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(修订)计算机科班学习资料汇总

前言 昨天文章后,有非科班的小伙伴要求推荐一些科班看的书,本文作者是github上拥有4Wstar的大神,斩获BAToffer,推荐一手科班的学习资料供大家借鉴,文中一些资源链接被微信和谐了,建议大家去原贴地址 左程的算法书,除了算法题之外,还有一些海量数据分析的题目很值得看。适合当做 Leetcode 的辅助书籍,对一些题目讲解的不错。 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。 Design a Key-Value Store (Part I)][具体问题] [坦率地讲 服务熔断 & 服务降级][知识点] [理解 HTTP 幂等性][知识点] [接口限流算法][知识点] [微服务学习资料汇总

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计算学习2

保留原有的二层网络配置简单的风格 新增二层帧头:原地址、目的地址、TTL 如果使用MAC地址作为唯一标识,生成的将是一个随机结构,这有可能导致最终的转发路径不是当前的最优路径 FabricPath基于会话的MAC地址学习

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    计算学习1

    1 计算的兴起 IaaS 【infrastructure as a service】 基础架构即服务 Amazon AWS SaaS 【software as a service】软件即服务 【platform as a service】平台即服务 google appp engine 网络分发,自助服务,可衡量的服务,资源灵活调度,资源池化 IaaS SaaS PaaS 公有, 私有,社区,混合 计算的5大特征 1 自助式服务 2 通过网络分发服务 3 资源池化 4 资源灵活调度  webEx全球视频会议  amazon ec2  5 可衡量的服务 客户关系管理,电子邮件,虚拟桌面,统一通信,在线游戏 PaaS平台即服务-- 软件业务运行的环境 数据库,开发工具,web服务器,软件运行环境 IaaS基础架构即服务-- 用户直接访问底层的计算资源 缓存等网络资源 DCB(data center bridge)数据中心以太网标准集 FCOE(fiber channel over ethernet)基于以太网的光纤存储网络 3 网络准入 计算安全建设

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    深度学习趋势:计算or高性能计算

    吴恩达透露,这是深度学习世界里众多问题之一,如今大数据和人工智能里最热的议题是:与计算的发展不符。Google、亚马逊和Facebook已经使用计算在数万台计算机上运行软件。 一开始,研究人员只为单一系统编写深度学习软件,而Coates则在很多基于GPU的计算机上构建深度学习网络。 他们希望利用强大的芯片和速度超快的网络设备(现以广泛应用于超级计算机内)支持深度学习计算能力。 实验室的Titan超级计算机和Google有些不一样,虽然它也是有数千台计算机组成的计算矩阵,但Titan可以在每台机器内存实现快速进出、交换数据,并且推送给其他机器。 “计算VS高性能计算,其实和公司文化、可用资源、甚至是企业品味相关。作为Google研究人员,我当然为Google内部系统感到高兴。” VIA wired

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    SpringBoot学习资料

    Spring的@Bean注解用于告诉方法,产生一个Bean对象,然后这个Bean对象交给Spring管理。产生这个Bean对象的方法Spring只会调用一次,随...

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    入门学习资料

    本文将介绍计算机视觉相关的经典书籍,顶级期刊/会议,在线学习课程,常用开源库和安利小工具等。 简介 计算机视觉(Computer Vision) 计算机视觉是一个跨学科领域, 涉及如何使计算机能够获得从数字图像或视频的高层次理解。从工程学的角度来看, 它寻求自动化人类视觉系统可以做的任务。 本书涵盖尖端技术,包括图形切割,机器学习和多视图几何的方法,显示重要计算机视觉问题的解决方案,例如相机校准,人脸识别和对象跟踪,描述了70多种算法。 TensorFlow 最初由Google大脑小组(隶属于Google机器智能研究机构)的研究员和工程师们开发出来,用于机器学习和深度神经网络方面的研究,但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。 / PAMITC:汇集WACV,CVPR和ICCV Reference:http://www.pamitc.org/ awesome-computer-vision:github上关于CV方向超全面的资料

