能做什么项目？（想自学人工智能编程？）

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能做什么项目？

谢谢你，，一个研发人员。amp技术公司底层的d工程师愤怒而热情地回应道。

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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想自学人工智能编程？

GitHub上，有一个新发布的深度学习教程叫PracticalAI，今天刚刚被PyTorch官方推荐，已经收获了2600多星。

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

—结束—

有哪些书值得一看？

当我们看图片时，知道这本书评价很高。许多人把这本书比作C语言的圣经。;s的书把所有知识点都展现到了极致简洁。很多人看这本书的时候都是半信半疑的，因为这是一本小书，但是每一个看这本书的人都很震惊。一本真正的好书是减法可以做。这本书反映了C语言的实际用法，也让人了解了C语言的编程风格。每个练习和例子都是关于数据结构和算法的关系。最后，语法和功能的附录也可以作为参考书。如果你忘记了任何一个知识点，你可以打开它找到它。所以这本关于C语言的书是第一本。

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。

java开发要学多久啊？

如果够聪明，半年后会发生一些事情。

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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