全网最全的算法仓库大学生来看

1、algorithms 。https：//github.com/keon/algorithms 这里面集合众多核心算法的Python实现， 比如排序 、图计算、回溯
、队列、流计算 、堆
、搜索、压缩等等。全网最全的Python算法仓库 该仓库支持第三方库安装 ， 在python中进行调用， 非常方便
。

2 、课程分类极其详尽系统
，不仅包含大学课程，还覆盖小初高所有课程 ，甚至专门设有电脑网络技术
、考研、外语 、四六级
、雅思托福和职业资格考试等分类。任意点击进入分类
，系统清晰，且支持搜索 ，从头开始
，集数分类美观，循序渐进 。所有课程在线直接观看 ，优酷与知名学习网站B站均有
。

3、漏桶算法通过限定输出速率限制数据传输
，但效率不足。相反，令牌桶算法以恒定速率向桶内添加令牌 ，新请求取走令牌
，否则阻塞 。其灵活性在于易于调整速率
。PHP+Redis实现的令牌桶算法，首先定义访问规则 ，计算速率，动态调整令牌数量。程序流程包括初始化令牌 、获取剩余数量
、补充令牌
，确保有效访问 。

4、学编程，菜鸟教程和W3Schools提供基础入门教程 ，而Java全栈的how2j.cn和易百教程则适合进阶学习
。视频教学方面
，B站 、慕课网和中国大学MOOC提供丰富的课程资源。面试刷题方面，LeetCode和LintCode是算法题库的首选 ，而牛客网和Web开发练习题freecodecamp则助你提升实战技能 。

5、大学生自学网 极客学院 电子书：学习编程
，有些书是必不可少的，如博主所学的Java ，《Java编程思想》
、《Java核心技术》等经典书籍不可错过
。实体书可以某宝、某东等电商平台购买。电子书方便携带
，可作为纸质书的补充 。（有条件请支持实体书）Java面试题 、电子书
、视频等收藏。

GITHUB有哪些漂亮又实用的android的UI框架?

1、Afinal框架 项目地址：https： //github.com/yangfuhai/afinal 主要有四大模块：（1） 数据库模块：android中的orm框架，使用了线程池对sqlite进行操作
。（2） 注解模块：android中的ioc框架 ，完全注解方式就可以进行UI绑定和事件绑定。无需findViewById和setClickListener等 。

2 、简洁优雅的Android原生UI框架XUI
，让你解放双手，轻松构建应用界面
。丰富的组件库：包括TextView
、Button、EditText 、ImageView
、Spinner、Picker 、Dialog
、PopupWindow、ProgressBar等在内的大量UI组件以及多彩的样式主题 ，满足多样化需求。如何添加使用XUI？ 在项目根目录的 build.gradle 文件中添加XUI依赖库 。

3 、在 GitHub 上，UltimateBarX 的使用方法简单明了
，仅需一行代码即可实现多种效果的链式调用，支持 Activity 和 Fragment ，同时将状态栏和导航栏的设置彻底解耦
，提供强大的独立设置能力
。

4、Semantic UI是一个基于自然语言原则的UI组件框架，由Jack Lukic于2013年发布 ，当前版本为2
，GitHub上有34，762颗星。其核心概念是语义化设计 ，框架大小为806 KB
，提供基本的文档资源和自定义选项 。Semantic UI支持响应式布局
、模块化、启动模板/布局和使用Font Awesome图标集
。

5 、RxAndroid介绍：RxAndroid是RxJava的一个针对Android平台的扩展。它包含了一些能够简化Android开发的工具 。

点云处理绕不开的算法!如何高效搜索最近邻?开源工具库汇总

ANN benchmark： 这个github项目（https：//github.com/erikbern/ann...）提供了对多种ANN搜索实现的基准测试，包括预生成的数据集和Docker容器 ，以帮助开发者客观比较方法
。PCL： 作为知名的点云处理库
，PCL功能丰富，支持各类点云处理算法 ，是点云处理的重要工具。

在ICP算法中，第一步是通过最近邻法估计点云之间的对应点 。具体地
，对源点云中的每个点，寻找与之距离最近的目标点云点作为对应点。通常 ，为了提高计算效率
，会设定一个阈值，当距离小于阈值时 ，认为两点为对应点
。此外
，ANN（Approximate Nearest Neighbor）等加速求解对应点的算法也被广泛使用。

Kd-Tree 的 API 提供了实现搜索操作所需的函数，例如最近邻搜索和距离范围搜索 。在这些函数中 ，只需要传入点云数据
，即可完成所需的操作
。通过实现这些函数，Kd-Tree 成为高效处理激光 SLAM 点云搜索任务的重要工具。