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    机器学习和深度学习视频资料精选(附学习资料

    吴恩达机器学习 链接: https://pan.baidu.com/s/1i5QKxiX 密码: wcx9 机器学习与量化交易项目 链接: https://pan.baidu.com/s/1qY6nsBi 机器学习 链接: https://pan.baidu.com/s/1ccTE7k 密码: s3he 第四部分 深度学习 Udacity 深度学习 链接: https://pan.baidu.com 《统计学习方法》李航 《机器学习(西瓜书)》周志华 《机器学习实践》 《Python机器学习预测分析核心算法》 《图解机器学习》 第六部分 深度学习书籍 《神经网络与深度学习》 《TensorFlow实践 Google深度学习框架》 《深度学习 21天实战Caffe》 《Python自然语言处理》 人工智能 链接: http://pan.baidu.com/s/1bV2aXS 密码: 7ydc 机器学习 Python入门课程 链接:http://pan.baidu.com/s/1c1TvZYK 密码: 1zb7 论文合集 链接:http://pan.baidu.com/s/1mieBjcc 密码: 74f2 计算机视觉

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    机器学习和深度学习视频资料精选(附学习资料

    本文为你介绍机器学习和深度学习的视频资料。 ://pan.baidu.com/s/1jIoiD3S 密码: 736d 第五部分 机器学习书籍 《机器学习》 Tom Mitchell;虽然是很老的书,但是入门还是非常经典的。 《统计学习方法》李航 《机器学习(西瓜书)》周志华 《机器学习实践》 《Python机器学习预测分析核心算法》 《图解机器学习》 第六部分 深度学习书籍 《神经网络与深度学习》 《TensorFlow实践 Google深度学习框架》 《深度学习 21天实战Caffe》 《Python自然语言处理》 人工智能 链接: http://pan.baidu.com/s/1bV2aXS 密码: 7ydc 机器学习 Python入门课程 链接:http://pan.baidu.com/s/1c1TvZYK 密码: 1zb7 论文合集 链接:http://pan.baidu.com/s/1mieBjcc 密码: 74f2 计算机视觉

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    CAM学习资料

    有缘学习更多+谓ygd3076考证资料或关注桃报:奉献教育(店铺) Aperture list:光圈表。 Aperture list Editor:光圈表编辑器。 有缘学习更多+谓ygd3076考证资料或关注桃报:奉献教育(店铺) Gerber Data:从PCB CAD系统到PCB生产过程中最常用的数据格式。 Grid :栅格。 有缘学习更多+谓ygd3076考证资料或关注桃报:奉献教育(店铺) 5.层的编辑 CAM350 中对层的编辑功能基本包括增加/删除层、更改各层顺序、设置层的状态和参数、层组合等。 有缘学习更多+谓ygd3076考证资料或关注桃报:奉献教育(店铺) 2)蚀刻液的种类:不同的蚀刻液化学组分不同,其蚀刻速率就不同,蚀刻系数也不同。 有缘学习更多+谓ygd3076考证资料或关注桃报:奉献教育(店铺) 6. 将电路板放入烤箱中烘烤,烘烤温度110℃,烘烤时间15分钟。

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    计算奇妙学习之旅】第二期:计算

    在上一期的分享中,我们了解到计算是什么,以及它的发展历程和前景,那本期我们继续分享计算它是怎样部署呢,它有哪些服务模式,以及华为的计算又包含什么呢? 计算的部署模式 随着计算技术的逐渐普及,越来越多的企业开始选择了部署计算方案,因为计算的灵活性、易用性、定制性给企业带来的优势是毋庸置疑的,但企业搭建计算系统的时候该选择哪种呢? 混合是一种混合了私有云和公有的新型解决方案,集公有的方便便捷与私有的安全稳定为一体,是近年来计算的主要模式和发展方向。 比如说,有一个做校园的企业,他们只是针对校园做,虽然这样的企业不怎么有名气,但是一样也做的很成功啊。 上面说的是计算的部署模式,那计算提供的服务模式又有什么呢? 计算按照服务类型被分为IaaS、PaaS、SaaS三层。

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    OpenCL异构计算资料收集

    a_np + b_np))) GPGPU OpenCL/CUDA 高性能编程的10大注意事项 http://www.cnblogs.com/xudong-bupt/p/3630952.html 从零开始学习

