从事嵌入式研发行业十年,认为学习就是要不断的吸纳知识,在研发过程中,经常会遇到一些问题,这种发现问题并解决问题的过程就是进步。
文章目录 一、网文写手的入门书籍推荐 二、网文写手的进阶书籍推荐 三、提高文学素养的写作课 一、网文写手的入门书籍推荐 ---- 网文写手的入门书籍推荐 : 网文成才21天 : 网文小白入门书籍 , 该书对网文进行了简单的介绍 , 可以作为入门书籍 ; 小说的骨架 : 针对如何写小说大纲的书 , 如果想要投稿上架必须要写出一个好的小说大纲 ; 如何描写情感 : 情绪描写教学 , 可以水字数 , 增加中文描写词汇量 , 避免出现脑海中想要描写但是码字时写不出来的情况 ; 韩剧如何讲故事 : 通过拆解韩剧 ,
大家周末好,又有一段时间没有分享技术文章了,暂时先存着(不是txp懒哈!);今天写文章之前,给大家送点福利,这个福利要朋友们自己争取,什么福利呢?其实这段空闲时间我也参与了一个音视频写作活动,这个音视频写作活动是有稿费的(首先说明的是,你的文章更加注重实战方面,每一千字有500稿费,还是不错的,既能分享干货给他人,同时自己的辛勤付出,也能得到回报,也会激励你创作出更好的文章!)
本人211非科班,大学学的物理,大三开始自学JAVA,并成功拿到了几个中大厂的offer。在这里分享一下自己整理的Java学习路线,供初学者参考。
作为一个程序员,性能优化是无法避开的事情,不管是桌面应用还是web应用,不管是前端还是后端,不管是单点应用还是分布式系统,并且性能优化也是软件系统中最有挑战的工作之一,更是每个工程师都需要掌握的核心技能。
统计学与数据挖掘书籍推荐 1.1《 The Elements of Statistical Learning 》,神书,不解释 1.2《实用多元统计分析》,从线性代数的角度详细讲解算法,例子简单,国外课程教材 1.3《统计学习方法》,李航著,统计学习算法必备书籍 1.4《从零进阶!数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学:从数据到结论》 1.6《数据挖掘:概念与技术》 数据分析软件篇 SQL 书籍推荐 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍 《SPSS统计分析基
android开发书籍推荐大全 写在前面 首先,不提供电子版本的下载,请大家自行百度,如果还是找不到,可以加微信联系我。 再次很感谢写书的作者,能让大家学习android快速又准
基于维度建模的KimBall架构,将数据仓库划分为4个不同的部分。分别是操作型源系统、ETL系统、数据展现和商业智能应用,如下图。
有读者反馈,单看零碎的知识点,自己心中没底。还是看书更有框架一些,所以今天给大家推荐一些经典书籍,书籍电子版我已经发到百度网盘群。
在 「关于我 」那篇博文里,朋友们应该知道了我不是科班出身,是由机械强行转行到Linux应用开发方向。下面我就详细向大家介绍自己这一路上的转行历程,希望对大家有所启发。
大家好,这篇文章主要是讲解下如何自学 Java,这个问题有很多粉丝私信问过,今天又有直系学妹问我如何学习 Java?
