原文：StudyTonight 协议：CC BY-NC-SA 4.0 人最大的痛苦就是说一些自己都不相信的话。——燕京学堂鹿会 在线阅读 在线阅读（Gitee） ApacheCN 学习资源 目录 C/C++ 中文教程 Python 中文教程 Web 中文教程 Spring 中文教程 Java 中文教程 计算机系统中文教程 数据库中文教程 移动开发中文教程 杂项中文教程 贡献指南 本项目需要校对，欢迎大家提交 Pull Request。 请您勇敢地去翻译和改进翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做
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《深入浅出Python机器学习》读书笔记，第二章 基于Python语言的环境配置
这是为朋友社群准备的一篇机器学习入门指南，分享了我机器学习之路看过的一些书、教程、视频，还有学习经验和建议，希望能对大家的学习有所帮助。
版本：python3.7.0，安装教程看这个就OK了！ 没错，我就是连安装Python环境都要教程的人QAQ，毕竟我打开英文页面一脸懵逼，然后还去偷偷查教程,Ծ‸Ծ, 。
---- ★hello，大家好，我是木荣君。作为一名技术人员，工作中熟练使用各种管理及设计工具是一项必备的技能。今天给大家分享一下我工作中经常查看和学习的几个在线教程地址。供大家参考学习，建议收藏，真的很实用！ Git中文教程 网址: https://git-scm.com/book/zh/v2 SVN中文手册 网址： https://svnbook.red-bean.com/nightly/zh/index.html Nginx中文教程 网址： https://blog.redis.co
http://topmanopensource.iteye.com/blog/382425
从连续的脑电图信号中提取一些特定时间窗口的信号，这些时间窗口可以称作为epochs。由于EEG是连续收集的，要分析脑电事件相关的电位时，需要将信号"切分"成时间片段，这些时间片段被锁定到某个事件（例如刺激）中的时间片段。 比如在EEGLAB分析中，EEGLAB将连续数据视为由一个较长的时期(long epoch)组成，而将数据切分后，它由多个较小的时期(small epoch)组成。
单个产品外观展示、一款高端的抗老面霜、温暖明亮、自然简约、写实风格、高清摄影、半透明蓝色包装、展示面霜质地
今天向大家介绍一下Kaggle,感觉上面实在是太好玩了。。。所以一定要安利，安利，安利（重要的事情说三遍）
%格式化相较于f-string格式化不够自由。但是%格式化把所有需要填入的信息放到待格式化字符串的后面，在一些时候是更加合适的方式。
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer)，QQ交流群：903290195
注：本资源收集与网络，版权归原作者所有。 下载地址 ---- = 欢 迎 阅 读 《 V I M 教 程 》 —— 版本 1.5 = vim 是一个具有很多命令的功能非常强大的编辑器。限于篇幅，在本教程当中就不详细介绍了。本教程的设计目标是讲述一些必要的基本命令，而掌握好这些命令，您就能够很容易将 vim 当作一个通用的万能编辑器来使用了。 完成本教程的内容大约需要 25-30 分钟，取决于您训练的时间。 每一节的命令操作将会更改本文。推荐您复制本文的一个副本，然后在副本上进行训练(如果您是通过”vim
http://cuijiahua.com/blog/2017/10/spider_tutorial_1.html
现如今，越多越多的人使用python制作可视化图表，因为有matplotlib、seaborn等丰富的工具库可供选择，python强大的数据处理能力也为处理制表数据提供了便利。
《Metasploit新手指南》，由于被百度网盘和谐掉了，最近很多人反映无法下载，希望加回来，已经重新添加，详情可以查看之前的文章：
Python是一门流行的动态语言，优点是学习简单、功能强大、类库丰富。缺点是性能没有Java等编译型语言好。现在Python在网站开发、大数据处理、网络爬虫等领域使用非常广泛。而且哪怕你不从事这些工作，也可以学一学Python，然后把它当做一门脚本语言来使用，在日常使用中也可以发挥重要作用。
网络爬虫，也叫网络蜘蛛(Web Spider)。它根据网页地址(URL)爬取网页内容，而网页地址(URL)就是我们在浏览器中输入的网站链接。比如：https://www.baidu.com/，它就是一个URL。
Matplotlib是一个基于python的2D画图库，能够用python脚本方便的画出折线图，直方图，功率谱图，散点图等常用图表，而且语法简单。具体介绍见matplot官网。中文教程见reverland的博客-Matplotlib教程(来自官方教程的翻译)。
