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    【编程指导】如何系统、科学地自学编程知识?

    对于什么样的学习才算得上“系统”几乎是一个哈姆雷特式的问题——人们很难在这一问题上达成一致。 因此抛出答案几乎只是在引发更多的争议。所以在讨论这个问题的时候,我必须承认下述描述只是我自己的一点小小的体会,只希望能对你有所帮助,这些看法并不“权威”,也不完全“正确”。 一般来说对于计算机科学的学生来说,下述课程是非常关键的: 提醒:学习时注意把握合理的深度,不可太浮于表面,也不可太过拘泥于部分细节,对于初学着重掌握基础内容,能在概念上建立一个合理的认识就可以。真正的学习是在后面的职业生涯中完成的。 一、基础篇

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    【答疑解惑第三十八讲】初学者做项目需要掌握哪些东西?

    疑惑一 【答疑解惑】初学必须掌握的数据结构有哪些? 数据结构有很多,难以程度也不相同,初学者应该掌握哪些基本的数据结构呢?作为一个过来人,我觉得作为一个初学者应该掌握如下一些数据结构,当然掌握越多当然是好的,这里是从一个常用和难以程度综合权衡,对大多数初学者的建议,其他一些相对较难的以后慢慢在学校。 1)一维数组,二维数组以及更高维数的数组,尤其一二维最为常用,一定要掌握,不单单是赋值、访问,还包括相应指针定义及使用。 2)链表,包括单项链表,双向链表;链表的添加、删除、遍历、查询等等。 3)队列,能

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    伪数据科学家 VS 真数据科学家

    R语言编程跟伪数据科学为何扯上了关系?R是一种有20多年历史的开源统计编程语言及编译环境,是商业化产品S+的后继者。R一直以来都局限于内存数据处理,在统计圈子里非常流行,并因其出色的可视化效果为人称道。一些新型的开发环境通过创建R程序包或者将其扩展到分布式架构里(比如将R与Hadoop结合的RHadoop),将R(限于在内存里处理数据)的能力扩大。其他程序语言当然也存在跟伪数据科学沾边的情况,比如说SAS,但不及R这么流行。说到SAS,它价格高昂,在政府机构或者实体企业的应用更为广泛。但在过去10年数据快速增长的领域(如搜索引擎、社交媒体、移动数据、协同过滤推荐等)运用不多。R跟C、Perl或者Python的语法不一样(后三者语法根源一样),其简易性使得写R的程序员比较广泛。R还有很多程序包和不错的用户界面,SAS却难学很多。

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    python web开发入门

    Ps:2019-1-18修改 我其实对这篇文章能有两万+的阅读量感觉很惊讶,占了我博客访问人数的很大一部分,我猜测可能确实是传统的Python web开发的学习方式都是从框架开始,而框架封装过度,让人难以理解背后的原理,最后只是简单的学习API和框架,同时学习Python的人中很大一部分其实是非计算机专业的同学,基础薄弱,想学习底层原理也不知道从何入手。 原先博文优点和缺点都很明显,缺点在于我只是简单罗列了资源,很多东西其实没有表达清楚,因为最初的目的,并不是教学,而是自己回顾和总结,优点可能在于他是比较系统化的展示出了web开发的演变过程,这其实有助于建立知识之间的联系和对web开发整体的理解。 后来我就考虑能否把文章的内容更加深入一些,用一套代码就能展现出这整个过程演变,而不是碎片化的资源罗列,把真正做成一个教学贴。但是因为拖延症一直没有完成,现在基本完成,我希望它会是一个好的学习指南,也希望读者能从学习这些代码的过程中,理解web开发的本质。

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