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c语言是个好东西。编程语言里的战斗机,从应用系统到操作系统,都可以用C语言操作。可以说用途很多。在这里,我将列出以下内容:
著名的嵌入式软件项目Linux就是用C语言实现的,而时至今日,linus也处处反对C,认为C是最好的语言。可能linux有80%是用C语言实现的,剩下的20%可能是用一些脚本和汇编语言实现的。c语言效率更高,也适合处理设备。所以开发一个驱动,写一个底层的网络库更合适。
所以,学完C语言,可以先做嵌入式相关项目。
对于通信和服务器端项目,在需要安全性和性能的领域,C语言往往是首选,而实时通信和服务器端处理就是这样的领域。在网上可以看到很多招聘项目在后台选择一些高级语言,但也有项目在后台选择c/c,尤其是对性能要求比较高的项目。
所以学了C之后,可以尝试做网络相关和后台相关的项目。
c语言是最经典的语言,也是每个程序员必须掌握的语言。学好C语言会对你的技术有更好的帮助,学好C语言也是每个程序员成为高手的必要条件。
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该项目是基于PyTorch,这是一个先进的道路,从孟新到。这条路上的每一步,都有可以直接运行的算法的例子。
初学者可以从基础开始学习,不仅是线性编程和随机森林,还有如何使用笔记本和NumPy等重要的Python库。有动手教程。
中后期可以学骑先进的和强大的GAN,这里有很多实际应用的例子可以跑。毕竟这是一个实际的项目。
这里的算法示例可以由Google Colab运行,并从云TPU/GPU免费借用,只要有一个Chrome。如果没有梯子,用Jupyter笔记本跑。
内容友好,PracticalAI中的内容持续更新。它分为四个部分,并将不断更新:
基础、深度学习、高级和特定应用(主题)。注意:这不是直译。
基础部分,除了Python指南,笔记本使用,Numpy和熊猫。这些S库的用法,以及线性规划、逻辑规划、随机森林、k-means聚类等机器学习的基本技术。
有了这些,你就可以进入深度学习的世界。
深度学习介绍,包括PyTorch guide,MLP,数据与模型,面向对象的机器学习,卷积神经网络(CNN),嵌入,递归神经网络(RNN)。
高级深度学习将涉及更高级的RNN、自编码器、生成对策网络(GAN)和空间转换器网络等。
最后是应用。计算机视觉是一个重要的方向。此外,还会涉及时间序列分析、商品推荐系统、预训练语言模型、多任务学习、强化学习等。您还可以修改示例并编写自己的应用程序。
细心的朋友大概发现,表格中有些题目没有链接(如上图)。该项目的作者表示,这些部分将很快更新。
另外,桌子上还有未填充的方块,作者也欢迎大家投稿。
食用说明,无微不至的关怀。项目作者用三点来描述这个项目:
首先,PyTorch可以用来实现基本的机器学习算法和神经网络。第二,可以用Google Colab直接在网页上运行一切,不需要任何设置(也可以用Jupyter运行)。第三,可以学习做面向对象的机器学习,与实际应用紧密相关,而不仅仅是入门教程。那么如何开始呢?运行笔记本:
(步骤几乎是给Colab写的。Jupyter用户可以忽略。)
第一步是进入项目中的笔记本目录。第二步:使用Google Colab运行这些笔记本,也可以在本地运行。第三步:点击一个笔记本,将网址:中的这一段替换成这一段:或者使用Colab中打开的
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上述的书在许多学校被用作教科书。自学的话也值得一看。首先,每节课之后都有配套视频。我们都知道C语言入门不容易,因为光是看书,指针,函数都很难。不过这本书的课后配套视频都是知识点的课程。帮助我们更好地理解课文内容。而且每个知识点后面都有课后练习,很负责任。如果让我打个比方,这本书就和高考第五、三题差不多。
上面这本书的内容展示了各种优秀的C程序员 编程技巧。并且专门开辟了一章介绍c的基础知识,可以说书中废话很少。但是在开始这本书之前,你还是需要一些C语言的基础知识,至少学习一下编译的原理。虽然你不 不需要警察,起码有些概念要懂。否则里面的内存分配还是会比较困难。实体书好像绝版了,还好有电子版。
