收藏! 超全的github计算机算法、机器学习、深度学习的面试指南集锦

这是github 上的计算机基础、算法、机器学习、深度学习的面试算法指南的汇总，非常值得收藏。

1、leetcode 题解，记录自己的 leetcode 解题之路

github上35万星

https://github.com/azl397985856/leetcode

2、收录常见面试算法题，包括 剑指offer 和 LeetCode 

https://github.com/YaxeZhang/Just-Code

3、作者将 LeetCode 上所有的题目都用动画的形式演示出来

github上57万星

https://github.com/MisterBooo/LeetCodeAnimation

4、从零开始学算法，LeetCode上算法的分类讲解

https://muyids.github.io/simple-algorithm/

5、一份来自亚马逊工程师的Google面试指南，GitHub收获13万星

作者的介绍非常全面，以及总结了如何去全面的准备，非常值得学习

https://github.com/jwasham/coding-interview-university/blob/master/translations/README-cn.md

6、2021秋招 计算机视觉算法岗面经整理——包含实习和校招等 内推整理

https://github.com/DWCTOD/interview

7、从2010年10月起，July 开始整理一个微软面试100题的系列，他在整理这个系列的过程当中，越来越强烈的感觉到，可以从那100题中精选一些更为典型的题，每一题详细阐述成章，不断优化，于此，便成了程序员编程艺术系列。

https://github.com/julycoding/The-Art-Of-Programming-By-July

8、架构、搜索、推荐、广告系统优质资源整理

这篇文章意图是收集市面上质量不错的后端架构、AI架构、搜索、 推荐、 广告引擎技术资料，内容来源包括开源项目官网（Lucene、Solr、Elastic）、综合技术网站（AIQ 、infoQ、Stackoverflow、github 等、国内外知名互联网公司技术博客（阿里中间件团队博客、美团技术博客等）、知名技术牛人公众号博客等。

https://github.com/cbamls/AI_Tutorial

9、算法实现可视化

https://github.com/algorithm-visualizer/algorithm-visualizer

10、深度学习相关的系列文章，总结了在深度学习实践中的一些经验，包括常见深度学习框架、基础网络、神经网络的优化、模型之间的转换、适用于移动端的框架、神经网络的设计、神经网络的适用场景、基础网络的训练、相关面试题、对抗蒸馏

https://github.com/zeusees/HyperDL-Tutorial

11、深度学习500问，以问答形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。

https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions

12、机器学习、深度学习、自然语言处理汇总

https://github.com/apachecn/AiLearning

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