又到了一年一度的学论文的时候到了,是否还在为无法下载论文资料苦恼?今天带给大家的是支付宝骚操作,免费下载万方、知网、方正、中国仲裁等近160多个国家重点数据库的文献资料,你只要有一个支付宝账户就可!
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
我们生活在信息爆炸的时代,每天我们都会接触到各种各样的信息,有些信息是垃圾信息,有些信息却是非常宝贵的信息,如何筛选出那些信息中有用的价值信息,我想最好的办法就是阅读书籍,而互联网为我们提供了很多可以免费下载电子书籍的地方。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 文末免费书籍领取!!! 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 一年一度的中秋佳节,祝愿大家假期快乐!今日我们“计算机视觉研究院”也给大家带来了节日礼物,免费深度学习书籍! 本文选自中国水利水电出版社出版的《深度学习实战:基于TensorFlow2.X的计算机视觉开发应用 》一书,略有改动。经出版社授权刊登于此。 文末有送新书福利!包邮送5本价值108元的新书。 活动截止
经常有朋友咨询,学习 SwiftUI 的最佳路径是什么?考虑到每个人的技术背景、学习能力、工作经验均不一样,因此很难说哪种学习方式或哪些资料是适合他本人的。不过随着这个问题被反复提起,最终还是想尝试整理一些资料给对 SwiftUI 感兴趣的朋友。本文将介绍一些对学习者技术基础要求较低( 甚至可以零基础 )的教程。
如果对机器学习有所了解,想必对 KDnuggets 这个网站并不陌生。它们上个月举行了一个机器学习电子书评选,经过网友们的热心票选,得到了一份五大免费书的榜单,而且是免费的,编译如下。 No.1 机器
去重: 在需要去重的字段前加上 distinct 例如:test表中有多个相同数据字段名为:tt
因为一些网络素材引用不规范,我们的这个笔记被网络吞掉了一次。很多朋友在公众号后台催更,还好鲍志炜抽空抢救回来了,不负大家的等待。
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机器之心报道 编辑:陈萍、杜伟 一本关于机器学习的免费在线书籍,涉及多种算法完整推论,欢迎查收。 提到机器学习领域的书籍资源,大家比较熟悉的有周志华老师的《机器学习》(西瓜书)、李宏毅老师的「宝可梦课程」等等。此外不同学习阶段的学生也能够找到适合自身的机器学习基础和进阶书籍资源。 周志华西瓜书。 近日,本科毕业于哈佛大学统计学与经济学专业、现任哈佛助教的 Daniel Friedman 开放了他撰写的一本免费在线书籍《Machine Learning from Scratch》,该书从理论和数学上介绍了
大家都知道,ThoughtWorks的技术雷达每年都会发布两到三次,它不但是业界技术趋势的标杆,更提供了一种卓有成效的方法论,即打造自己的技术雷达。在这种思想的驱动下,我们诞生了自己的读书雷达。但这份雷达略显high level,缺乏某一具体领域的详细书单。又由于最近很多同事都跟我讨论过C#书籍的问题,于是突发奇想,“滥竽充数”地搞了这份C#读书雷达,权当是读书雷达于C#这一领域的补充。 跟技术雷达和读书雷达一样,.NET读书雷达也是非常主观的。并且我只会列出我读过(或粗略翻看过)的书籍,所以难免会有疏漏(
今天给大家找了一些不错的学习网站,挑选出一些分享给大家。有些已经很出名的我就不再分享出来了。
2022年5月18日,全球最大的科技出版社之一的Springer推出新书《Drug Target Selection and Validation》。
除了作为互联网上一些最有趣的开源项目的主页,GitHub也是一个分享各种资源的好地方,从免费书籍到公共的api,从技术路线图到项目想法和项目。 但是由于数量庞大,很难找到你认为不存在的最有用的仓库。 因此,我列出了10个极好的仓库,它们为所有web和软件开发人员提供了巨大的价值。
在很多项目中都会有在前端展现数据图表的需求,而在开发过程中,开发者往往会使用一些JavaScript库,从而更有效地达到想要的目标。最近,TechSlide上的一篇文章总结了50种用于展现图表的JavaScript库,并对每种库做了简要的说明。这对于想要选择合适JavaScript库的开发者很有参考意义。
Mu 是一个给初学者的 Python 编辑器,它旨在使学习体验更加愉快。它使学生能够在早期体验成功,这在你学习任何新知识的时候都很重要。
于是,世界上有了“第一本能交互的线代书”,叫做《沉浸式线性代数》(Immersive Linear Algebra) 。
《计算机程序的结构和解释》(在业界也称为SICP)是一本经典的书,它教编程的基础知识。
