计算机的进制 计算机内部的电子元器件只有两种状态，就是通电和断点，用1和0来表示，所以计算机内部只能传输1和0，也就是所谓的二进制。 我们原来学习的是十进制，逢十进一，十进制中有十个数字。...在计算机中，我们需要用到的进制有，二进制，八进制，十进制，十六进制。
image.png 想起了自己当初看过的书，在这里列一下 特别感激当年把教师借书证借给我的老师们，让我在图书馆的书库里面去泡了一年 想知其所以然的话就多读书 以下有些读过有些没读过但是看过类似的 《深入理解计算机系统...《计算机视觉：模型、学习和推理》 image.png 《计算机组成与设计：硬件/软件接口》 image.png 《计算机安全：原理与实践》 image.png 《计算机图形学原理及实践
第一个：https://www.csdn.net/ （如果下面的博客没有能解决你的问题或者你还有其他关于计算机方面的问题需要咨询可以加博主QQ：1732501467） 首推的肯定是CSDN，虽然放眼望去...这上面有很多关于计算机方面的知识，无论你是要找基础方面的，还是比较有深度的问题，这上面一般都会有解答。...第二个：https://github.com/ github绝对是作为一个从事计算机行业的必备，它上面有很多开源项目代码，你也可以把你写的比较好的代码放在这上面，在你毕业找工作的时候。...第三个：https://www.w3school.com.cn/h.asp W3school是一个专业的编程入门学习及技术文档查询应用，提供包括HTML，CSS，Javascript，jQuery...，C，PHP，Java，Python，Sql，Mysql等编程语言和开源技术的在线教程及使用手册，是类似国外w3schools的学习社区及菜鸟编程平台。
对于非计算机相关专业的学生而言，学习过程中往往缺少交流机会，不容易把握知识的全貌。这里仅根据个人经验谈一谈对于一名非计算机专业的学生而言，该如何学习计算机视觉。...不过在学习这些之前，一般都会先掌握下传统的计算机视觉知识，也就是图像处理这一部分了。我之前大致总结过一次： 计算机视觉初级部分知识体系。...好，深度学习为什么这么强？它主要解决了什么问题呢？我比较认同以下三点：学习特征的能力很强，通用性强，开发优化维护成本低 参见为什么深度学习几乎成了计算机视觉研究的标配？。...不过大家在学习过程中很容易接触到各种机器学习方法的名字因为现在大数据分析、机器学习、语音识别、计算机视觉等这些其实分得不是很开，然后不自觉地就会去了解和学习。这样我感觉总体来说是好的。...4.数学 一切工程问题归根结底都是数学问题，这里说说计算机视觉和机器学习所涉及的数学问题。
本系列《“深度学习与计算机视觉”学习笔记》简要地记录了我近期在梳理计算机视觉领域应用深度学习技术的历史发展进程、基础原理以及应对不同任务提出的经典网络架构和未来发展方向的所获所得。...年3月27日，ACM(计算机协会)宣布把 2018 年度图灵奖颁给他们三位深度学习“三巨头”，以表彰他们在深度学习神经网络上的贡献。...之后的20年，计算机视觉分别迎来计算和数学方法研究和机器学习方法研究阶段，比如图像金字塔、一些边缘检测算法、图像分割算法都在这个时期被提出，而当时将机器学习应用到计算机视觉的一个特点就是人工特征+分类器...2.2深度学习以后的计算机视觉 ? ? 进入21世纪以后，计算机视觉已经成为计算机领域的大学科。计算机视觉领域世界三大顶级会议每届的参会人数都在暴涨，不断涌现出新的发展方向和突破。...通过该竞赛，表明了现代深度学习技术可以不完全以人工标注数据为基础，人工智能有望真正摆脱“人工”。 现在深度学习已经成为计算机视觉领域的标配，使得计算机视觉已经超越人类。
数据结构 设计模式 面向对象 对技术体系有理解 基本功扎实 微服务 分布式应用 技术专家 对技术领域有贡献 Python 数据结构 算法 数据库 网络 网页开发 移动端 数据科学 计算机视觉
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我们很多新手都喜欢在知乎这样的平台去搜索计算机和编程的学习路线，学习方法。 在早期知乎上还很纯洁，大家都是真心回答的，没有那么多套路。...一不小心扯远了，那天我就突发其想，国内的新手们习惯去知乎这样的网站去搜索计算机和编程的学习路线，那国外呢？他们学习计算机会不会有同样的问题，他们给的学习路线跟我们国内的又有什么不同呢？...2、零基础学习计算机的学习路线是什么 说到这个问题，就不得不提到GitHub上一个非常知名的项目：OSSU——开源社会大学。...在他们的计算机学习项目里，给出了计算机自学的完整路径，从初级到高级需要学习的课程、书籍、视频等等。这里面的课程来自哈佛大学，普林斯顿大学，麻省理工学院等等，质量非常上乘。...总结一下，看了一圈国外的相关学习路线和学习方法的帖子，大体来说跟国内的计算机教育差不了太多，主要的区别在国内的学习路线更多偏“实用”，做项目开发，国外的更偏向学习编程本身，对编程语言本身和计算机基础知识花费的精力会更多一些
