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此项目是机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)、NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识。

A structured study and revision collection for machine learning, deep learning, and NLP job interviews, covering theory and hands-on code examples across classic algorithms, neural networks, and modern language models.

HanLP作者的新书《自然语言处理入门》详细笔记！业界良心之作，书中不是枯燥无味的公式罗列，而是用白话阐述的通俗易懂的算法模型。从基本概念出发，逐步介绍中文分词、词性标注、命名实体识别、信息抽取、文本聚类、文本分类、句法分析这几个热门问题的算法原理与工程实现。

🎆Personal LLM API 是一款轻量级的 LLM 接口服务，与 one-api 相比，本项目更加简洁易用，专为个人用户打造统一的 LLM 接口管理方案。基于 Python 开发，采用 FastAPI 框架实现高性能接口服务，后台管理界面使用 amis 低代码开发，无需复杂的前端技术即可快速构建管理控制台。http://era.dx3906.info/#/blog-detail?blog_id=79305249130964

Model Log 是一款基于 Python3 的轻量级机器学习(Machine Learning)、深度学习(Deep Learning)模型训练评估指标可视化工具，可以记录模型训练过程当中的超参数、Loss、Accuracy、Precision、F1值等，并以曲线图的形式进行展现对比，轻松三步即可实现。

此项目是《剑指offer》第二版里算法面试题的Python3实现版本，作为一本经典书籍，可以时常拿出来看一看、翻一翻、记一记。同时也是为了Python程序员能够更好的通过公司的技术面试，拿到心仪的offer。

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