自学需要有一定的自学能力和毅力，但因为没有人监督，容易半途而废。但最后坚持下来，会有不错的解决问题的能力。
本文来源于知乎的一个提问，提问的是一个大一软件工程专业的学生，他想要自学C#但是不知道该怎么去学，这让他感到很迷茫，希望有人能给他一些建议和提供一些学习方向。
现在很多小伙伴都会选择自学编程，相信身为程序员的你，曾经也自学过编程吧？那么，究竟是什么原因，让我们都会想到要自学编程呢？通过和粉丝私聊，我总结了以下四种原因：
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 大家好，我是贾志刚，OpenCV学堂 微信公众号 号主，也是该号绝大多数原创文章的作者。我超过10年以上的OpenCV相关开发经验，先后出版过三本相关书籍，CSDN+51CTO博客访问超过500W+。 今天我斗胆分享一下作为一个CV开发者需要哪些必备的技能？ 现在CV行业已经严重内卷，但是真正可以写程序，会写程序的还是很缺乏，一个CV开发者要想很好的搞好项目落地，只会python肯定不行，必须是C++与Python都可
对想要学习机器学习的人来说，信息太多也是一种困扰，开放的课程、书籍、框架、开源代码那么多，每套资料都有自己的好处，有人说这个课程好，有人说那个框架最好用。
Python，作为最受欢迎的编程语言之一，不仅语法简洁易懂，而且应用领域广泛，从数据科学、机器学习、网络开发到自动化脚本编写等，无所不能。对于初学者来说，如何系统地自学Python可能会是一个挑战。本文将为你提供一个详细的自学Python的路线图，帮助你从入门到精通。
对于一个零基础的想学习python的朋友来说，学习方法很重要， 学习方法不对努力白费 一定要有一个正确的学习线路与方法
本篇博客旨在为广大编程爱好者提供一个详尽的指南，帮助大家系统地自学Python。不论你是编程新手还是希望进一步提升自己的老手，通过本文你将学会如何从零开始，逐步深入地掌握Python。本文内容包括Python学习路线图、重要的学习资源、实用的学习技巧，以及如何通过实践加深理解。我们还将覆盖相关的SEO词条，如编程基础、Python教程、数据科学、机器学习等，确保你能够通过百度等搜索引擎轻松找到本篇文章。
这几天刚刚上线了自己今年的大项目 —— 帮助大家找工作的【面试鸭】（mianshiya.com），为了准备后面给大家开源代码，我提前跑到代码开源平台 GitHub 上去新建了仓库。
如今的我已经过了三十而立的年纪，虽然在三十岁我没有立下任何事业，相反，还在茫茫苦海中挣扎。
记得回到 90 年代，口号是 IT 需要与业务保持一致。如今，技术变得如此重要，以至于业务需要与技术保持一致，看起来。在 IT 和业务方面，我从未真正看到过“我们与他们”的现实。但无论你怎么看，它们都需要对齐。这就是路线图的用武之地。
关于Python的入门书籍，之前和大家分享过很多了，今天再和大家分享一本在美亚上影响力超高的一本Python 3入门书——《Python编程无师自通》
roadmap.sh正是一个这样的平台，它为各种技术角色提供了详细的学习路线图，帮助新手更有效地规划自己的学习路径和职业发展。
我关于路线图的最后一部分以技术路线图结束。第 1 部分侧重于路线图的类型及其关系。第 2 部分侧重于能力路线图，第 3 部分侧重于产品路线图。所以现在我们用最复杂的路线图来总结它。
产品路线图是我们将在我的 4 部分系列中深入探讨的第二个路线图。如果您尚未阅读它们，请阅读第 1 部分：路线图概述和第 2 部分：能力路线图。顾名思义，产品路线图定义了产品或产品及其功能的预期未来推出。由于我们正在谈论技术，因此我们将假设后者进行讨论。
想从事人工智能领域的研究，盲目地在网上购买了一本又一本的参考资料，学习视频刷了一遍又一遍…… 反过头来看，这些方法可能作用并不是很大，却消耗了大量的时间和金钱。
记得以前我刚开始学某项新技术的时候，我都会先大量搜集该项技术相关的学习资料，其中包括视频、书籍、博客等资源，然后再根据这些资源绘制一个详细的思维导图，结合这张图，在脑中搭建一个相对完整的学习框架。
来源：机器之心本文约1800字，建议阅读6分钟本文将提供一组思路清晰、简单易懂的人工智能专家路线图。 这个学习路线图几乎涵盖了人工智能领域的所有内容，点点鼠标，就能链接所需知识。 想从事人工智能领域的研究，盲目地在网上购买了一本又一本的参考资料，学习视频刷了一遍又一遍…… 反过头来看，这些方法可能作用并不是很大，却消耗了大量的时间和金钱。 这时，一种提纲式的学习途径就显得尤为重要了。如果你想成为数据科学家、机器学习或者 AI 专家，而又苦于找不到合适的学习方法，本文将提供一组思路清晰、简单易懂的人工智能专家
