从大一的时候，我开始自学游戏开发所需要的知识，因为确实只有那么一两种专业和游戏有关，或者是从事游戏开发最重要的一门课：《计算机图形学》，一般只有研究生才会开设，因此对于本科生来说，游戏开发相当一部分知识需要自学。但是话说回来，上了大学之后，我们最应该培养的一项能力就是自学能力，因为等到进入社会参加工作之后，一般只能靠自己自学知识，因此越早具备自学能力，就容易越走在别人的前面。
统计学与数据挖掘书籍推荐 1.1《 The Elements of Statistical Learning 》，神书，不解释 1.2《实用多元统计分析》，从线性代数的角度详细讲解算法，例子简单，国外课程教材 1.3《统计学习方法》，李航著，统计学习算法必备书籍 1.4《从零进阶！数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学：从数据到结论》 1.6《数据挖掘：概念与技术》 数据分析软件篇 SQL 书籍推荐 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍 《SPSS统计分析基
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 源 | AI深入浅出 最近几个月小编遨游在税务行业的智能问答调研和开发中，里面涉及到了很多的自然语言处理NLP的功能点。虽然接触NLP也有近两年的时间了，现在真正要应用到问答中，避免不了还是需要再重新熟识并深入研究理解。 下面是与NLP相关的一些书籍推荐、课件推荐和开源工具推荐。 主要是记录下入门的资料，由于资料的存储位置没有做规整，所以本文没有附带资源下载链接。如果有同学需要其中的资
学习了一段时间的 OpenGL ES，并在公司的项目中得到了运用，也算是有了一些积累，现在分享一些当初学习的资源，大家一起来学习，共同交流进步。
大家周末好，又有一段时间没有分享技术文章了，暂时先存着（不是txp懒哈！）；今天写文章之前，给大家送点福利，这个福利要朋友们自己争取，什么福利呢？其实这段空闲时间我也参与了一个音视频写作活动，这个音视频写作活动是有稿费的(首先说明的是，你的文章更加注重实战方面，每一千字有500稿费，还是不错的，既能分享干货给他人，同时自己的辛勤付出，也能得到回报，也会激励你创作出更好的文章！)
C++是C语言的继承，它既可以进行C语言的过程化程序设计，又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计，还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计。
来源：专知本文为书籍推荐，建议阅读5分钟这本书提供了一个现代的，独立的介绍数字图像处理。 这本书提供了一个现代的，独立的介绍数字图像处理。我们设计了这本书，既供学习者使用，希望建立一个坚实的基础，也供寻找最重要技术的详细分析和透明实现的实践者使用。这是德语原版书的第三个英文版本，它已被广泛使用: 这本现代的，独立的教科书提供了一个数字图像的领域介绍。这备受期待的第三版的权威教科书的数字图像处理已完全修订，并扩大了新的内容，改进插图和教材。 主题和特点: 包含关于几何基元拟合，随机特征检测(RANSAC)，
最近事情有些多，所以“每周一坑”偶尔不得不跳票一下，各位莫急哈。 既然来都来了，说几个经常被问到的资源，应该还是不少人需要的。已经看过的就忽略。有其他好资源欢迎在留言里补充。 首先是问的最多的：初学者有什么书籍推荐？ 如果是零基础，不懂编程，甚至计算机基础都比较薄弱的。推荐一本叫做《父与子的编程之旅》，老版本叫《与孩子一起学编程》。唯一不足的是有些年头了，讲的不是最新版 Python，不过第二版里有简单提到 2 和 3 版本的区别。（公众号回复 2v3 也可以看到我们总结的一篇版本差异说明） 另外，我们公众
这次的文章主要盘点一下那些在我的文章的出现过的技术书籍。然后在文末送出一个购书福利。
收集整理了大量的PyTorch相关教程，从博客教程，视频教程到出版书籍，开源书籍甚至PyTorch相关论文，应有尽有，号称史上最全的PyTorch学习资源汇总，大家一起来看看吧。
本来想分两篇文章写的，结果很久没写文章了，不知道怎么写了，哎，每天加班，真心没时间，希望大家理解，还好今天是东西写完了，才抽个时间写这篇文文章。
Hi，各位老朋友、新朋友，好久不见，按照之前的规划，本次专题是书籍推荐，主要包含3类：
本人211非科班，大学学的物理，大三开始自学JAVA，并成功拿到了几个中大厂的offer。在这里分享一下自己整理的Java学习路线，供初学者参考。
对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可
对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化
对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到QQ群、论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门
