网址：https://algorithm-visualizer.org/ 进去之后的页面是程序员熟悉的码农风格： 假设我想学习冒泡排序算法，在搜索栏里输入sort，在结果列表里选择bubble sort ，我们能随时回退到前面的执行结果，通过下图高亮的84/144这个柱状开关控制。 自动播放的速度也可以在下图所示的Speed开关控制。 这是非波拉契数列的生成动画： 二叉树的遍历动画： Dijkstra迪杰斯特拉算法最短路径算法： 有了这个网站，算法学习从此不再枯燥。 这个网站的源代码是完全开源的，如果你有新的算法想给全世界的编程爱好者展示，可以按照Readme.md里定义的规范，提交您的动画。 要获取更多Jerry的原创文章，请关注公众号"汪子熙":
少说多做，能动手的决不动口。这几个网站收藏了，抽时间练习上面的算法！加油！Just fighting！
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这个页面说实话看起来有点丑，分类也不是很好，但是，它有许多常见算法练习的解决方案。每个解决方案包括许多不同的方法，以及每种方法的复杂性，这是一种非常有帮助的网站。 和其他网站不同的是，Daily Coding Problem上面没有习题列表，但是，如果你输入自己的电子邮箱，他会每天向你发送一种算法面试题给你尝试解答。 网站地址：https://www.dailycodingproblem.com/ 6.Exercism.io 如果说以上网站是让你刷算法题的网站，那么Exercism就是让你学习编程的好地方。 ? 尽管Exercism.io上面也有很多习题，但这些练习并不侧重于算法，而是侧重于编程语言的某一方面： 使用if / else循环 日期处理，字符串处理 如何处理错误，编写异步代码等 我使用此网站来了解有关 Golang和Elixir的更多信息，如果你已经编程了一段时间，想学习一种新的语言，学习一种新的思维方式，那就去Exercism.io吧！
算法是程序的灵魂。以下从在线题库、在线提交程序源代码等维度推荐一些优秀的网站，希望能对大家有所帮助。 一、在线题库 算法学习，本质上是学习一门语言。学习语言的要领在于看、听、说、练。 成立于2001年，最早的在线编程竞技平台之一，网站提供了一系列的算法挑战，参赛者可使用代码编辑器直接进行在线作答，比拼获胜者可获得竞赛赞助方提供的奖励。 支持中英双语，汇集了算法、数据结构，人工智能，系统设计等众多领域的题目，网站还会举办编程比赛，很多算法爱好者在这里切磋技艺。 免费的公益性网上程序设计题库，包含3000多道饶有趣味的程序设计题，是个提供编程、算法题目的网站，兼容Pascal、C、C++、Java、Fortran等多种语言。 在算法学习中，首先自己要找出自己的问题总是出在哪里？最薄弱的环节是哪一个？只有发现自身问题，知道如何学习去提升技能，最终才会学以致用。
主流的神经网络学习算法（或者说学习方式）可分为三大类：有监督学习（SupervisedLearning）、无监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement 注：有监督学习、无监督学习和强化学习并不是某一种特定的算法，而是一类算法的统称。 ? 有监督学习也称为有导师学习，其特点是需要依赖教师信号进行权值调整，如下图所示。学习时，需要提供训练集。 由这个反馈来调整之前的行为，进而不断地调整算法，从而学习到在什么样的情况下选择什么样的行为可以得到最好的结果[2]，如下图所示。 ? 再来看看三类学习算法的区别，如下图所示。 如前所述，有监督学习、无监督学习和强化学习只是某一类算法的统称，具体细分如下图所示。 ? 至此，我们可以看到神经元的数学模型、神经网络的连接方式和神经网络的学习方式是决定神经网络信息处理能力的三大要素。 ?
