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计算机知识学习网站

第一个:https://www.csdn.net/ (如果下面的博客没有能解决你的问题或者你还有其他关于计算机方面的问题需要咨询可以加博主QQ:1732501467) 首推的肯定是CSDN,虽然放眼望去...这上面有很多关于计算机方面的知识,无论你是要找基础方面的,还是比较有深度的问题,这上面一般都会有解答。...第二个:https://github.com/ github绝对是作为一个从事计算机行业的必备,它上面有很多开源项目代码,你也可以把你写的比较好的代码放在这上面,在你毕业找工作的时候。...第三个:https://www.w3school.com.cn/h.asp W3school是一个专业的编程入门学习及技术文档查询应用,提供包括HTML,CSS,Javascript,jQuery...,C,PHP,Java,Python,Sql,Mysql等编程语言和开源技术的在线教程及使用手册,是类似国外w3schools的学习社区及菜鸟编程平台。

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如何具体学习计算机视觉

对于非计算机相关专业的学生而言,学习过程中往往缺少交流机会,不容易把握知识的全貌。这里仅根据个人经验谈一谈对于一名非计算机专业的学生而言,该如何学习计算机视觉。...不过在学习这些之前,一般都会先掌握下传统的计算机视觉知识,也就是图像处理这一部分了。我之前大致总结过一次: 计算机视觉初级部分知识体系。...好,深度学习为什么这么强?它主要解决了什么问题呢?我比较认同以下三点:学习特征的能力很强,通用性强,开发优化维护成本低 参见为什么深度学习几乎成了计算机视觉研究的标配?。...不过大家在学习过程中很容易接触到各种机器学习方法的名字因为现在大数据分析、机器学习、语音识别、计算机视觉等这些其实分得不是很开,然后不自觉地就会去了解和学习。这样我感觉总体来说是好的。...4.数学  一切工程问题归根结底都是数学问题,这里说说计算机视觉和机器学习所涉及的数学问题。

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“深度学习计算机视觉”学习笔记——历史篇

本系列《“深度学习计算机视觉”学习笔记》简要地记录了我近期在梳理计算机视觉领域应用深度学习技术的历史发展进程、基础原理以及应对不同任务提出的经典网络架构和未来发展方向的所获所得。...年3月27日,ACM(计算机协会)宣布把 2018 年度图灵奖颁给他们三位深度学习“三巨头”,以表彰他们在深度学习神经网络上的贡献。...之后的20年,计算机视觉分别迎来计算和数学方法研究和机器学习方法研究阶段,比如图像金字塔、一些边缘检测算法、图像分割算法都在这个时期被提出,而当时将机器学习应用到计算机视觉的一个特点就是人工特征+分类器...2.2深度学习以后的计算机视觉 ? ? 进入21世纪以后,计算机视觉已经成为计算机领域的大学科。计算机视觉领域世界三大顶级会议每届的参会人数都在暴涨,不断涌现出新的发展方向和突破。...通过该竞赛,表明了现代深度学习技术可以不完全以人工标注数据为基础,人工智能有望真正摆脱“人工”。 现在深度学习已经成为计算机视觉领域的标配,使得计算机视觉已经超越人类。

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如何学习计算机网络——学习方法

其实,可以这样来理解,计算机网络技术的确需要学习和了解通信技术,通信是计算机网络技术的基础,但是,如果不需要学习广域网技术,或者只需对广域网有一般的了解,并不需要学习更多的通信技术,只要对通信技术有一般的了解...学习计算机网络的实质是学习TCP/IP协议,因为只有采用了TCP/IP这个完整协议的网络才称得上是真正的计算机网络,因此,学习好TCP/IP协议,理解了TCP/IP协议的内涵,也就真正地理解了计算机网络...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。...学习计算机网络,应该结合日常应用来学习,这样可以提高学习兴趣,也能建立明确的学习目标,才能更好地学好计算机网络课程。...,有了浓厚的学习兴趣,就可以自觉地学习,刻苦地学习,钻研到计算机网络的知识体系中去,相信,只要有了这样的专研精神,就一定可以学习并掌握好计算机网络课程。

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(修订)计算机科班学习资料汇总

使用 Java 实现,但是不会涉及很多 Java 高级语法,因此也适合其它语言使用者学习。适合当做算法入门书籍,涉及常用数据结构和算法,建议认真学习。...计算机网络 计算机网络 自顶向下方法 豆瓣 8.9 分,297 人评分。 适合入门,推荐阅读前面四章内容。 计算机网络 豆瓣 8.0 分,142 人评分。...这本书(UNP)和 UNIX 环境高级编程(APUE)被称为腾讯的敲门砖,应该说 C++ 岗位的同学都应该学习一下,Java 或者其它岗位的同学倒是没那么高的要求。...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。

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国外是怎么学习计算机的?