研发效能涉及的知识很多,从大的方向去划分包括制度、组织、平台、运营等;单从软件研发的角度去看也包括很多,包括最底层的软工认知、实践,到团队管理和组织、敏捷研发,项目管理、源码管理、发布管理、可观测性,到产品的运营和反馈。
经常收到后台读者发过来同样的问题,看完「开发内功修炼」以后觉得写的不错。问:“飞哥你平时是怎么样磨炼自己的技术能力,并写出这些文章的?另外可否帮推荐几本书更系统地学习一下”。今天干脆就写一篇文章统一回复一下。
维度建模是一种将数据结构化的逻辑设计方法,也是一种广泛应用的数仓建模方式,它将客观世界划分为度量和上下文。度量是常常是以数值形式出现,事实周围有上下文包围着,这种上下文被直观地分成独立的逻辑块,称之为维度。它与实体-关系建模有很大的区别,实体-关系建模是面向应用,遵循第三范式,以消除数据冗余为目标的设计技术。维度建模是面向分析,为了提高查询性能可以增加数据冗余,反规范化的设计技术。
数据仓库的重要特点之一是反映历史变化,所以如何处理维度的变化是维度设计的重要工作之一。缓慢变化维的提出是因为在现实世界中,维度的属性并不是静态的,它会随着时间的流逝发生缓慢的变化,与数据增长较为快速的事实表相比,维度变化相对缓慢。阴齿这个就叫做缓慢变化维。
彩蛋~~~~文末有python进行数据挖掘的详细路径规划图。 经常有人问我怎么才能快速入门python数据挖掘,这个问题怎么说呢?那些经典的书籍可以让你对python这门语言有较好的理解,但是缺少实战性。之前推荐过一本名为《python科学计算》(Python科学计算(书籍推荐))得书籍,并给出了书中的详细的源码。但是要想系统的学习python数据挖掘还是需要高人指导是最好的,现在机会来啦~! python机器学习与网络爬虫研修班开班了,不管你是各高校相关专业负责人和骨干老师、高年级本科生及研究生,还是银行
前言: 大家好,今天给大家推荐一些音视频相关书籍! 一:音视频编解码 《深入理解视频编解码技术:基于H.264标准及参考模型》 《新一代视频压缩编码标准-H.264_AVC(第二版)》 《基于H.264的视频编/解码与控制技术》 《FFmpeg从入门到精通》 《WebRTC权威指南》 《现代电视原理》《数字电视广播原理与应用》 《FFmpeg从入门到精通 FFMPEG视音频编解码基础书籍 》《ffmpeg基础库编程开发》 《音视频开发进阶指南:基于Android与iOS平台的实践》 《视频编解码技术原理
拉链表是数据仓库中特别重要的一种方式,它可以保留数据历史变化的过程,这里分享一下拉链表具体的开发过程。
接下来会陆续介绍各自编程语言和各个领域的学习建议,本文先讲C语言。 📷 📷 1、C语言适合当第一门编程语言学习 、C语言语法相对简单,但又比较完整和严谨,包含该有的各种元素。学完C语言语法,要学习其它编程语言就很容易了。 、C语言接近底层,可以了解内存和计算机的基本原理。 、许多基础课程比如算法与数据结构教材都是以C语言为例子的,特别是中国版的书籍。 如果你是大一刚开始学习编程,建议选择C语言做入门。 2、C语言学习的步骤 学习语法和基础算法 ---> 了解C语言应用领域 ---> 确定是否从事C语言相关
前段时间,在技术交流群,分享过自己平时会看的一些书籍,以及前几天直播的时候,又叫我分享一些关于音视频的书籍,还有朋友问音视频驱动这块的;这个音视频驱动这块说实话,我真不了解,所以我无法给大家推荐。下面我会说一些我内心一些真实的感受!
引言 在文章《微信读书冷启动书籍推荐初探:一个借助微信用户画像的方法 》1,我们发现用户的阅读偏好与用户属性(性别、年龄、n 线城市、公众号阅读偏好)相关。基于这个发现,我们利用用户属性,给冷启动的
摘要: 本文由猫头虎博主带你走进计算机书籍的世界,分享那些值得一读再读的经典之作、实用指南以及启发思考的计算机思想作品。每一本书都是一个新世界的入口,也是解决问题的利器。让我们一起探讨这些书籍的独特之处,并从中受益。搜索: 计算机书籍推荐,编程指南,技术发展趋势。
这本书图文并茂,条理清晰,读起来会非常有意思,阅读体验非常舒畅,适合初学者。好好多看几遍,会有不一样的收获。Head First系列的书籍都很不错。
还记得土哥刚入行,进第一家公司实习的时候,使用的是Win7,对于Windows下的命令行体验真是无力吐槽,特别是对于Web前端来说,非常多的工具都运行在终端内,比如不计其数的Node.js工具,后来改用Linux就舒畅多了,npm很多工具都在Linux系统下有更好的表现。