前言 无疑，数据结构与算法学习最大的难点之一就是如何在脑中形象化其抽象的逻辑步骤。 而图像在很多时候能够大大帮助我们理解其对应的抽象化的东西，而如果这个图像还是我们自己一点点画出来的，那么无疑这个印象是最深刻的了。没错，今天给大家分享的就是算法可视化的网站。 该网站特点: 算法可视化 界面简洁直观 过程可控制 VisuAlgo 网址地址为：https://visualgo.net/zh/。这个网站涉及的算法就更加全面了。 堆排序 该网站特点： 算法可视化 文字讲解 复杂度备注 图形可操控调整 algorithm-visualizer 网址地址：https://algorithm-visualizer.org/ 它支持的算法种类也很多 bubble sort 该网站特点： 算法可视化 有代码 有控制台输出帮助理解 算法种类丰富
机器学习实战-3-KNN算法实战 本文中介绍的是《机器学习实战》一书中关于KNN算法的一个实战案例：海伦约会案例 [e6c9d24egy1go3dds2aljj22ic0u0ti5.jpg] <! 海伦女士一直在使用约会网站来寻找适合自己的约会对象。 尽管约会网站会推荐不同的人选，但是海伦不是喜欢每个人。 ：验证分类器 上面我们已经按照需求处理了数据，并且对数据做了归一化处理，接下来我们将开展机器学习中一个重要的内容：评估算法的准确率。 KNN算法 功能 分类（核心），回归 算法类型 有监督学习-惰性学习 数据输入 特征矩阵至少包含k个训练样本，数据标签特征空间中的各个特征的量纲需要统一，如果不统一，需要做归一化处理</br
5．解决网络学习困难的方法 由此可见，分类、协议可以解决知识凌乱的问题，可以解决条理性的问题，而这些，正是教材中的主要内容，掌握这些内容，按照这样的内容进行学习，问题就可以得到解决。 网络应用也有类似情况，局域网，广域网和互联网的应用范围和模式都是不同的。 2．如何学习网络协议 分层理论，把协议分层，可以减少分析的难度，分层，以及模块化是计算机技术的重要分析方法。 过去，人们经常采用自底向上的方法，而现在采用自顶向下的方法比较多。 6．什么才是真正的计算机网络？ 4．教材的写法与网络的学习 教材的写法与学习网络是两回事，不一定非要按照教材的顺序学习网络。先学习一些计算机网络应用知识，提高感性认识，然后再学习网络理论，学起来的效果就会好些。 （4）Internet也如此，因为学生对Internet是再熟悉不过的，过去一般都上过网，上过QQ空间，上过校内，对于网站的概念都比较熟悉，这样，在学习Internet的时候就会感觉很亲切，能够提起学习的兴趣
网站是：aHR0cHM6Ly93d3cuZmVuZy5jb20v 话说这个网站在过年前使用了aes算法，当然过年后也是aes，但就是把秘钥换了，换成更需要解密一段字符串，然后获得秘钥，最后请求时候再去用这个秘钥加密 追踪到这里，一目了然了吧，但是有个问题，这里没有秘钥，放到 l上也是wordarray，l是秘钥，但是经过了处理，那就可以直接把l处理的方法打上debugger,但是发现调试的时候并不会进到这个断点，原因是在于网页加载的时候 这里有个很简单的方法，就可以把秘钥打印出来，hook或者拦截改js文件，由于不会js的hook就拦截改了它的js文件，直接就吐出来了。 深度刷新该网站，进入响应，然后改就可以了，charlse会帮你把js格式化好的。 ? 成功进入debugger; ? 成功打印出来秘钥 ? 但是为甚有两个？ 总结一下：js逆向一般来说不太难，一般网站用全局搜索大法+调试就可以破解，当然瑞数这种需要很深的功底+足够的耐心，一般人就放弃吧，我就是一般人。。。。
等各种编程语言的基础知识，菜鸟入门浏览，很简单 2.w3school 在线教程：http://www.w3school.com.cn/ 领先的 Web 技术教程 - 全部免费，在 w3school，你可以找到你所需要的所有的网站建设教程 3、网易云课堂：http://study.163.com/ 网易公司(163.com)旗下实用技能学习平台。 4.慕课网：慕课网(IMOOC)-程序员的梦工厂 迈向编程之路 成就职业梦想，这里有系统化学习知识，案例讲解，学练测一体，1对1作业批改，源于国外，Massive（大规模）Open（开放）Online 专注做好IT技能教育的MOOC，符合互联网发展潮流接地气儿的MOOC。慕课网的小伙伴希望所有热爱互联网的同学能更加便捷的获取学习资源，用互联网思维改变我们的学习。提供最新的知识，帮你应对变化的世界！ 6.CSDN CSDNCSDN博客专题页面，为CSDN博客开发者提供学习CSDN博客的一站式资源服务，包括，CSDN博客动态、CSDN博客开发技巧以及源代码下载、常见CSDN博客问题解答，这是一个属于自己的技术博客
因为武汉新型肺炎的影响，原本两个周的寒假居然成了一个月的长假，闲来无事整理一下一些生物信息学相关的学习网站，趁着假期给自己充充电！ Rosalind:http://rosalind.info/problems/locations/ 包含很多生物信息学相关的练习题 ? image.png python方面： 入门推荐廖雪峰 https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400 machine learning必学库scikit-learn scikit-learn 配色网站： http://www.peise.net/tools/web/ ? peise 编程刷题网站leetcode： https://leetcode.com/ ?
