Top 10 collections de feuilles de triche sur github

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# Introduction

GitHub est bien plus qu’une simple plate-forme pour partager du code ou héberger des projets open source. C’est aussi un trésor pour apprendre, maîtriser de nouvelles compétences et trouver des ressources de référence rapide comme les feuilles de triche. Que vous soyez développeur, data scientist ou simplement quelqu’un désireux d’apprendre, GitHub propose une multitude de référentiels de feuilles de triche qui peuvent vous aider à augmenter votre productivité.

Dans ce blog, nous passerons en revue certaines des collections de feuilles de triche les plus populaires et les plus complètes disponibles sur GitHub. Ces référentiels couvrent un large éventail de sujets, notamment les commandes Docker, les mathématiques, le python, l’apprentissage automatique, la science des données, la visualisation des données, les commandes CLI et bien plus encore.

# Collections de feuilles de triche sur github

// 1. Cheat.sh: la seule feuille de triche dont vous avez besoin

Lien: Chubin / Cheat.sh

Cheat.sh est une ligne de commande unifiée et une interface Web qui donne accès aux feuilles de triche axées sur la communauté sur la programmation, DevOps, etc. C’est un moyen pratique d’accéder aux feuilles de triche tout en travaillant sur des projets. Avec une commande Curl simple, vous pouvez rechercher des commandes dans n’importe quel langage de programmation.

// 2. Awesome CheatSheets: références rapides pour chaque développeur

Lien: Lecoupa /

Une collection complète de chemises pour les langages de programmation populaires, les cadres et les outils de développement. Tout ce que vous devez savoir est organisé en fichiers uniques pour référence rapide, ce qui en fait une ressource essentielle pour les développeurs à tous les niveaux de compétence. Il comprend des feuilles de triche pour les langues frontal et backend, les bases de données, ainsi que les outils de développement et de déploiement.

// 3. Feuille de triche Docker: Commandes et conseils Docker essentiels

Lien: wsargent / docker-cheat sheet

Ce référentiel fournit une feuille de triche pratique pour Docker, mettant en évidence les commandes, les conseils et les meilleures pratiques les plus importants pour la contenerisation et les flux de travail DevOps. Il s’agit d’une simple feuille de triche créée à l’aide de Markdown, formatée en tant que fichier ReadMe afin que vous puissiez le visualiser comme une page Web. Il comprend divers exemples et extraits de code pour une référence facile.

// 4. Math as Code: Notation mathématique pour les développeurs

Lien: Expérience-MONKS / MATH-AS CODE

Une feuille de triche unique qui traduit la notation mathématique en code, ce qui permet aux développeurs de comprendre et de mettre en œuvre plus facilement des concepts mathématiques dans leurs projets.

// 5. CheatSheets-AI: Machine Learning & Deep Learning Essentials

Lien: kailashahirwar / cheatshets-ai

Une collection de feuilles de triche essentielles pour les chercheurs en profondeur et d’apprentissage automatique. Parfait pour une référence rapide sur les algorithmes, les frameworks et les concepts. Bien qu’il soit un peu vieux, il était très populaire pendant le sommet du battage médiatique de Deep Learning.

// 6. Python Cheatheet: référence Python complète

Lien: GTO76 / Python-Cheatheet

Une feuille de triche Python basée sur Markdown couvrant la syntaxe, les structures de données, les bibliothèques et les modèles de codage communs. C’est génial pour les débutants et les pythonistes expérimentés. Ce référentiel est l’un des plus joués sur GitHub pour les feuilles de triche.

// 7. Data Science ChearSheets: gouverner le monde des données

Lien: Faviovazquez / Ds-Cheatheets

Une liste complète des feuilles de triche de la science des données, y compris les statistiques, l’apprentissage automatique et la visualisation des données. Idéal pour les étudiants, les professionnels et toute personne dans le domaine des sciences des données. Il comprend également des feuilles de triche pour Python, R, Big Data et SQL.

// 8. Feuilles de triche Matplotlib: référence de visualisation officielle

Lien: Matplotlib / CheatSheets

Les feuilles de triche Matplotlib officielles servent de guides de référence rapides pour créer des parcelles et des visualisations dans Python, ce qui facilite la maîtrise de la visualisation des données. Ces ressources sont particulièrement utiles lorsque vous travaillez sur des projets d’analyse de données et avez besoin d’un rappel de quel graphique à utiliser. Les feuilles de triche offrent une représentation visuelle de tous les types de visualisations disponibles.

// 9. TLDR-PAGES: Collaborative CheatSheets pour les commandes de console

Lien: TLDR-PAGES / TLDR

TLDR-PAGES fournit des intestins axés sur la communauté pour les commandes de console, ce qui facilite la recherche d’exemples et d’utilisation pratiques pour de nombreux outils CLI. C’est un incontournable pour quiconque passe beaucoup de temps dans le terminal.

// 10. Devhints ChearSheets: Développement Web en un coup d’œil

Lien: rstacruz / cheatsheets

Une collection de feuilles de triche pour le développement Web, y compris HTML, CSS, JavaScript, etc. Devhints propose des références claires, concises et bien organisées pour les développeurs.

# Conclusion

Ces feuilles de triche sont conçues principalement pour les professionnels qui ont besoin d’un rafraîchissement rapide avant une interview ou tout en travaillant sur un projet. Plutôt que d’être des guides d’introduction, ils offrent des informations concises et de la taille d’une bouchée qui vous permettent de saisir les concepts de base et les commandes essentielles en quelques minutes. Cela les rend idéaux pour les utilisateurs expérimentés qui souhaitent consulter et renforcer efficacement leurs connaissances sans patauger dans une longue documentation.

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) est un professionnel certifié des data scientifiques qui aime construire des modèles d’apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et la rédaction de blogs techniques sur l’apprentissage automatique et les technologies de science des données. Abid est titulaire d’une maîtrise en gestion technologique et d’un baccalauréat en génie des télécommunications. Sa vision est de construire un produit d’IA en utilisant un réseau de neurones graphiques pour les étudiants aux prises avec une maladie mentale.