简介： SQL 是用于访问和处理数据库的标准的计算机语言。...什么是SQL： 1）指结构化查询语言 2）使我们有能力访问数据库 3）是一种ANSI的标准计算机语言 作用： 1）面向数据库执行查询 2）可以从数据库取回数据 3）可以在数据库中插入新的记录
使用 Java 实现，但是不会涉及很多 Java 高级语法，因此也适合其它语言使用者学习。适合当做算法入门书籍，涉及常用数据结构和算法，建议认真学习。...计算机网络 计算机网络 自顶向下方法 豆瓣 8.9 分，297 人评分。 适合入门，推荐阅读前面四章内容。 计算机网络 豆瓣 8.0 分，142 人评分。...这本书（UNP）和 UNIX 环境高级编程（APUE）被称为腾讯的敲门砖，应该说 C++ 岗位的同学都应该学习一下，Java 或者其它岗位的同学倒是没那么高的要求。...操作系统 计算机操作系统 我的笔记 把操作系统的一些基本概念和原理都做了总结，基本没有底层的一些细节。适合作为入门资料，很快就能看完。 现代操作系统 豆瓣 8.9 分，656 人评分。...深入理解计算机系统 豆瓣 9.7 分，2211 人评分。 没看完这本书不敢说自己计算机基础扎实，可以当做计算机导论来看，涉及方方面面的内容。
推荐书籍阅读顺序 推荐阅读顺序： 首先阅读关于二进制的内容：需要多做一些练习题：首推《程序是怎样跑起来的》 再然后了解计算机组成：里面的一些关键硬件，首推《普林斯顿计算机公开课》，里面讲解的计算机通识不仅全面而且也有深度...也容易理解（也可以看程序是怎样跑起来的），看完前面讲解硬件的内容之后 可以再去看《计算机是怎样跑起来的》 计算机网络 首推：《计算机是怎样跑起来的》这里面讲解的计网的基础很好理解，看完之后再去看《普林斯顿...剩下的编程语言和计算机网络里面有趣的东西也可以去《普林斯顿》这本书，里面讲的很多计算机历史上的一些有趣的东西 很适合没有基础的人去看下 可以扩展不少见识。 什么是磁盘？ 磁盘是由什么组成的？...端口：IO内部提供了很多寄存器用来存储计算机和外设交换的数据，因此也叫作端口（计算机和外设之间的港口）。...假如多个外围设备都设定成同样的端口号、IRQ及DMA通道的话，计算机就无法正常工作了。这种情况下，就会出现“设备冲突”的提示。 总结：如何做一个计算机？
其实，可以这样来理解，计算机网络技术的确需要学习和了解通信技术，通信是计算机网络技术的基础，但是，如果不需要学习广域网技术，或者只需对广域网有一般的了解，并不需要学习更多的通信技术，只要对通信技术有一般的了解...学习计算机网络的实质是学习TCP/IP协议，因为只有采用了TCP/IP这个完整协议的网络才称得上是真正的计算机网络，因此，学习好TCP/IP协议，理解了TCP/IP协议的内涵，也就真正地理解了计算机网络...4．教材的写法与网络的学习 教材的写法与学习网络是两回事，不一定非要按照教材的顺序学习网络。先学习一些计算机网络应用知识，提高感性认识，然后再学习网络理论，学起来的效果就会好些。...学习计算机网络，应该结合日常应用来学习，这样可以提高学习兴趣，也能建立明确的学习目标，才能更好地学好计算机网络课程。...，有了浓厚的学习兴趣，就可以自觉地学习，刻苦地学习，钻研到计算机网络的知识体系中去，相信，只要有了这样的专研精神，就一定可以学习并掌握好计算机网络课程。
《计算机系统（2）》学习笔记 叶茂林 2023.6.24-2023.6.30 计算机系统漫游 Amdahl定理 对系统某部分的加速时，其对系统整体性能的影响程度取决于该部分工作的所占的比重和加速程度。...平均访问时间：若tc表示命中时的Cache访问时间，tm表示未命中时的主存访问时间，1-h表示未命中率，则Cache/主存系统的平均访问时间ta为 ta= h tc + (1 - h) tm 某计算机系统的内存储器由...汇编器将汇编代码逐行翻译成与特定处理器相关的二进制指令，这些指令可以被计算机直接执行。每个汇编语句通常对应着一条机器指令，包括操作码和操作数等。
CG与CV 计算机图形学(Computer Graphics，简称CG)，计算机图形学的主要研究内容就是研究如何在计算机中表示图形、以及利用计算机进行图形的计算、处理和显示的相关原理与算法。 ?...计算机视觉（Computer Vision）是基于感测图像对真实物体和场景做出有用的决策。 广义上说，计算机图形学中包含了计算机视觉的内容。...计算机视觉作为一个较新的研究方向有着广阔的应用前景，与最近的很火的神经网络算法，人工智能有着深刻联系，将计算机视觉单独分出做区分。