如何构建物联网产品路线图 面对现实吧。建立物联网产品路线图难度要比为“正常”技术产品制定路线图要困难得多。 这是因为IoT产品是复杂的系统。为了创建一个工作的解决方案，物联网技术栈的所有层 - 设备硬
这是因为IoT产品是复杂的系统。为了创建一个工作的解决方案，物联网技术栈的所有层 - 设备硬件，设备软件，通信，云平台和云应用都需要一起工作。就像在一个管理五个产品一样，你的路线图需要成为让所有利益相关者符合你的愿景的胶合剂。
到了2009年，美国首次发布国家机器人路线路（national robotics roadmap）时，美国在工业应用领域（如汽车、航空航天和家电等）的应用已经降低到了全球第四位。
在我之前的帖子中，我讨论了三个不同的路线图以及它们之间的关系。在这篇文章中，我们将详细介绍能力路线图。能力路线图将能力映射到时间线（duh）。业务能力是做某事的能力。它们是业务架构的常见元素，对战略执行很有用。
紧随其他国家之后，澳大利亚发布了其第一份机器人发展路线图。该路线图于今年的6月18日在澳大利亚的国会大厦发布，旨在指导澳大利亚如何更好地利用新机器人经济带来的好处。
在下边有一个路线图，如果你想要成为一名Go语言的开发者的话，你可以沿着这张图里面的路径去学习，里面记录了一些你可能也想学习的库。当你问到：”我想成为一名Go语言开发者，接下来我要学些什么？“，我做的这个路线图就是一个很好的建议。
人工智能、大数据、深度学习等这个21世纪第三个十年里必掌握的知识怎么学习，三次方作为新十年里的数字化人才在线教育平台，为了帮助大家更好的获得适应未来社会的新技术能力，下面汇总了一些AI、data、机器学习、数据工程师的知识图谱和学习路线。公众号[三次方AIRX]：三次方•数字化人才在线教育平台。帮助Z时代大学生和0-5年职场人获得混合现实、人工智能、游戏开发、大数据等能力。
ROS-Industrial Consortium的目的之一是生成和维护ROS-Industrial的技术路线图。这项工作在2014年开始，使用一个大致遵循Sandia国家实验室路线图技术基础的过程。总之，步骤包括：
在敏捷项目管理中，产品负责人的角色非常重要。他们代表利益相关者，负责确保团队开发的产品具有价值、符合期望，满足客户需求。
我不止一次被告知，企业架构 (EA) 是在浪费时间。老板、客户、同事和开发人员都告诉过我。我可以理解有些人不了解架构在公司中所扮演的角色——尤其是商务人士。但是，当 CTO 或 CIO 告诉您这一点时，您不得不想知道他们是如何成为他们的职位的？他们是主人的侄女还是侄子？他们对 CEO 保密吗？也许他们只是看起来的一部分。他们显然不是从他们的智慧和能力中得到的。
老读者都知道了，今年我成功带妹入坑。因为她自己不知道喜欢什么专业，也没有目标和方向，于是作为有经验的前辈，我就给她指了一条“明路”——计算机编程。
自己在读这篇内容时，觉得当时的语言陈述太简单了吧，删删减减，重新整理一下语言。这篇文章主要包含但不限于java并发编程总结路线图的分享，这篇文章也是对以往自己知识点的回顾，分享的目的不在于炫耀什么，也没什么可值得炫耀的事情。
许多数据库模式（schema）管理工具都创建了命令式（imperative）接口，要求开发人员了解模式的当前状态，以及将当前模式（和相关数据）迁移到新的、需要的模式的最佳命令。本文将介绍这个模型比较困难的几个原因。本文提出了一个声明式（declarative）接口来取代传统的命令式接口，并解释了这种更改带来的好处和挑战。
现在好了，developer-roadmap已经有了中文版，目前在Github上标星5K，翻译者是中国台湾人，因此，翻译的文字是繁体中文，不过，这对于许多开发者来说比看英文简单多了。（Github地址：https://github.com/goodjack/developer-roadmap-chinese）
主要主要介绍了开发者、设计师、深度学习等几个领域的路线图内容，感兴趣的同学可戳上面文章查看详情，限于篇幅，这里就不多做介绍了。
数据治理成熟度评估为企业提供了一个数据治理的切入点，通过发现企业数据治理中存在的问题，找到目前和业界领先企业的差距，绘制出符合企业现状和需求的数据治理路线图。
