作为自学CS过来的老学长，看过中国mooc、b站、网易云课堂很多视频，期间踩了不少坑，这次掏心掏肺前来跟分享下，网上的资源是免费的，但是找到质量好的是需要时间成本的！
语言无关 MySQL 21分钟MySQL入门教程 MySQL索引背后的数据结构及算法原理 NoSQL Disque 使用教程 Neo4j .rb 中文資源 Neo4j 简体中文手册 v1.8 Redis 命令参考 Redis 设计与实现 The Little MongoDB Book The Little Redis Book 带有详细注释的 Redis 2.6 代码 带有详细注释的 Redis 3.0 代码 PostgreSQL PostgreSQL 8.2.3 中文文档 Postgre
Latex是一种排版系统。TeX 是 LaTeX 的基石，LaTeX 建立在 TeX 之上。但是，与 Word 相比，LaTeX显得不那么友好，于是主要从安装开始给大家介绍一下。希望大家都能写出优雅的文档。
本文主要是向大家推荐一系列，用于fuzzing和Exploit开发初始阶段学习的资源合集，其中将包括相关的书籍，课程 - 免费或收费的，视频，工具，教程，以及一些供大家练习使用的靶机应用。(PS:文内所有链接点击“阅读原文”均可查看)
最近几年，工控安全是越来越火，很多朋友问过我这样一个问题，如何学习工控安全？其实我自己也在学习工控安全，如何学习我也不能给你说怎么学才是正确的，快速的，只能说，我只是根据我个人的看法，来给出我的经验和方法。
机器人学科是非常有趣的，对理论和实践的要求都比较高。掌握C/C++/Python/Matlab，能够使用V-Rep/Webots/Gazebo等仿真软件。这里需要重点强调一下仿真软件，由于学校和学生教育资金投入，仿真可以算是极低成本门槛而又有直观效果的工具了。
LaTeX在Windows、Mac、Linux三个系统都具有发行版，而且版本也比较多，比如TeXLive、CTeX、MacTeX、MikTex等。本章中则主要介绍Windows下最常用的LaTeX安装方案，就是TeXLive + WinEdt。TeXLive 是LaTeX的运行环境，而 WinEdt 则是编写LaTeX文档的编辑器。
读文献是科研人员最为平常的工作，这里很多研究人员需要读英文文献，读起来会很费劲。在这里跟大家分享一下自己汇总的读英文文献的软件，让我们可以轻松读懂每一篇文献！
生物信息的学习离不开Linux系统，不管自己写命令处理数据，还是使用现有的工具。Linux对我们来讲最重要的是它强大的命令行功能，可以快速、批量、灵活的处理数据的提取、统计和整理等耗时耗力的重复性工作。事实上在日常生信分析中，多数整理工作也都是用Linux命令的组合完成的，相比于写完整的Python或Perl程序更简便快捷；另外，生信分析用到的工具大都只在Linux下运行，而Linux发行版众多，更新速度不一，软件的安装是一个令人头大的事情。
教程下载： 【免费】android界面效果全汇总.pdf http://down.51cto.com/data/209179 Android终极开发教程【pdf高清版】 http://down.51cto.com/data/425813 深入浅出Android http://down.51cto.com/data/69432 《Android程序开发初级教程》PDF版技术文档 http://down.51cto.com/data/302389 android开发入门与实践 http:/
模仿学习，是一种从专家示例中进行学习的方法。这里专家示例指的是由最优（或者次优）策略采集到的状态-动作序列，智能体便是通过模仿专家示例来学习策略。模仿学习主要包含两大类算法框架：行为克隆和对抗式模仿学习。基于这两种算法框架，研究者们提出了各种各样的模仿学习算法，在实验中取得了很好的效果。尽管已经有很多对模仿学习算法的实验研究，关于模仿学习算法的理论分析直到最近才被逐步建立和完善。这些理论结果很好地解释了算法的实验现象，并且对今后的算法设计也有启发。 模仿学习简要教程着重从统计学习理论的角度来介绍模仿学习算法，能使读者对模仿学习算法有深刻的理解，使读者能够通过借助理论来分析已有的实验结果、并且设计更好的算法。
Oalib 是一个完全免费的论文搜索网站。 它提供超过 420 万篇论文，并且所有文章支持免费下载，所有文章支持以 PDF 格式下载；它支持强大的搜索功能，你可以利用网站的高级搜索功能进一步搜索你需要的文章。
【AlphaGoZero核心技术】深度强化学习专知荟萃 【AlphaGoZero核心技术】深度强化学习专知荟萃 基础入门 进阶文章 Papers Papers for NLP Tutorials 中英文综述 视频教程 代码 博客 领域专家 基础入门 1.Reinforcement learning wiki [https://en.wikipedia.org/wiki/Reinforcement_learning] 2.Deep Reinforcement Learning: Pong from Pixel