前天有位叫王勋的小伙伴在微信公众号后台在入门指导版块留言问下大学生入门从何做起?联盟在入门指导这个版块专门回答下 感谢王勋同学的问题,这个问题也是我们大学生普遍存在的问题。知识不难,难在入门。 大学是最有时间学习编程的时段,只要好好安排自己的时间,学习点东西,毕业后找工作会耗不费力。 小编最近收到一个同学的问题:大学生入门学编程应该从何做起?我相信这个问题是很多大学生的疑惑。 学习编程无非就是几点: 1.定方向 方向有两种:行业和语言 行业就是俗话说的360行,编程里面也分很多行业,例如:安全行业,金融行业
引言 微信读书 App 中的书籍推荐系统,逐渐开始在运营活动中(每周热榜、新手卡片)使用,尝试从技术侧帮助运营侧提高转活动的化率。 对微信读书的活跃用户,我们根据其读书时长、点评书等用户行为,做书籍推荐。对微信读书新增用户,由于缺少用户行为数据,无法使用这种方法做推荐,此类问题常被称为推荐系统冷启动问题。 然而,我们发现微信用户画像,比如基础属性(年龄、城市、性别等)和公众号阅读兴趣等,与微信读书用户的阅读兴趣相关。借助微信用户画像进行书籍推荐,准确率较随机推荐提升约 1 倍。 分析建模 如何评估微信用
大家好,我是 Guide 哥!这篇文章我会推荐一些关于算法学习的书籍以及资源。希望对大家学习算法有帮助!
但是就在刚才给一位网友发qt源码包时,突然又聊到了这个嵌入式学习路线的问题,所以这篇文章我会分享一些免费的资源学习以及学习路线:
项目地址:https://github.com/WillKoehrsen/wikipedia-data-science/blob/master/notebooks/Book%20Recommendation%20System.ipynb
目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构,这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。
原文 | 【CVPR2022 Oral】Manhattan-SDF:从多视角图像做三维场景重建
数据仓库(数仓)与大数据区别,数据仓库(数仓)与数据库的区别,大数据与传统数据库的区别等等,这篇文章带你了解。
这个网站整理的还算不错的了,里面基本上是可以满足初学Python人员和想了解一些其他IT编程技术人员的要求,但是这个只是带你入门,具体的还得不断的学习!
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】:排名第一 【机器学习】:排名第一 【Python】:排名第三 【算法】:排名第四 源 | AI深入浅出 最近几个月小编遨游在税务行业的智能问答调研和开发中,里面涉及到了很多的自然语言处理NLP的功能点。虽然接触NLP也有近两年的时间了,现在真正要应用到问答中,避免不了还是需要再重新熟识并深入研究理解。 下面是与NLP相关的一些书籍推荐、课件推荐和开源工具推荐。 主要是记录下入门的资料,由于资料的存储位置没有做规整,所以本文没有附带资源下载链接。如果有同学需要其中的资
昨天分享了一篇介绍Docker可视化管理工具的文章,然后在公众号后台收到了挺多同学的私信问:学习Docker有好的资料值得推荐的吗?想要学习Docker但是无从下手。其实之前我有断断续续的分享过Docker入门到实践的相关教程,可能比较零散。今天就把我自己学习Docker从入门到实践的相关教程和学习资料一起总结一遍,希望可以帮助到有需要的同学。
在现在的生活,生产,研究等领域,Linux已经无所不在,从我们使用的手机,车载设备,到服务器,桌面电脑等,Linux已经成为这个世界方方面面的基石。尤其对于参与技术有关工作的你学习Linux是必须的,那么,该如何有效的学习呢?Linux从诞生至今,已经是一个非常庞大且复杂的系统,下图是Linux系统代码行数的统计(参考linuxcounter):
在 Java 学习这条路上也踩过无数次的坑,秋招也幸运的拿到了一些大厂 Java 开发的offer。