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    学习计算名人语录

    计算这几年编程了烫手山芋,人人都说与计算,估计菜市场的大妈要快指导计算了。不管什么东西都要报上计算的华丽外衣,下面是前几年的大人物们对计算的一句话描述,或许能从中间找到一些计算的本质。 Damon Edwards   计算还有很多令人费解的东西,然而不必如此复杂,只有三种服务是基于“”的,SaaS,PaaS 和计算平台。 Kevin Hartig   是一个庞大的资源池,你按需购买;是虚拟化的;可以象自来水,电,煤气那样计费。 Jan Pritzker   计算是用户友好的网格计算。 Amazon是计算的领先者,但即使是Amazon也遇到很多问题,计算还需要不断完善,它需要走的路可能比多数人估计的都要长。 分布式计算的PC时代,创造了微软;集中式计算的“时代”,创造了谷歌。与谷歌试图将所有计算和应用搬到“”里不同,微软提出“-端计算”的平衡理念:“”和终端都将承担一部分计算和应用。

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    相关资料汇总

    PCL(Point Cloud Library) PCL 是一个应用广泛的点数据处理库,其使用 C++ 语言编写,支持多种操作系统平台。 其整体架构图如下: image.png 中文教程可以看朱德海编写的《点库 PCL 学习教程》或者郭浩编写的《点库 PCL 从入门到精通》。 2. Lidar & Radar 一文了解激光雷达(Lidar)工作原理,及雷达(Radar)、点数据相关技术与应用领域 激光雷达:3D物体检测算法

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    计算奇妙学习之旅】第一期:初识计算

    说起“计算”这三个字,相信你一定听过无数遍了,那么我想问问你,“计算”到底是什么?你能回答出来吗?首先我们听到计算三个字时,感觉非常高大上,高不可测的,新技术代名词等等。 计算开篇 我们从计算机的时代说起,386时代,是指80386,用的是8086的机器和指令集,而CPU指令集又分为复杂型指令集和精简型指令集。 对于管理员来说要管理1000个虚拟机、甚至更多个虚拟机,管理起来就非常不方便了,于是就有人提出了计算的概念。所以说,计算其实是在虚拟化的基础上发展而来的。 在现在的世界里,做虚拟化的厂家不多,但是做的厂商却有很多,我们国内就有超过500家做的企业。 计算和虚拟化是什么关系? 计算只做控制面,虚拟化是做业务面。 而计算呢?它是把各种资源池化以后提供给上层使用,它本身也不生产资源,而是通过底层对接的虚拟化提供资源。 计算前景 在的世界里,谁做的最好呢?

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    【深度学习资料整理

    抽时间,整理了一下深度学习资料分享给大家。

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    前端学习资料整理

    js数据类型 前端技术点总结: 基础篇 布局、自适应布局 webpack、gulp了解的程度,平时怎么使用的,常用的属性 css3动画 padding 和 margin 的百分比是按照父元素的宽度来计算的 模块化、Canvas、ECMAScript 6、Nodejs 其他: 移动端、响应式、自动化构建、HTTP、离线存储、WEB安全、优化、重构、团队协作、可维护、易用性、SEO、UED、架构、职业生涯、快速学习能力 资料答案不够正确和全面,欢迎欢迎Star和提交issues。 格式不断修改更新中。 更新时间: 2015-10-9 HTML Doctype作用?标准模式与兼容模式各有什么区别? (1)、<! 渲染引擎:负责取得网页的内容(HTML、XML、图像等等)、整理讯息(例如加入CSS等),以及计算网页的显示方式,然 后会输出至显示器或打印机。 垃圾回收器定期扫描对象,并计算引用了每个对象的其他对象的数量。如果一个对象的引用数量为 0(没有其他对象引用过该对象),或对该对象的惟一引用是循环的,那么该对象的内存即可回收。

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      云安全隐私计算(TCSPC)以联邦学习、MPC(安全多方计算)、TEE(可信执行环境)等隐私数据保护技术为基础的隐私计算平台,TCSPC针对机器学习算法进行订制化的隐私保护改造,保证数据不出本地即可完成联合建模,同时支持安全多方PSI、安全隐私查询统计分析,提供基于硬件的TEE可信计算。通过TCSPC最大化各个合作企业在数据安全的基础上的数据价值,很好地解决了业界数据孤岛的难题。

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