上面这本书是一位世界级C语言专家写的C标准库的经典之作。英文版再版十多次,影响了很多程序员。如果你是小白,可能会被下面这些库函数搞糊涂。那么建议大致浏览一下整面,对标准库有一个整体的了解。这本书是对C语言库函数的完整描述,有很多源代码。有时间学习的话,还是可以参考一些。但是,如果你机器上有一个CRT源代码,那么剩下的时间用这本书做参考会更有效率。
以上是学习C语言的朋友参考。首先,第一册和第二册是入门的好选择。《The C programming language 》这本书的简化内容,以及简单高效的练习,可以帮助你更好地学习C语言。第二本《《C语言程序设计教程》科学》带你用不同的学习C语言,更适合零基础的小白。后两本书是学完前两本书后用于推广的。一本是带你学习C语言的编程技巧,最后一本书是高效使用库函数。所以这四本书推荐给初学者。。可以参考书评,找到适合自己的。
首先,培养一个 道德,培养一个 s心智先行,学习编程前的心理建设。
学习编程的道路充满了枯燥、孤独、无助甚至绝望,就像学习其他任何技能一样,但又不太一样。电脑是一个 "可靠的系统和。在一定的条件下,一定的内容被输入,它的回报永远不会改变,所以反馈的实时性和稳定性保证了我们实践的有效性。不管我们的程序写得对不对,我们都可以马上得到结果。理论上,这种及时的反馈可以使学习效率最大化,试错成本最小化。每次尝试只需要不到0.1s,不到1k的内存,不到1kwh的电量和一台笨重的电脑。没有理由为什么我们可以 不要学,它只需要时间和注意力。
但对某些人来说,这是最大的障碍。每当我们看到一串红色的错误跳出屏幕,它 好像皇帝在审判我们。嘲弄的冷笑可以抹去我们的尊严。然后,我们只好硬着头皮去网上查了。结果,我们翻了十几页,发现驴 的嘴唇不适合马。;的嘴。我们彻底崩溃,觉得自己根本不适合学习写代码。
但是你要知道,每个人都要从笨拙学到熟练,从错误学到正确,一点一滴。写代码永远是一种创作,是一种用代码写出来的诗,就像写作作曲一样。伟大的作品都是从错误和失败中孕育出来的,所以坦然接受一开始笨拙的自己,慢慢你会做得更好。
第二,学习资料的选择。
2019年,我们生活在一个网络世界极其丰富,信息随处可得,信息传播迅速的时代。每个人都被各种书籍、网站、新闻包挟持着。这个时候我们要学习,我们要担心的不是没有书读,而是选择,而选择的最终意义不是得到,而是失去。你选择了方法A,意味着放弃B/C/D,但人性的本质是讨厌失去。所以我们很容易陷入一种纠结的状态,这种纠结最终成为我们学习路上最大的障碍。
我的建议是,与其在不同的学习路线和学习方法中来回摇摆,总是试图寻找最佳的解决方案,不如找到一种方法,先实践,遇到问题再想办法。
第三,主动,主动再主动。
学习一定要主动。什么是主动学习?我们从小就听到这个词,但许多人不知道。;我不理解它的本质。
有着强烈的求知欲,这种求知欲不是外界的压力,也不是自我矫饰,而是一种想要提高自己的 的能力。如果你想清楚自己学编程是为了什么,找到内心的那团火,很多小问题就不再是问题了。
你可以 不要拘泥于他人。;的学习方法,尤其是关于学习Java的帖子。有人在看读书会,有人在看视频会,有人在看官网。党,有各种政治正确和蔑视的锁链。这样的帖子看多了,可能会失去立足之地。
就我而言。;我关注的是,对于需要理解的略难的内容,我会选择看视频,因为我知道我在学校的时候,只是在听讲座党。如果我在课堂上听得很好,我不做任何作业就能得满分,但如果我在课堂上睡着了,我只能理解一个粗略的想法。但是有些技巧,细节,我喜欢看书,结合网上的资源去学习,再加上实际的练习,这样效果更好。这个方法需要你在学习的过程中慢慢总结。
你要掌握好自己的进度和精力分配。在学习的过程中,你应该不断地学习观察你自己,哪个地方我可以 I don’我一直记不住,也记不住哪个地方我一看就能认出来。就像背单词一样,有些单词对别人来说很难,但你可能看一遍就记住了,而有些看起来很简单。每次都有可能犯错,所以要经常总结,想各种办法修正。
观察你的能量。上学的时候你可能会有很多时间和精力集中在学习上。It 但是如果你是一名办公室职员,你可以 不要在工作中钓鱼,你必须在有限的学习时间内提高效率。如果你是一个睡懒觉的人,你应该熬夜学习最难的课程。如果你是一个早起的人,那么在早上5: 00,喝完水,打开你的电脑,开始写你没有的算法问题。;I don’我昨天没有健身。
相对于学习路线,这些不起眼的细节有时能决定你能否坚持下去,游到河的对岸。
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