좋을 프론트엔드 관련 지식들
system-design-and-architecture 是用 Makefile 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Learn how to design large-scale systems. Prep for the system design interview.
react-coding-challenges 是用 SCSS 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
A series of ReactJS coding challenges with a variety of difficulties.
ai-engineering-interview-questions 是用 Markdown 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Your Cheat Sheet for AI Engineering Interview – Questions and Answers.
Awesome-Android-Notebook 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
:computer: A complete plan for better android developers.(continuous updating ...)
coding-problems 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Solutions for various coding/algorithmic problems and many useful resources for learning algorithms and data structures
google-interview-preparation-problems 是用 JavaScript 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
leetcode problems I solved to prepare for my Google interview.
Interview Questions for Google, Amazon, Apple, etc. 根据超过 2000 篇真实面经整理的腾讯,阿里,字节跳动,Shopee,美团,滴滴高频面试题
Interview Questions for Google, Amazon, Apple, etc. 根据超过 2000 篇真实面经整理的腾讯,阿里,字节跳动,Shopee,美团,滴滴高频面试题
break-the-ice-with-python 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
The repository is about 100+ python programming exercise problem discussed, explained, and solved in different ways
写在19年初的后端社招面试经历🤑
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项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 65,980 个,本站已收录 65,707 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。