作者:PRANAVDAR 翻译:李海明 本文为大家带来3个方向共10本的机器学习读物,附带免费的书籍资源哦~ 介绍 你嗜书如命却囊中羞涩?很多机器学习与数据科学书籍的价格都令人退避三舍。其实这也无可厚非,毕竟是作者呕心沥血、卧薪尝胆换来的硕果。 然而,这些作者中也不乏善良仁爱之士,将其作品无偿分享给他人。这对于那些有志成为数据科学家和AI工程师的人,似如获至宝。 以下附上机器学习方向的电子书10本,均可免费获取。书单方面,我们先引入统计学基础类书籍,随后是机器学习原理类,最后介绍机器学习进阶类。 统计
R的bookdown扩展包是继knitr和rmarkdown扩展包之后, markdown格式的另一种扩展, 使得Rmd格式可以支持公式、定理、图表自动编号和引用、链接, 文献引用和链接等适用于编写书籍的功能。
这是github上的一个开源项目,大量免费的计算机编程类中文书籍。收集了从编程语言到操作系统各个方面的中文在线免费书籍和教程。目录很长我就不截图了。
TypeScript是2018年最令人惊讶的增长故事之一.npm调查发现,有46%的npm用户使用TypeScript。它现在不仅是使用Angular的默认语言,而且是React中常用的选项,也是Vue越来越常用的选项。
如何成为一名数据科学家? 文 | 谢科 "Data Science = statistics who uses python and lives in San Francisco" 恰好我马上启程到Twitter的data science team,而且恰巧懂一点点统计和住在旧金山,所以冲动地没有邀请就厚脸回答了:D 我认为有几个大方面 1) 学好Python 现在几乎所以公司的数据都可以api给你,而python的数据处理能力强大且方便。加之在machine learning的很多算法上,pyth
“Data Science = statistics who uses python and lives in San Francisco” 恰好我马上启程到 Twitter 的data science team,而且恰巧懂一点点统计和住在旧金山,所以冲动地没有邀请就厚脸回答了:D 我认为有几个大方面 1)学好 python 现在几乎所以公司的数据都可以api给你,而python的数据处理能力强大且方便。加之在machine learning的很多算法上,python也独俏一方。另外,它的简明方便迅速迭
作者:Matthew Mayo 编译:keiko,万如苑,松清波 我们在这篇文章中推荐了10本学习机器学习和数据科学的书,让你的秋季阅读计划顺利扬帆起航。 关键词:Books, Data Science, ebook, Free ebook, Machine Learning 还有什么比免费的机器学习和数据科学读物更适合用来享受秋天的呢? 下面的免费书单中从统计学基础知识,到机器学习的基本概念,再到更重点的大框架内容,对于高深的话题也有所涉猎,最后以一本总结性的书结尾。既有经典名著,也有当代的作品,希望你
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
Python是一种通用的解释型编程,主要用于Web开发、机器学习和复杂数据分析。Python对初学者来说是一种完美的语言,因为它易于学习和理解,随着这种语言的普及,Python程序员的机会也越来越大。
国内程序员都喜欢收集资料,但是又不看,github是重灾区。更有莫名其妙fork的,让人不得要领。这些资料其实也代表了收集者的一个思路,还是有不小参考价值的。
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GitHub是领先的Git存储库托管服务,其中包含许多代码存储库,库等的源代码。
1如何成长为一个厉害的安全(黑)工程师(客)? 故事发生在很久很久以前,曾经有个古老的同性交友网站叫做github.com 在这上面有个项目叫做awesome hacking 大概长得如下图所示
为了使机器人成为有用的工具,需要能够识别物体,以便可以对这些物体的行为进行编程。例如,在我们的机器人鸡尾酒服务员应用程序中,机器人必须能够找到房间里的人来服务。
1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html)时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论]( http://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用P