如何一个月学会使用Python 文章翻译自Quora上的回帖，略有改动。 原文链接：https://www.quora.com/What-are-the-best-tips-for-learning-Python-within-one-month 第1周 谷歌搜索“Python programming fundamentals” (Python编程基础)，选择一个较好的网站，并针对其中的教程部分进行阅读和练习。这需要一周每天8小时的学习和练习来加强你的理解。记住：不要死记句法规则，每当你需要某个句法并使用时
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 目录： 聊聊大学计算机专业重点关注学科及资源推荐 计算机专业应该注意哪些笔记本参数 京东购买查看笔记本电脑历史价格 计算机专业笔记本电脑推荐（计算机专业买什么电脑？） 一、聊聊大学计算机专业重点关注学习以及资源推荐 先来聊聊专业，关于大学中的计算机专业，作为一个已经在 java 领域工作几年的人，给几个建议。 如果你的目标很明确，未来打算就是从事程序员行业。 那么大学中，一定要重视的课程有以下几个： 计算机操作系
我是一名iOS开发工程师，我想成为一名优秀的程序员，我虽然不是计算机系的学生，但我不能落后，我要努力成为优秀程序员的一员。我觉得每个人都有自己的想法和规划，一个理智的人会去分辨旁人的风言风语，把善意的话听进去，使自己成长。同时不受那些自己不上进也看不惯别人学习的人。时刻明确自己的目标，努力做好自己，在程序员这条路上，要谦虚要谨慎。话不多说。把我这几天准备的书单推荐给大家。
通常情况下，我们需要将pdf格式的文件或者图片格式的文件转换为可编辑的word格式，之前多数人都使用OCR识别软件来进行转换，现在教大家一种方法，百试不爽。
Topic model 主题模型 专知荟萃 基础入门 进阶论文 更多Papers推荐 一些主题模型的应用场景 Papers for NLP Papers for opinion mining Papers for retrieval Papers for information extraction Tutorials 综述 视频教程 代码 领域专家 基础入门 中英文博客以及基础文章 Topic model 介绍 简介：简要了解主题模型是什么意思，最基本的概念https://en.wikipedia.org
研究机器学习，少不了Python和C++等语言的帮助。而在GitHub发布的2018机器语言排行榜中，还有一种“冷门”的语言进入了前十，它就是Shell。
今天跟大家推荐一个PDF版的Linux命令行教程，名叫：《The Linux Command Line》，中文译名：《Linux命令行大全》.pdf。 该书作者出自自美国一名开发者，兼知名Linux博客 LinuxCommand.org 创始人：William Shotts之手，同时GitHub上也有一个叫https://github.com/billie66/TLCL的仓库对其进行了翻译。在很早以前，该书便基于 CC 3.0 许可免费对外界开放阅读，发展到今天，已帮助无数开发者习得并掌握 Linux命
(图片仅为示例，并不一定固定为这种造型) 第十二届全国大学生智能汽车竞赛有一个分项是光电四轮车的竞速（任务A），Seven她们组采购到的配件使用了freescale Crotex-M4内核的CPU,TSL1401 CCD摄像头进行道路识别，从网上搜索了一下，应当是K60平台的的一个变种方案。 这个方案基本平台使用IAR系统开发编译、调试及烧录。IAR其实是一个很昂贵的系统，还好这次真的是纯粹的教学需求，经由《计算机软件保护条例》第十七条的豁免说明，这次用一下破解版。 原厂提供的DEMO程序没有考察所
内容一览：StyleCLIP 是一种新型「P 图法」，它结合了 StyleGAN 和 CLIP，可以仅依据文本描述，对图像进行修改和处理。
首先感谢赞助Java社区的接近500位的会员，以及赞助过公众号的朋友们，如果没有他们Java社区不可能坚持到今天，感谢他们的付出！
经常有读者问小编可否推荐一些 Linux 入门书籍，正好最近在知乎也看到类似的问题，如几个零碎的命令难以在 Linux 环境中存活，所以如果要真正形成自己的知识体系，还是要靠阅读专业书籍来积累。
论文标题： COIN: A Large-scale Dataset for Comprehensive Instructional Video Analysis
Inkscape 作为一款强大的矢量设计软件，也能用来将 PDF 文件转为图片，主要用于在转换为图片时对原 PDF 页面进行一定调整。
云原生微服务解决方案，支持蓝绿灰度发布、路由、限流、熔断、降级、隔离、追踪、流量染色、故障转移、多活。
【导读】卷积神经网络是深度学习中的基础模型。南京大学吴建鑫教授的「卷积神经网络CNN」笔记，35页pdf初学者学习指南理解CNN数学原理。
本地启动后访问页面地址为：http://localhost:8301/index
用Python,Lua和Ruby语言设计游戏-Game.Programming.with.Python...