我自己总结的Java学习的系统知识点以及面试问题，目前已经开源，会一直完善下去，欢迎建议和指导欢迎Star： https://github.com/Snailclimb/Java-Guide
本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化，计量经济学，时间序列分析，金融等。 1初级入门 《R语言实战》，这是高涛、肖楠等翻译的一本书详细全面介绍了入门、图形、统计、回归、方差、功效分析、广义线性模型、主成分、因子分析、缺失值处理等。除此之外，还可以去读刘思喆的《153分钟学会R》。这本书收集了R初学者提问频率最高的153个问题。为什么叫153分钟呢？因为最初作者写了153个问题，阅读一个问题花费1分钟时间，全局下来也就是153分钟了 2高级入门 读了上述书籍之后，你就可以去高级入门阶段了
很多人对自我的学习路线没有清楚的定位，鉴于此，我就来写一篇适合普通大众的学习路线，就从大一入学那一刻开始入门说起，虽然不一定适合你，但或许能给没有明确目标的人带来一些学习的方向，那么这篇文章，我就觉得值了。
本着对linux和shell脚本的极大兴趣，我看了不少shell脚本相关的书和文章，也有了很多学习心得， 回首自己的linux和shell脚本学习历程，不禁发现自己竟也走了不少的弯路，完全是靠着自己的满腔 热情走到今天。为了帮助有缘的朋友少走一点弯路，这里向大家推荐一些学习的资料， 资料包括书，开源免费书，博客和相关网站。这里推荐的材料都属于进阶类型，特别适合已经掌握 了一些shell脚本的基础知识，并希望深入学习shell脚本的朋友。1. 书linux命令行与shell脚本编程大全1这本书是入门级的读物
计算机行业发展非常快，大学里的教育基本都跟不上实际的社会需求。如果你所在的学校还在指定大家使用谭浩强的教材，或使用VC6.0来教大家上机实验，那你不妨看看本文，这里有一些建议可以帮助你不会脱离社会太远。
在我们学习开源项目时，第一步是选择合适的学习资料。学习资料可以是官方文档、各种博客或者是相关书籍。
接下来的一段时间，帅地会总结各种技术栈的学习路线，例如 Java 开发，C++ 开发，python 开发，前端开发等等，假如你没有明确的目标，或许可以按照我说的学习路线来学习一波，我写的每一份学习路线，不会很全面，因为我认为，东西列的太多，反而不利于新手的学习，所以我列举的，都是比较必要的知识，当你把这些知识学了的时候，我相信你不需要别人的学习路线，也能知道自己接下来需要学啥了。
（1）PyTorch英文版官方手册：https://pytorch.org/tutorials/。对于英文比较好的同学，非常推荐该PyTorch官方文档，一步步带你从入门到精通。该文档详细的介绍了从基础知识到如何使用PyTorch构建深层神经网络，以及PyTorch语法和一些高质量的案例。
最近有点忙，今天就写一篇摸鱼文章吧。 之前写过一篇《网络编程到底要怎么学？》的文章，今天就和大家聊一聊我这些年读过的网络编程书籍（这里不包括纯讲计算机理论的书籍），我会结合自身阅读感受和对实践的帮助来谈一谈我的读后感。 一、Socket 编程类书籍 1. 尹圣雨的《TCP/IP 网络编程》 如果你从来未接触过网络编程，或者想找一本网络编程入门书籍，那么我建议你选择尹圣雨的《TCP/IP 网络编程》，作者韩国人。这本书的特点是： 针对零基础读者，讲解了什么是网络编程（Socket 编程）； 详细地介绍 Soc
我是在半年前接触到Python的，我之前没有一点编程基础，但在我自学的这半年里，我发现自己越来越喜欢他，迄今为止，Python都非常友好并且易于学习！
说实话，对于学习路线这种文章我一般是不写的，大家看我的文章也知道，我是很少写建议别人怎么样怎么样的文章，更多的是，写自己的真实经历，然后供大家去参考，这样子，我内心也比较踏实，也不怕误导他人。
学习ROS相关书籍推荐：http://blog.csdn.net/zhangrelay/article/details/52244746
前段时间，在技术交流群，分享过自己平时会看的一些书籍，以及前几天直播的时候，又叫我分享一些关于音视频的书籍，还有朋友问音视频驱动这块的；这个音视频驱动这块说实话，我真不了解，所以我无法给大家推荐。下面我会说一些我内心一些真实的感受！
由北京大学前沿计算研究中心助理教授董豪博士等编写的深度强化学习专著《深度强化学习：基础、研究与应用（DeepReinforcement Learning: Foundamentals, Research and Applications）》英文版于2020年6月由 Springer 发行，中文简体、繁体版先后于2021年6月、2022年1月发行，并于2022年2月对中文简体版开放免费下载。图文 | 董豪，丁子涵 内容摘要 深度强化学习是实现智能决策的关键技术之一，对人工智能、机器人、认知科学、金融、资源调配
这本书是日本人写的，它和《程序是怎样运行的》、《计算机是怎样跑起来的》统称为图解入门系列，最大的特点就是风趣幽默，简单易懂。这本书通过多图来解释浏览器中从输入网址开始，一路追踪了到显示出网页内容为止的整个过程，以图配文，讲解了网络的全貌，并重点介绍了实际的网络设备和软件是如何工作的。