作者 | 褚杏娟 审计公司 Sandworm 近日发文称,一周内,Sandworm 扫描的约 32 万个新 npm 包或版本中,至少有约 18.5 万个被标记为 SEO 垃圾邮件。也就是说,一半以上的新 npm 软件包都是空包,只有一个 README 文件,其中包含了指向各种恶意网站的链接。所有已识别的垃圾邮件包目前都在 npmjs.com 上。 2023 年 3 月 22 日至 29 日期间,攻击者概况 根据 Sandworm 的检测,大多数垃圾邮件都来自一个似乎针对讲俄语的人的 Telegram 频
本书最后一章的内容是通过Web网页对机器人进行监测和控制等,使用的是Robot Web Tools。
为了庆祝10周年纪念日,Alexandra Elbakyan表示自己将在Sci-Hub放出超过233万篇新的文章。
如今人工智能备受追捧,由于传统软件团队缺乏AI技能,常常会遇到一些挑战。越来越多的企业都开始对人工智能进行投资,并在寻找具有AI技能的人才。
原文:https://www.toutiao.com/i6589788915316556296/
【导读】转载来自ty4z2008(GItHub)整理的机器学习&深度学习知识资料大全荟萃,包含各种论文、代码、视频、书籍、文章、数据等等。是学习机器学习和深度学习的必备品! ty4z2008前言:希望转载的朋友,你可以不用联系我.但是一定要保留原文链接,因为这个项目还在继续也在不定期更新.希望看到文章的朋友能够学到更多.此外:某些资料在中国访问需要梯子. 昨天介绍了第一篇: 【干货荟萃】机器学习&深度学习知识资料大全集(一)(论文/教程/代码/书籍/数据/课程等) 今天第二篇: 《Image Scalin
2020年,原本准备庆祝15周年生日的单向空间,没想到新年迎接他们的是更加惨淡的营生。
文章地址:https://www.nature.com/articles/d41586-021-01436-7
如何一个月学会使用Python 文章翻译自Quora上的回帖,略有改动。 原文链接:https://www.quora.com/What-are-the-best-tips-for-learning-Python-within-one-month 第1周 谷歌搜索“Python programming fundamentals” (Python编程基础),选择一个较好的网站,并针对其中的教程部分进行阅读和练习。这需要一周每天8小时的学习和练习来加强你的理解。记住:不要死记句法规则,每当你需要某个句法并使用时
本文由知乎著名答主黄宝臣原创,CDA数据分析师已获得授权 学R主要在于5点三阶段: 第一阶段有一点:基础的文件操作(read.*,write.*)、数据结构知识,认识什么是数据框(data.frame)、列表(list)、矩阵(matrix)、向量(vector),如何提取(包括which, []等)、置换(t, matrix等)、删除(-, which等)、运算(+, -, *, / , %%, %/%等)、转换(as.*)、修改(edit, fix等)数据(包括单个数、行、列、表、变量),安装包、调用
Git对于我来说,只知道是一个版本控制器,类似于乌龟的svn。其中也仅仅会几个常的命令,比如说“更新git pull”、“提交git push”等等,因为记得当初使用的时候,师傅告诉我,对于你不懂这个不要紧,记住几个常用的命令就足够使用了。
对于科研小白来说,寻找合适的期刊来发表自己的学术成果是相当困难而且非常重要的事情。如果选择了与论文内容并不匹配的期刊进行投稿,很有可能面临的就是被拒稿的结局。为了解决这一问题,这里列出了几款有用的在线工具,帮助正需要投稿的同学推荐合适的期刊。
最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books Deep Learning66 by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab,
今日,一份长长的公开信在reddit机器学习版块火了起来,信的内容涉及1700名科学家联名抵制一项人工智能研究发表在Springer Nature上。
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。 Reference:https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision 计算视觉相关条目 Outline of computer vision Reference:https:
在开发者的弹药箱里,命令行是最具生产力的工具之一。掌握它们可以给你的工作流程带来非常积极的影响。因为,许多日常任务都可以用一条命令然后按回车来解决。
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