而我比较特殊，我的第一印象、第二印象以至第 N 印象都觉得很难，所以为了更好的学习和理解算法，我千金一掷一下买了一堆的算法书，有图为证： 但说实话，效果不是很好，于是磊哥就琢磨有没有更简单的学习算法的方法 那究竟如何轻松的学习算法呢？答案就是下面要介绍的这几个网站。 有了这几个网站就可以让你以动画的形式，看到算法的具体执行过程和数据的具体结构，还有算法的文字讲解以及算法的具体实现代码，接下来一起来看吧。 ，不仅如此，它还支持关键字检索，如下图所示： 此网站除了可以以动画的方式演示算法之外，还包含了算法的文字讲解，如下图所示： 内容演示 接下来我们演示一下冒泡排序的执行过程，如下图所示： 网站特点 访问地址 algorithm-visualizer.org/ 总结 有了这些可视化工具之后，我们就可以更简单的学习算法了，这三个网站各有春秋，你可以使用 Data Structure Visualizations
俗话说：“物以类聚，人以群分”，在机器学习中，聚类算法是一种无监督分类算法。 聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：kmeans），基于层次的聚类算法（如：BIRCH），基于密度的聚类算法（如：DBScan），基于网格的聚类算法等等。 基于划分和层次聚类方法都无法发现非凸面形状的簇，真正能有效发现任意形状簇的算法是基于密度的算法，但基于密度的算法一般时间复杂度较高，1996年到2000年间，研究数据挖掘的学者们提出了大量基于网格的聚类算法 ，网格方法可以有效减少算法的计算复杂度，且同样对密度参数敏感。 数据挖掘使用机器学习工具与技术M，2014,58-60. 3 Wei Wang, Jiong Yang, and Richard MuntzSTING : A Statistical Information
Android学习优秀网站 0，Android官网帮助 Android API Package Index - Android SDK java中文帮助 概述 (Java 2 Platform SE 5.0) 颜色 rgb.phpddt.com/ sqlite www.runoob.com/sqlite/sqlite-tutorial.html 1，*****此网站内容表达清晰，内容深入，范围广泛 CSDN移动开发 2，初学者使用，读书笔记，《第一行代码》、《疯狂Andorid讲义》、《Android 官方培训文档》、《App 研发录》。 读书笔记 3，很多使用的内容 JoeySheng 4，专栏：Android实战技巧 - 博客频道 - CSDN.NET 5，第三方库 [原]【开源框架】Android之史上最全最简单最有用的第三方开源库收集整理
elasticsearch https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/rp...
https://blog.csdn.net/u011415782/article/details/51675237 背景：个人感觉是参考方便的PHP学习网站，适合知识脉络的梳理，尤其是对于自学的群体 ，毕竟没有太多的前辈指导，能多参考别人的成果也是极好的 (其实我是想换工作前整理作为自己参考学习的网站而已) 1.web开发在线教程 值得注意的是，其中包括了部分ThinkPHP框架的介绍 3.慕课网 当初选择这个网站主要是因为资源免费，课程丰富，近期发现有收费课程的添加，但是评价很好，应该值得学习，当然我喜欢的其中对学习方向的计划性，比如下面的“PHP工程师”计划，会列出所要掌握的各个知识点 4.极客学院 这一在线学习平台也是不错的选择，以前看过某个大牛介绍，就是以极客学院课程为主，慕课网为辅进行自学的，相对而言，这个还是比较专业化的，有很多案例可供参考学习。 ? 5.补充一点 每一门语言都不是独立的，想学精很难，当然我相信没有人能记住每一个内置函数或者关键用法，同时现在PHP7也横空出世，需要不对的升级自己的知识，有问题多参考网上大神的解答，没事参考学习文档才是最简便直接的方式
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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