算法实现

《机器人学、视觉与控制（第三版）》的Python代码实例库，提供第三版教科书中的算法实现，助力机器人与计算机视觉领域的学习和研究。该项目包含多种与机器人学和计算机视觉相关的算法实现，适合用于教学和实践相结合的学习方式。

一个收集大语言模型算法（应用）工程师相关的知识及面试题的仓库，涵盖基础知识、实用面试问题、算法实现和应用案例，支持工程师的学习和面试准备。

Devin是Cognition开发的AI助手，凭借其在SWE-Bench编码基准测试中的卓越表现，成功通过了顶尖AI公司的工程面试，并在Upwork上完成真实工作。

面试导师是一款利用人工智能技术的面试辅导工具，通过定制问题、语音识别、视频分析和智能反馈来提升用户的自信心和面试技能，适合求职者和专业人士使用。

Boost Interview 提供超过15,000个来自领先公司的面试问题，利用AI技术提供即时反馈，帮助用户提升面试技巧，助力实现梦想工作。

Eureka Labs是一所全新的AI原生学校，采用“教师 + AI 共生”的模式，通过AI教学助手来扩展和指导人类专家编写的课程材料，为学生提供全面的学习体验。

该项目提供了高效大语言模型的文献综述，涵盖最新的研究进展和技术，适用于研究人员和开发者的参考资料，并支持多种应用场景的分析。

Applaime是一个前沿的AI驱动平台，帮助求职者创建出色的求职申请材料。它利用人工智能优化简历和求职信，以适应申请跟踪系统（ATS），提高被招聘人员注意并获得心仪工作的机会。

Final Round AI 是首个也是唯一的面试者专用 AI 副驾驶，实时提供转录和个性化助手，帮助用户在面试中表现出色。

Innervu 是一个为求职面试准备提供个性化指导和工具的 AI 助手，包含特定领域的问题数据库、根据职位描述定制的问题、语音回答练习工具及知识数据库，旨在提升面试技能。

Interview Monkey是一款AI驱动的Chrome扩展，旨在帮助软件工程师在顶级科技公司进行编码和系统设计面试的准备。通过实时问题解决能力，用户可以高效应对LeetCode风格的挑战和复杂的设计问题，从而提升面试成功率。