从零开始
打好基础
付诸实践
深入探索
精通AI
开源模型的基础知识和资源
将业务问题转化为模型任务
30分钟快速看到第一个结果
微调模型并评估性能
构建实际AI应用系统
探索AIGC的开源模型
学习Agent框架和MCP工具
LLM基础知识和评测
用 Claude 学习 AI 基础知识
让 Claude 成为你的结对编程伙伴
与 Claude 协作完成复杂项目
使用 Claude API 构建应用
开启你的旅程
掌握软技能
通过编程轮次
ML面试精通
拿下最好的Offer
粗略勾勒——数据结构与算法基础
掌握驱动AI系统的基本数据结构和算法。数组、哈希表、字符串和排序——用图解可视化,结合AI真实应用场景讲解。
前置要求: 任意语言的基本编程能力
准备面试或复习基础的工程师
通过可以直接在浏览器中运行的 AI 实验,将理论付诸实践。
了解数组和哈希图如何为人工智能系统中的从特征向量到嵌入查找的一切提供支持。
探索人工智能系统如何使用字符串操作和模式匹配来分解、搜索和操作文本。
了解为什么排序和搜索算法对于人工智能如何对推荐进行排序并找到答案至关重要。
了解链表、堆栈和队列如何处理人工智能系统及其他系统中的动态数据。
了解树和图如何表示分层和互连的数据,为 AI 决策和建议提供支持。
主堆、优先级队列抽象以及经典模式(例如 top-K 问题和合并排序列表)。
学习二分搜索思维:搜索空间、对答案的二分搜索以及出现在数十个面试问题中的模式。
从调用堆栈开始理解递归,然后学习解决排列、N 皇后等问题的回溯模板。
了解何时在每个步骤中做出局部最优选择实际上会产生全局最优结果,何时不会。
掌握 BFS、DFS、洪水填充、多源 BFS、螺旋遍历和网格动态规划的 2D 网格遍历。
🔒 登录以跟踪进度并获取证书