仅在美国就有300万人因行动不便而无法离开家门。可以自动长距离导航的服务机器人可以提高行动不便人员的独立性，例如，通过为他们提供杂货，药品和包裹。研究表明，深度强化学习（RL）擅长将原始感官输入映射到动作，例如学习掌握物体和机器人运动，但RL 代理通常缺乏对长距离导航所需的大型物理空间的理解，并且很难适应新的空间。 在最近的三篇论文中，“ 使用AutoRL学习导航行为端到端 ”，“ PRM-RL：通过结合强化学习和基于采样的规划来实现远程机器人导航任务 ”，以及“ 使用PRM进行远程室内导航” RL “，我们通过将深度RL与远程规划相结合来研究易于适应的机器人自治。我们培训当地规划人员执行基本的导航行为，安全地穿越短距离而不会与移动的障碍物发生碰撞。当地规划人员采用嘈杂的传感器观测，例如一维激光雷达提供到障碍物的距离，并输出机器人控制的线性和角速度。我们使用AutoRL训练本地计划员进行模拟，AutoRL是一种自动搜索RL奖励和神经网络架构的方法。尽管它们的范围有限，只有10到15米，但是当地的规划者可以很好地转移到真正的机器人和新的，以前看不见的环境。这使我们能够将它们用作大空间导航的构建块。然后，我们构建路线图，其中节点是位置的图形，只有当本地规划人员能够可靠地模拟真实机器人及其噪声传感器和控制时，边缘才能连接节点。 自动化强化学习（AutoRL）
在昨天的腾讯2020 Techo Park开发者大会上，腾讯云正式发布“云原生最佳实践路线图”，同时发布的还有一份3万多字的《腾讯云原生路线图手册》。手册中明确了腾讯云原生的定位，就是让用云“更简单”。
PostgreSQL 继续向着将在 2017 年 9 月份发布的第 10 个主版本迈进，EnterpriseDB 首席架构师和 PostgreSQL 贡献者 Robert Hass 根据 PostgreSQL官方路线图 编制 了一份 PostgreSQL 10 重要特性列表。
地铁路线图小程序源码是一款包含了北京、上海、广州、郑州、山东、杭州等全国近50个城市的地铁路线图，
在今天的腾讯2020 Techo Park开发者大会上，腾讯云正式发布“云原生最佳实践路线图”，同时发布的还有一份3万多字的《腾讯云原生路线图手册》。手册中明确了腾讯云原生的定位，就是让用云“更简单”。 这张“云原生路线图”是腾讯云基于服务超过100万注册用户，从初创到中小型和大型客户的大量云原生实践经验提炼而成，具有三个业界首次： 首次站在用户视角：基于实战而成，帮助技术管理者和开发者通透地看到云原生的关键脉络，洞察“科技创新新商业”的本质，为“科技创新要答案”找到解题思路； 首次提出云原生系
要说全球最火的程序员学习路线，那真是非developer-roadmap莫属了，是 Github 上第六大星标开源项目，每月有数十万开发人员访问该项目，斩获 215K star，有多火就不用再多说了吧！
而Java程序员一向比别人更难，如果说大家都在修仙的话，java程序员简直神似“剑修”，入行枯燥精通难，要想变得强大，需要能力也需要运气，更需要持之以恒。
主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有数据软件，无一不向Hado
在近一年的编程语言的排行榜中，Go语言跻身靠前的位置。Go语言具有入门快、程序库多、运行迅速等特点，开发效率和执行效率都是各大编程语言中的佼佼者。企业对于Go语言的使用情况正逐年上升。自发布以来，Go语言就深受明星大厂的喜爱，包括以Java打天下的阿里巴巴，更不用说深爱Go的滴滴、今日头条、小米、奇虎360、京东等知名企业，业界甚至一度看好Go语言有取代Java王者地位的潜力。面对C位出道的Go语言，你还不赶快上手，提前学习一下？！
今年年后立了一个Flag，是希望整理一条路线，让算法学习过程更加有梯度，让算法入门不再那么艰难，在写完那篇文章之后，我便开始着手规划如何去做这样的一件事情，想来想去，感觉靠谱一点的做法是做一个开源项目，这个项目能够整合目前所有OJ的题目资源，然后分门别类的整理一条从易到难的路线。
在关注Elastic 中文社区、QQ群、星球群的过程中，多多少少都会有一些基础问题冒出。而这些问题不复杂，多半都在官方文档中都有提及，稍稍复杂的在官方英文社区、中文社区都有过类似问题的讨论。
https://vitto.cc/web3-and-solidity-smart-contracts-development-roadmap/
Hadoop家族系列文章，主要介绍Hadoop家族产品，常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa，新增加的项目包括，YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等。 从2011年开始，中国进入大数据风起云涌的时代，以Hadoop为代表的家族软件，占据了大数据处理的广阔地盘。开源界及厂商，所有
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