最近刷到某乎，看到有小伙伴提问到 「"深度学习如何入门，有哪些学习资料？"」。看到这里，笔者想整理下一些翻山越岭，爬坑超车的经验，帮助刚入门深度学习的小伙伴。如果有想了解机器学习入门方法的朋友，可以看我之前写的机器学习入门方法和资料合集。
原文 | 【CVPR2022 Oral】Manhattan-SDF：从多视角图像做三维场景重建
在之前分享过一篇有关PHP学习路线的思维导图，得到了大家的关注，有朋友推荐根据学习路线分享一些有关的学习资源(学习文章、学习数据或者学习网站等)。该篇文章结合自己学习总结一些不错的学习资源。
例如小扎。每年给自己定一个目标，已连续7年完成了自己新年计划，例如2010年励志学好普通话；2012年回归每天写代码的日子；2014年每天写一封经过谨慎思考后的感谢信，亦或是2015年的读书计划：每两周读一本书。
接下来的一段时间，帅地会总结各种技术栈的学习路线，假如你没有明确的目标，或许可以按照我说的学习路线来学习一波。
今天和大家聊一聊k8s到底该怎么学。其实，遇到这个问题的朋友是真的不少。有刚入行的新手朋友，也有已经在行业里摸爬滚打了小10年的朋友。不管原因几何，但总归能侧面看出k8s 确实有一些难度。
当时，作为懵懂的小白，大一学习了c和c++,还有数据结构，后来才自学的java。有了c++的基础，其实学java确实感觉挺容易上手。如果没有c或者c++的基础，建议开始需要先把java的基础打好，基础是指什么？基础的语法，能用！至于源码，不建议在刚刚开始学就看源码，绝对劝退！！！
这个是刚入职同事遇到的问题，问题是这样的，他周末在熟悉项目框架代码时，执行程序时发现浏览器打开JSP文件看到的中文是乱码。
文章目录 一、网文写手的入门书籍推荐 二、网文写手的进阶书籍推荐 三、提高文学素养的写作课 一、网文写手的入门书籍推荐 ---- 网文写手的入门书籍推荐 : 网文成才21天 : 网文小白入门书籍 , 该书对网文进行了简单的介绍 , 可以作为入门书籍 ; 小说的骨架 : 针对如何写小说大纲的书 , 如果想要投稿上架必须要写出一个好的小说大纲 ; 如何描写情感 : 情绪描写教学 , 可以水字数 , 增加中文描写词汇量 , 避免出现脑海中想要描写但是码字时写不出来的情况 ; 韩剧如何讲故事 : 通过拆解韩剧 ,
“PDFMV框架是问题-数据-特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成，它是以问题为导向，数据为驱动，利用特征和模型从数据中学习到知识，以创造价值的系统化过程。”
我们公众号之前曾经推送过类似的推文，但当时推荐的书籍不是很全面，另一方面笔者最近又看了不少经典的脑电书籍，因此在这里就重新做一个梳理，把一些经典的EEG脑电方面的教材推荐给大家，希望对EEG领域的同学和研究者有所帮助。
这几天又陆陆续续的读了关于一些关于NLP上语言模型的书籍,简单总结了下自己的新的认识: 一:语言模型的性能评价: 1:语言模型的评价目标: 语言模型的计算的概率分布能够与真实的理想模型的概率分布可以相接近(这一点其实是比较困难的,但是这是我们一直追求的目标) 2:困难: 无法知道语言模型的理想模型的真实分布 3:常用的几个指标; 交叉熵,困惑度(这又涉及到了关于熵的相关计算,这将和离散数学和图论上学习到的知识应用到实际生产生活中) 4:自然语言统计方法的一般步骤: 1:收集大量的语料(这是基础操作,也是工
这几天又陆陆续续的读了关于一些关于NLP上语言模型的书籍,简单总结了下自己的新的认识:
在之前分享过一篇有关PHP学习路线的思维导图，得到了大家的关注，有朋友推荐根据学习路线分享一些有关的学习资源(学习文章、学习数据或者学习网站等)。该篇文章结合自己学习总结一些不错的学习资源。同时该文章后面也会不断更新与完善，可以通过该链接了解最新进度文档地址
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。（这个github很强大，一定要去瞅瞅） 出自： https://github.com/CyC2018/CS-Notes/blob/master/LEARNING.md
学校里没有前端的课程，那如何学习JavaScript，又如何使自己成为一个合格的前端工程师呢？
0x00 前言 前段时间有不少朋友让推荐一些数据仓库的书出来，本着“如果重复三次回答同一个问题，就应该写一篇博客”的原则，在这里梳理一下数据仓库相关的资源给大家。 这里的推荐只有居士自己看过的书，至少
距离上次更新公众号的VREP自学笔记系列已经过去了快2个月，期间各种事情缠身，导致项目进展太慢了。最近也要逐步恢复起来啦，不过项目的代码还存在不少问题，需要一段时间的调试和整理。这里先放一个使用youBot机器人进行Pick and Place的小视频吧，还处于调试中的版本，大家先尝个鲜。
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