往届互联网校招中一直都是软件为大，硬件不管是从招聘规模还是薪资来说可能都比不上软件行业。
平常经常看推荐各种资源教程的，感觉有很多文章稂莠不齐，这次我来推荐点硬核的网站，包你有收获。
2018年计算机视觉和模式识别会议（CVPR）在美国盐湖城开幕。CVPR组委会宣布了最佳论文和最佳学生论文。
如今有大量的资源可以用来学习计算机视觉技术，那我们如何从众多教程中进行选择呢？哪个值得我们去投入时间呢？
Prefrontal cortex as a meta-reinforcement learning system
https://www.100ask.net/detail/p_5f0fc9e9e4b0ee0b8872c2c3/6
这篇莫名其妙被驳回了...我只是记录一下我学习中用到的软件和教程而已，既然这样那就用缩写代替吧。
论文的写作与发表是每个研究生都必须走的路。如何写出好的学术论文呢？来自清华大学的清华大学计算机科学与技术系长聘副教授、博士生导师刘洋老师在近日公开了他在某次大会上，分享的关于机器翻译学术论文写作时的一些技巧与方法。相信其不止对于自然语言处理领域的论文写作，对于所有学术研究和工作，都有很好的指导意义。
---- 新智元报道 来源：专知 【新智元导读】TheWebConf即将召开，来自弗吉亚理工和亚马逊等学者的《双曲神经网络》教程，值得关注！ TheWebConf是中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议，由国际万维网会议委员会（IW3C2）和主办地地方团队合作组织，每年召开一次，今年是第31届会议，本年度论文录用率为17.7%， 图是普遍存在的数据结构，广泛应用于许多数据存储场景，包括社交网络、推荐系统、知识图谱和电子商务。这导致了GNN架构的兴起，用于分析和编码来自图的信息，以便在下游
在大学的时候我们有大量的业余时间，我们可以拿出一部分时间去自学，也可以自学你感兴趣的非你本专业的内容，就比如舞蹈，画画，等等，我就是在B站舞蹈区经常看欣小萌，咬人喵学习舞蹈，咳咳。
官方地址：https://zh-cn.libreoffice.org/download/libreoffice/
一键下载中国大学 MOOC（icourse163.org）的课程，包括视频、课件、附件和字幕，方便离线观看 https://github.com/xixixixixiao/mooc-downloader
【导读】复旦大学副教授、博士生导师、开源自然语言处理工具FudanNLP的主要开发者邱锡鹏（http://nlp.fudan.edu.cn/xpqiu/）老师撰写的《神经网络与深度学习》书册，是国内为数不多的深度学习中文基础教程之一，每一章都是干货，非常精炼。邱老师在今年中国中文信息学会《前沿技术讲习班》做了题为《深度学习基础》的精彩报告，报告非常精彩，深入浅出地介绍了神经网络与深度学习的一系列相关知识，基本上围绕着邱老师的《神经网络与深度学习》一书进行讲解。专知希望把如此精华知识资料分发给更多AI从业者，
这是「范式大学推荐课程」第 4 篇文章，量子位获第四范式授权转载并重新编辑。 相信看到这篇文章的朋友，几乎都想成为机器学习科学家。 事实上，绝大多数的付费课程，基本上都有完全免费的课程放在另一个地方。我们只是把这些信息整理好，告诉你在哪儿可以找到他们，以及通过什么样的顺序进行学习。 这样，哪怕你是还没毕业的大学生，或者是初入职场的工程师，都可以通过自学的方式掌握机器学习科学家的基础技能，并在论文、工作甚至日常生活中快速应用。 在这里我们推荐一份用户友好型的机器学习教程，你可以通过几个月的学习成为机器学习科学
新课程名为自然语言理解（Natural Language Understanding），代号CS224U，是斯坦福大学今年春季的新课程。
给大家报告下，阮一峰老师的《C语言入门教程》于 2021 年 9 月 7 日上线了！
【导读】多伦多大学计算机系助理教授Roger Grosse 开设的《神经网络与机器学习导论》课程涵盖了从机器学习基础知识到深度学习、强化学习等高阶内容，是AI从业者最佳的学习上手材料之一。 http:
本文提供涵盖了强化学习RL基础概念、策略梯度、动态规划以及D4PG、R2D3等RL算法的资源。
1、Python学习，语言的学习，真正掌握语言的方式，是交流与实践，所以，这三本书，是由浅入深的步骤。大家在学习过程中，可以到群里面去进行交流沟通。群号：427711751。 《简明Python教程》
安德鲁•W•穆尔简介 卡耐基梅隆大学的计算机科学学院院长，机器学习、人工智能、机器人技术，大数据统计计算行业背景，热爱算法和统计，最喜欢机器人技术。 曾在机器人控制，生产制造，强化学习，天体物理学算法，防恐，网络广告，网络点击率的预测，电子商务的监控算法，物流等领域工作过。 我热爱的技术（算法，云架构，统计，机器人，语言技术，机器学习，计算生物学，人工智能和软件开发过程）对社会的未来的影响。我们很幸运的生活在这样一个激动人心的充满变化的时代。 以下的一些链接指向了一套关于数据挖掘的很多方面的教程
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