我们很多新手都喜欢在知乎这样的平台去搜索计算机和编程的学习路线,学习方法。 在早期知乎上还很纯洁,大家都是真心回答的,没有那么多套路。...一不小心扯远了,那天我就突发其想,国内的新手们习惯去知乎这样的网站去搜索计算机和编程的学习路线,那国外呢?他们学习计算机会不会有同样的问题,他们给的学习路线跟我们国内的又有什么不同呢?...2、零基础学习计算机学习路线是什么 说到这个问题,就不得不提到GitHub上一个非常知名的项目:OSSU——开源社会大学。...在他们的计算机学习项目里,给出了计算机自学的完整路径,从初级到高级需要学习的课程、书籍、视频等等。这里面的课程来自哈佛大学,普林斯顿大学,麻省理工学院等等,质量非常上乘。...总结一下,看了一圈国外的相关学习路线和学习方法的帖子,大体来说跟国内的计算机教育差不了太多,主要的区别在国内的学习路线更多偏“实用”,做项目开发,国外的更偏向学习编程本身,对编程语言本身和计算机基础知识花费的精力会更多一些

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计算机视觉中的深度学习

包括: 理解卷积神经网络 使用数据增强缓解过拟合 使用预训练卷积网络做特征提取 微调预训练网络模型 可视化卷积网络学习结果以及分类决策过程 介绍卷积神经网络,convnets,深度学习计算机视觉方面广泛应用的一个网络模型...Dropout、权重衰减可以减缓过拟合,还有一个计算机视觉任务中,经常使用的处理方法:数据增强data augmentation。...如果这个原始数据集足够大且代表性强,则预训练网络学习的特征的空间层次结构可以有效地充当视觉世界的通用模型,因此其特征可以证明对许多不同的计算机视觉问题都有用,甚至这些新问题可能涉及与原始任务完全不同。...原因是卷积网络学习的表示可能更通用,因此更可重复使用:特征网络的特征图是图片上一般概念的存在图,无论处理的计算机视觉问题是什么,都可能是有用的。...= model.evaluate_generator(test_generator,steps=50) print('test acc:', test_acc) #97% 小结 Convnets是用于计算机视觉任务的最佳机器学习模型

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计算机网络学习笔记--计算机网络概述

前言 正在学习计算机网络这门课程,顺便做个笔记,记录一下知识点。...当我们把这些节点和边具象化之后,计算机网络以及Internet的概念就更容易理解了。 计算机网络 通俗的解释计算机网络的概念:联网的计算机所构成的系统。...至此我们可以大致理解计算机网络的概念。 Internet(互联网) 以TCP/IP协议为主的一簇协议,由该协议支撑起的计算机网络。...但是这种连接方式保证了性能,多用于传统电话网络,而不适用计算机间的连接。 计算机之间的通信不像电话,它具有很强的突发性,两台主机建立连接后并不是时时刻刻都在进行数据传输。...历史 早期(1960以前)计算机网络 线路交换网络 线路交换的特性使得其不适合计算机之间的通信 线路建立时间过长 独享方式占用通信资源,不适合突发性很强的计算机之间的通信 可靠性不高:非常不适合军事通信

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深度学习笔记:深度学习计算机视觉的应用

深度学习最早兴起于图像识别,但在短短几年时间内,深度学习推广到了机器学习的各个领域,如:图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人等等。 计算机视觉是深度学习技术最早实现突破行成就的领域。...在2012年,AlexNet赢得了图像分类比赛ILSVRC的冠军,至此深度学习开始收到广泛关注。这只是一个开始,在2013年的比赛中,前20名的算法都使用的是深度学习。...在2013年后,ILSVRC大赛就只有深度学习算法参赛了。 深度学习算法在图像分类上的错误率小于4%,已经完全超越了人类标注的错误率。...在我们不注意的生活的方方面面中,深度学习已经渗透其中。

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当机器学习遇上计算机视觉

60年代脱胎于人工智能与认知神经科学,旨在通过设计算法来让计算机自动理解图像的内容。...对于计算机来说,一张图片仅仅是由三原色(红、绿、蓝)构成的像素组成的格子,三原色中每一个颜色通道的值的范围都是0到255。...自从那以后,“深度学习”开始成为计算机视觉领域的热门话题,而最近发表的文章也开始涵盖到物体定位、脸部识别和人体姿势识别等与“深度学习”息息相关的内容。...如果你对运用决策丛林模型解决问题感兴趣,Azure机器学习云平台中的Gemini模块将能带你探索得更深入。 总的来说,计算机视觉的前途一片光明,其中很大程度归功于机器学习。...即便近年来视觉领域的快速发展已经让人难以置信了,但我们认为计算机视觉的研究未来还会震惊世界。

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