相信大部分人知道的OpenCV都是用C++来开发的，那为什么我推荐使用Python呢？
0、前言 有不少初学者会问，Python 写的程序看起来好丑啊，只能在那个黑黑的框里运行吗？隔壁家的 JS 好像挺好看的，还能有酷炫效果呢…… 其实呢，术业有专攻，Python 擅长的领域在后台服务器、数据处理、科学计算等方面，以及作为一种工具，搞定各种可以自动化的事情。做界面并不是它的优势项目。但即便如此，本可以靠实力的 Python，偏偏也能靠脸走出一片天。 从诞生伊始，就有许多优秀的 GUI 工具集整合到 Python 当中，这些优秀的 GUI 工具集，使得 Python 也可以在图形界面编程领域当中
来源：专知本文多图，建议阅读5分钟上手略有难度但学会之后很好用。 画图神器 PlotNeuralNet 🌟 功能：神经网络结构模型绘图工具，上手略有难度但学会之后很好用 👀 亮点： 脚本化，可以使用 LaTex 编写或者使用 Python 脚本编写 自由度高、清晰度高（但无交互界面） 👉 地址：项目主页：https://github.com/HarisIqbal88/PlotNeuralNet中文教程：https://github.com/luanshiyinyang/PlotNeuralNet
Gooey 一款为命令行工具制作图形界面的工具。如果看了网上关于Gooey的宣传或介绍，你一定很想试试，但是使用之后才发现全是坑。问题不是Gooey不行，而是没有更深入、更详细的教程。
Django相关 B站教学视频：Django 2.0和Python快速入门 (更新完毕) 链接 https://www.bilibili.com/video/av22847858?p=1 主要内容包括
建议可以直接从官方文档学起，质量较高，现在也支持中文了，比以前友好很多 Python官方入门中文教程 Python运用较多的几个领域Web开发、科学计算、IT运维，我们使用Python来进行数据分析工作是属于科学计算这一类的，核心的包为Pandas
常用UI资源 参考资料:Jquery教程 dataTables：教程 中文教程 Wizard：教程 Jquery UI demos：教程 selectmenu：教程 jquery-slider：教程
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 没有任何理论可以代替实践，虽然教材和课程能让你掌握一些基本原理，但在尝试应用时，你会发现具体操作起来比较困难。因此项目有助于提高应用机器学习的技巧，此外在找工作中也会给自己增添一些筹码。 这个项目的目标是将现成模型应用到不同的数据集。首先，你会根据直觉为问题找到对应的模型，实践检验该模型是否对数据丢失具有鲁棒性、是否适合处理哪种类别特征；其次，本项目将教会你快速设计初始模型的技能，在实
学习一门编程语言，除了语法，最重要的是学习解决问题。很多时候单凭自己的能力确实无法做到完美解决，所以无论是搜索引擎、社区、文档还是博客，都是我们解决问题的利器。
网络爬虫的第一步就是根据URL，获取网页的HTML信息。在Python3中，可以使用urllib.request和requests进行网页爬取。 （1）准备所需库
PySide——Python图形化界面入门教程(六) ——QListView和QStandardItemModel 翻译自：http://pythoncentral.io/pyside-pyqt-tutorial-qlistview-and-qstandarditemmodel/ 上一个教程中，我们讨论了Qt的QListWidget类，它用来实现简单的单列列表框（list boxes）。然而，我们还需要更加灵活的widget来实现列表，Qt为此提供了QListView 来实现多种多样
本案例演示使用Epochs元数据。关于Epochs数据结构:可以查看文章Python-EEG工具库MNE中文教程(2)-MNE中数据结构Epoch及其创建方法和Python-EEG工具库MNE中文教程(3)-MNE中数据结构Epoch及其用法简介
MkDocs是一个快速、简单的静态网站生成器，适用于构建项目文档。源文件以 Markdown 格式编写，并使用单个 YAML 配置文件进行配置。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法（最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖）。 OpenCV 使用 C/C++ 开发，同时也提供了 Python、Java、MATLAB 等其他语言的接口。如果你不了解 C/C++，请阅读《C语言教程》和《C++教程》。 OpenCV 是跨平台的，可以在 Windows、Linux、Mac OS、Android、iOS 等操作系统上运行。应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。还提供了机器学习模块，你可以使用正态贝叶斯、K最近邻、支持向量机、决策树、随机森林、人工神经网络等机器学习算法。