包括： 理解卷积神经网络 使用数据增强缓解过拟合 使用预训练卷积网络做特征提取 微调预训练网络模型 可视化卷积网络学习结果以及分类决策过程 介绍卷积神经网络，convnets，深度学习在计算机视觉方面广泛应用的一个网络模型...Dropout、权重衰减可以减缓过拟合，还有一个计算机视觉任务中，经常使用的处理方法：数据增强data augmentation。...如果这个原始数据集足够大且代表性强，则预训练网络学习的特征的空间层次结构可以有效地充当视觉世界的通用模型，因此其特征可以证明对许多不同的计算机视觉问题都有用，甚至这些新问题可能涉及与原始任务完全不同。...原因是卷积网络学习的表示可能更通用，因此更可重复使用：特征网络的特征图是图片上一般概念的存在图，无论处理的计算机视觉问题是什么，都可能是有用的。...= model.evaluate_generator(test_generator,steps=50) print('test acc:', test_acc) #97% 小结 Convnets是用于计算机视觉任务的最佳机器学习模型
互联网是“网络的网络”(network of networks) 连接在因特网上的计算机都称为主机(host) 1.2、网络与因特网 网络把许多计算机连接在一起。 因特网则把许多网络连接在一起。 ?...这将要延误一些时间 总结： 计算机数据具有突发性。 这导致通信线路的利用率很低。...1.5、性能指标 1.5.1、速率 比特（bit）是计算机中数据量的单位，也是信息论中使用的信息量的单位。...速率即数据率(data rate)或比特率(bit rate)是计算机网络中最重要的一个性能指标。速率的单位是 b/s，或kb/s, Mb/s, Gb/s 等 速率往往是指额定速率或标称速率。
MIT一牛人对数学在机器学习中的作用给的评述，写得很实际 机器学习和计算机视觉都是很多种数学的交汇场。...很多这些也许在大学一年级就学习过一些，当时是基于极限的概念获得的。如果，看过拓扑学之后，对这些概念的认识会有根本性的拓展。
深度学习最早兴起于图像识别，但在短短几年时间内，深度学习推广到了机器学习的各个领域，如：图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人等等。 计算机视觉是深度学习技术最早实现突破行成就的领域。...在2012年，AlexNet赢得了图像分类比赛ILSVRC的冠军，至此深度学习开始收到广泛关注。这只是一个开始，在2013年的比赛中，前20名的算法都使用的是深度学习。...在2013年后，ILSVRC大赛就只有深度学习算法参赛了。 深度学习算法在图像分类上的错误率小于4%，已经完全超越了人类标注的错误率。...在我们不注意的生活的方方面面中，深度学习已经渗透其中。
前言 正在学习计算机网络这门课程，顺便做个笔记，记录一下知识点。...当我们把这些节点和边具象化之后，计算机网络以及Internet的概念就更容易理解了。 计算机网络 通俗的解释计算机网络的概念：联网的计算机所构成的系统。...至此我们可以大致理解计算机网络的概念。 Internet（互联网） 以TCP/IP协议为主的一簇协议，由该协议支撑起的计算机网络。...但是这种连接方式保证了性能，多用于传统电话网络，而不适用计算机间的连接。 计算机之间的通信不像电话，它具有很强的突发性，两台主机建立连接后并不是时时刻刻都在进行数据传输。...历史 早期（1960以前）计算机网络 线路交换网络 线路交换的特性使得其不适合计算机之间的通信 线路建立时间过长 独享方式占用通信资源，不适合突发性很强的计算机之间的通信 可靠性不高：非常不适合军事通信
image.png image.png 计算机视觉在上一个世纪60年代脱胎于人工智能与认知神经科学，旨在通过设计算法来让计算机自动理解图像的内容。...几乎可以肯定的是，计算机视觉近来的突飞猛进主要得益于近15到20年来机器学习领域的快速发展。...本系列文章的上篇将主要介绍在探索计算机视觉的道路上所面临的挑战，并会谈到一个机器学习技术中非常重要的——像素级分类决策森林算法。...目前，无论是在开发新的计算机视觉机器学习算法，还是在数据集的收集和标注方面，我们都取得了长足的进步。 像素分类的决策森林算法 一张图片往往包含了多个层面的信息。...同时，如果你想要在我们的云平台中开始机器学习的研究，欢迎访问我们的机器学习中心。
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