Python是一个“优雅”、“明确”、“简单”的编程语言。 学习曲线低，非专业人士也能上手 开源系统，拥有强大的生态圈 解释型语言，完美的平台可移植性 支持面向对象和函数式编程 能够通过调用C/C++代码扩展功能 代码规范程度高，可读性强

手把手撕LeetCode题目，扒各种算法套路的裤子。

这份笔试面试题比较全面，囊括了以下内容：计算机网络、数据结构与算法、体系结构与操作系统、数据库系统、编译原理、设计模式、版本控制、iOS 开发、Android 开发等

Google Android团队在2012年的时候开设了Android Training板块 - http://developer.android.com/training/index.html，这些课程是学习Android应用开发的绝佳资料。我们通过Github发起开源协作翻译的项目，完成中文版的输出，欢迎大家传阅学习！ 文章中难免会有很多写的不对不好的地方，欢迎读者加入此协作项目，进行纠错，为完善这份教程贡献一点力量!

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《动手学深度学习》，英文版即伯克利深度学习（STAT 157，2019春）教材。面向中文读者、能运行、可讨论。

本项目面向对深度学习感兴趣，尤其是想使用PyTorch进行深度学习的童鞋。本项目并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识，你只需了解基础的数学和编程，如基础的线性代数、微分和概率，以及基础的Python编程。

《编程之法：面试和算法心得》涉及面试、算法、机器学习三个主题。书中的每道编程题目都给出了多种思路、多种解法，不断优化、逐层递进。本书第1章至第6章分别阐述字符串、数组、树、查找、动态规划、海量数据处理等相关的编程面试题和算法，第7章介绍机器学习的两个算法—K近邻和SVM。 　　此外，《编程之法：面试和算法心得》每一章都有“举一反三”和“习题”，以便读者及时运用所学的方法解决相似的问题，且在附录中收录了语言、链表、概率等其他题型。书中的每一道题都是面试的高频题目，反复出现在近5年各大公司的笔试和面试中，对面试备考有着极强的参考价值。