学习一门编程语言，除了语法，最重要的是学习解决问题。很多时候单凭自己的能力确实无法做到完美解决，所以无论是搜索引擎、社区、文档还是博客，都是我们解决问题的利器。 但是难题往往不在意识，而在于资源：我知道我解决不了，我也知道该求助，可是除了百度，我该向谁求助呢？ 因此，本文整理了笔者在学习Python过程中常用的16个网站，希望在大家学习Python的过程中提供力所能及的帮助。 Google Google是所有程序员的必备武器，也是功能最强大、使用最多的网站。 我这么说你可能会明白有多常用：有50%程序
终于准备开始学习cocos2d-x了。因为想和同学一起做游戏参加比赛，所以打算学习很热的Cocos2d-x。因为已经学习了C++，所以我想入门应该不是很困难。再加上官网有中文教程以及多不胜数的游戏开发教程，所以个人认为只要有心事一定能学好的。说来惭愧，我之前曾花了几天照着视频做了一个“一个都不能死”的游戏，但是现在一点映像都没有了。哎╮(╯▽╰)╭，只能重新学习了。 配置：win8 64位+cocos2d-x3.6+VS2013+Python2.7.8。cocos2d-x3.6我放在了D盘，项目放在
先放原文地址：https://docs.gimp.org/2.10/zh_CN/（基于2.10.18版）
Bash 是 Linux 和 Mac 的默认 Shell（命令行环境），系统管理和服务器开发都需要它。虽然不难，但是语法很怪异，比如计算字符串的长度要写成${#varname}，根本记不住，需要查手册。网上找不到简明扼要的中文教程，我很早就想整理一个，方便自己日后使用。
在使用ROS期间，一定要确保环境变量配置正确，通常是source不同的setup.bash。
https://www.ncnynl.com/category/turtlebot3-tutorial/
推荐阅读31个Python实战项目教你掌握图像处理，PDF开放下载opencv_contrib扩展模块中文教程pdf，限时领取
首先谷歌找到这个教程：http://nix-bio.blogspot.com/2013/10/installing-blat-and-blast.html
一直羡慕别人的反代谷歌，今天小小的百度了一下，都是利用GitHub安装的插件，我也没看懂，教程链接我放出来，会玩的可以试试 Nginx Google 扩展中文教程 当然如果你看不懂那就用简易的吧 安装宝塔面板 部署面板 绑定域名 添加站点 开通ssl 设置反向代理 目标URL是： https://www.google.com.hk 发送域名也是： www.google.com.hk 启用反向代理 教程
Django Django - Django。 Channels - Channels旨在增强Django的异步能力，同时让Django不仅仅局限于Request-Response模型，能够支持WebSocket、HTTP2推送和背景任务。2015年出现的十大流行Python库 。 Django-Baker - Django Baker可以帮助开发者快速启动项目。只要提供app名称，Django Baker就可以根据models.py文件中的models，自动生成视图、表单、URL、admin页面以及
更新于 2016/08/23 资源 Open Source Society University 自学计算机科学的学习路径和资源。 免费的计算机编程类中文书籍 免费编程书籍 计算机科学论文 awesome 各种了不起的资源。 Python Share Python初学者书籍、视频、资料、社区推荐。 Python 资料汇总 码农周刊整理 500 Lines or Less 一些高质量的代码总数小于 500 行的小项目 前端 Github FE project Github 上值得关注的前端项目 n
自从发布了《Hook：如何高效双向链接不同类型的信息资源？》一文之后，就有小伙伴来询问：
首先说下为什么要学pytest，在此之前相信大家已经掌握了python里面的unittest单元测试框架，那再学一个框架肯定是需要学习时间成本的。刚开始我的内心是拒绝的，我想我用unittest也能完成自动化测试，干嘛要去学pytest呢？
使用Spring boot 搭建Web API,通过Web API对数据增删查改.
Boost.Asio是一个跨平台的、主要用于网络和其他一些底层输入/输出编程的C++库。最近找到一个关于Boost Asio的中文教程，名叫《Boost.Asio C++网络编程》，在线地址为：Boost.Asio C++网络编程，感兴趣的话可以看一下。 如下图所示：
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