推荐！github上四个与100有关的优质项目

推荐！github上四个与100有关的优质项目

（一）项目：Python - 100天重新手到大师

连接：github.com/jackfrued/P…

star：4.2万

内容：

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
• 可以经过调用C/C++代码扩展功能
• 代码规范程度高，可读性强

目前几个比较流行的领域，Python都有用武之地。

• 云基础设施 - Python / Java / Go
• DevOps - Python / Shell / Ruby / Go
• 网络爬虫 - Python / PHP / C++
• 数据分析挖掘 - Python / R / Scala / Matlab
• 机器学习 - Python / R / Java / Lisp

做为一名Python开发者，主要的就业领域包括：

• Python服务器后台开发 / 游戏服务器开发 / 数据接口开发工程师
• Python自动化运维工程师
• Python数据分析 / 数据可视化 / 大数据工程师
• Python爬虫工程师
• Python聊天机器人开发 / 图像识别和视觉算法 / 深度学习工程师

该项目中，包含了大量的内容，从他的目录能够看出来，包含

（1）python语法基础

（2）python进阶，经常使用的数据结构和高级用法

（3）web前端入门

（4）linux操做

（5）数据库基础和进阶

（6）实战Django

（7）实战Flask

（8）实战Tornado

（9）爬虫开发

（10）数据处理和机器学习

（二）项目：100天学算法（python）

连接：github.com/coells/100d…

star：6300

内容：项目的做者给本身设定了一个挑战，一天一天地执行算法，直到数字达到100。他对这个项目的调侃：挑战也颇有趣，也很粗糙。不要指望实现是最好的、最快的、最好的、没有错误的。必定要看到快速编写的代码。一种代码，它包含的热情和对算法的热爱与它包含的bug相同。

确实他作到了，坚持了一百天，因此牛人老是目标明确而又可以坚持不懈

举个例子：binary search，找出目标数字的位置，没找到返回0

（三）项目：图像处理 100 问（python、C++）

连接：github.com/gzr2017/Ima…

日文版：github.com/yoyoyo-yo/G…

英文版：github.com/KuKuXia/Ima…

star：1000+

内容：做者为图像处理初学者设计的 100 个问题。学习基本的图像处理知识，理解图像处理算法。这里与平时的调用opencv的API不一样，而是从底层算法方法去实现功能（使用的语言包括python和c++），能够说对于咱们理解图像处理算法很是的有帮助。

代码：

import cv2
import numpy as np

# Read image
img = cv2.imread("imori.jpg")

# Max Pooling
out = img.copy()

H, W, C = img.shape
G = 8
Nh = int(H / G)
Nw = int(W / G)

for y in range(Nh):
    for x in range(Nw):
        for c in range(C):
            out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c] = np.max(out[G*y:G*(y+1), G*x:G*(x+1), c])

# Save result
cv2.imwrite("out.jpg", out)
cv2.imshow("result", out)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
复制代码

（四）项目：图像处理 100 问（python、C++）

连接：github.com/MLEveryday/…

英文版：github.com/Avik-Jain/1…

star：2.3万

内容：Avik Jain这位老铁计划在100天学完机器学习，风格很是的简短优美，很是适合入门练手。（提供数据）

例子：

总结：这些很牛的大佬都是从0开始，设置好一个明确的目标，咱们除了向他们学习技术的同时，也应该要借鉴他们的学习方法，动手起来，一块儿加油！