作为一个对算法没有任何认知,非科班出身的前端程序员,如果想提高自己的能力,不再只写业务代码当一个应用工程师,算法是必须掌握的一门本领。算法也是一种思想,当你去读一些优秀框架的源码,如果对算法和数据结构一无所知,读起来很困难,你无法理解人家为什么要那样写,那样写的好处是什么,接下来就跟大家分享下作为一个前端程序员,如何学习数据结构与算法。 后续将持续更新与算法相关的文章,分享自己所学以及踩的各种坑。
学习路线 Web 安全渗透方面的学习路线:https://www.zhihu.com/question/21914899 最经典的黑客入门教程(安全必备技能) :http://www.360doc.com/document/17/0404/00/112413_642719928.shtml 新手到黑客的最全入门路径图(附全部学习资料下载)!https://blog.csdn.net/csdnsevenn/article/details/78968661 学习资料 零基础入门黑客,附学习资料打包全送:h
本来想分两篇文章写的,结果很久没写文章了,不知道怎么写了,哎,每天加班,真心没时间,希望大家理解,还好今天是东西写完了,才抽个时间写这篇文文章。
基于hadoop+大数据分析的的校园图书推荐系统统,系统采用多层MVC软件架构,采用Java springboot框架集成hadoop、hbase实现大批量图书情况下的可视化分析与计算。计算不同图书之间的相似程度,以及通过协同过滤及图书特征提取的方式,实现在用户与图书,用户与用户之间,发现关联性,从而实现校园图书的精准推荐功能等。
说实话,对于学习路线这种文章我一般是不写的,大家看我的文章也知道,我是很少写建议别人怎么样怎么样的文章,更多的是,写自己的真实经历,然后供大家去参考,这样子,我内心也比较踏实,也不怕误导他人。
这篇文章的内容其实很早就写了,并且,我也已经同步在了我的 Github 的一个仓库中(仓库内容还在继续完善中),地址:https://github.com/CodingDocs/awesome-cs-books(阅读原文即可直达) 。
如果你是一个对编程毫无经验的小白,那么首先你应该掌握一定的编程基础(尤其像从其它行业转行到IT行业的朋友们)。对于新手来说,博主认为Python语言是最佳的选择。作为一个解释型的动态高级语言,Python易于理解,上手简单,非常适合初学者学习。一本快速入门Python语言的书籍推荐:简明Python。这本书英文原版为《A Byte of Python》,经翻译变为《简明Python》。博主也给好多人推荐过,大家看过之后基本上都很认同,是入门Python最快效果最好的书籍。
2 . 产品定位 从产品的slogan,让阅读不再孤独,表明产品从社交链切入阅读这一块,和市面其他阅读产品定位不一样,形成产品差异化竞争。
本文设计了一个离线实验,用 CTR 预估方法做书籍个性化推荐,发现效果(准确率、召回率)较现网方法(Word2vec)提升接近一倍。
就会跟上面所说的那样,被迫成为一个全栈,这是比较尴尬的。 若你想比较准确的针对某个方向学习,那就继续往下看吧。
【新智元导读】我们在《机器学习里,数学究竟多重要?》一文中提供了机器学习所需的数学知识和建议,对于初学者来说,并不需要先掌握大量的数学知识再开始做机器学习。学习最基本的线性代数和数理统计,然后在掌握更多技术和算法的过程中继续学习数学是很好的方法。那么,本文带来值得推荐的数学基础书籍。 “机器学习/深度学习并不需要很多数学基础!”也许你在不同的地方听过不少类似这样的说法。对于鼓励数学基础不好的同学入坑机器学习来说,这句话是挺不错的。不过,机器学习理论是与统计学、概率论、计算机科学、算法等方面交叉的领域,对这些
所谓的事实表和维度表技术,指的就是如何和构造一张事实表和维度表,是的事实表和维度表,可以涵盖现在目前的需要和方便后续下游数据应用的开发。
一、隐语义模型的基本思想 隐语义模型是近年来推荐系统领域较为热门的话题,它主要是根据隐含特征将用户与物品联系起来。 现从简单例子出发介绍隐语义模型的基本思想。假设用户A喜欢《数据挖掘导论》,用户B喜欢《三个火枪手》,现在小编要对用户A和用户B推荐其他书籍。基于 UserCF(基于用户的协同过滤),找到与他们偏好相似的用户,将相似用户偏好的书籍推荐给他们;基于ItemCF(基于物品的协同过滤),找到与他们 当前偏好书籍相似的其他书籍,推荐给他们。其实还有一种思路,就是根据用户的当前偏好信息,得到用户的兴趣偏
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