一个码农的毕生所学!笔记 & 教程

03-02 12:58

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一个码农的毕生所学!笔记 & 教程。考研,就业,上学.语言篇，Android,C++,Java,JavaScript,Latex,MATLAB,NodeJS,PHP,Python,技术篇,docker,git,Linux,Maven,office,Spark,Spring,SVN,基础篇,编译原理,操作系统,单片机,计算机网络,计算机网络实验,架构模式,软件文档写作,设计模式,数据结构,数据库,算法,UML建模,Windows程序设计,数学篇,概率论与数理统计,微积分,线性代数,张量,机器学习篇,机器学习,pytorch,sklearn,TensorFlow

20 Pysyft 联邦安全聚合实例.ipynb

21 Pysyft 安全数据分类实例.ipynb

22 Pysyft 安全模型分类实例.ipynb

23 Pysyft 安全Mnist分类实例.ipynb

30 快速入门.ipynb

30 快速入门.md

32 数据集和数据加载器.md

33 转换transform.md

38 Pytorch 序列化.md

40 Pytorch分布式概述.md

41 单机模型并行.md

42 分布式数据并行.md

43 Pytorch分布式应用.md

44 分布式RPC框架.md

45 分布式RPC框架-参数服务器.md

46 分布式RPC框架-管道并行化.md

47 异步执行批量RPC处理.md

48 分布式DataParallel与分布式RPC.md

80 API-torch.md

81 API-torch.nn.md

82 API-torch.nn.functional.md

83 API-torch.Tensor.md

84 API-torch attributes.md

85 API-tensor view.md

87 API-torch.linalg.md

88 API-torch.optim.md

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media1个子项

图形界面2个子项

Win32 进阶-MFC编程.md

Windows图形界面.md

基本知识3个子项

C字符串操作.md

C数据类型转化的说明.md

建立Windows编程的体系.md

并发编程5个子项

Windows程序设计——基本知识.md

Windows程序设计——线程.md

Windows程序设计——进程创建.md

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1 公钥秘钥加密原理.md

2 TLS加密协议.md

3 TLS协议变迁.md

4 TLS密钥协商.md

7 HTTPS协议.md

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会议记录.md

单片机开发系统.md

单片机指令系统概论.md

单片机汇编程序设计.md

单片机的内部结构原理.md

单片机的外部结构.md

单片机的执行方式.md

单片机背景知识.md

汇编指令.md

脾胃虚寒.md

prometheus10个子项

01 基本概念.md

02 快速开始.md

05 client-java.md

06 micrometer.md

10 最佳实践_springboot.md

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学习介绍.md

第2章极限和连续.md

第5章不定积分.md

第6章定积分.md

第8章多元函数微积分.md

1 操作系统引论.md

2 进程管理.md

2.1 进程的基本概念.md

2.2 进程控制.md

2.3 进程同步.md

2.4 进程通信.md

2.5 进程与线程.md

3 处理机管理.md

4 内存管理.md

4.1 层次结构与装入链接.md

4.2 连续存储管理.md

4.3 分页存储管理.md

4.4 分段存储管理.md

4.5 虚拟存储器.md

5 设备IO管理.md

5.1 Linux IO模型.md

5.2 Windows IO模型.md

5.3 IO多路复用模型.md

5.4 IO多路复用与线程进程.md

5.5 IO多路复用与回调函数.md

6 文件系统.md

7 操作系统接口.md

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计算机操作系统.xmind

进程通信.xmind

附录1 课后习题答案.md

附录10 动态内存的原理.md

附录12 并发编程.md

附录13 网络编程.md

附录2 操作系统总结.md

附录3 互斥量、信号量、条件变量.md

附录4 寄存器.md

附录5 协程.md

附录6 中断.md

附录7 模式切换与进程切换.md

附录8 同步异步、阻塞非阻塞.md

附录9 网络编程和web开发.md

面试问题整理.md

0 数据库系统概论目录.md

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z常见问题总结.md

z面试问题整理.md

基础篇——1.数据模型和系统结构.md

基础篇——3.数据类型.md

基础篇——4.SQL.md

基础篇——5.完整性.md

基础篇——6.安全性.md

基础篇——7.断言和触发器.md

数据库.xmind

系统篇——1.查询处理和查询优化.md

系统篇——2.并发控制.md

设计篇——1.规范化.md

设计篇——2.设计步骤.md

0 数据结构基础.md

2.1 单链表.md

2.2 双链表.md

2.3 循环单链表.md

2.4 循环双链表.md

3.1 单调栈.md

4.1 循环队列.md

4.2 优先队列.md

5.1 散列表查找.md

5.4 并查集.md

6.1 二叉树.md

6.10 差分数组.md

6.11 树状数组.md

6.12 线段树.md

6.15 特异树.md

6.2 二叉搜索树.md

6.3 平衡二叉树.md

6.4 红黑树.md

6.9 字典树.md

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2019.11.01-2019.11.31.md

2019.12.01-2019.12.31.md

2020.01.01-2020.01.31.md

2020.02.01-2020.02.08.md

2020.02.08-2020.02.24.md

2020.06.01-2020.08.30.md

2020.09.01-2020.09.03.md

2020.09.04-2020.09.06.md

2020.09.07-2020.09.09.md

2020.09.09-2020.09.10.md

2020.09.20-2020.09.30.md

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文献整理说明.md

文献检索说明.md

综述说明.md

AI学习路线.md

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吴恩达机器学习4个子项

PPT18个子项

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学习笔记16个子项

01机器学习基础.md

02线性回归.md

04多元线性回归.md

06逻辑回归分类.md

07拟合与正则化.md

08神经网络原理.md

09神经网络实例.md

10算法改进.md

11机器学习系统设计.md

12支持向量机.md

13聚类算法kmeans.md

14主成分分析.md

15异常检测.md

16推荐系统.md

17大数据集.md

18案例Photo OCR.md

编程作业8个子项

CourseraML9个子项

ex13个子项

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ex23个子项

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ex33个子项

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ex43个子项

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ex53个子项

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ex64个子项

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ex73个子项

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ex83个子项

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ML-Andrew-Ng9个子项

Exercise14个子项

Exercise24个子项

Exercise34个子项

Exercise44个子项

Exercise52个子项

Exercise64个子项

Exercise76个子项

Exercise87个子项

吴恩达深度学习2个子项

学习笔记5个子项

Convolutional_Neural_Networks47个子项

01卷积神经网络.md

02深度卷积网络：实例探究.md

03目标检测.md

04特殊应用：人脸识别和神经风格迁移.md

Improving_Deep_Neural_Networks18个子项

01深度学习的实用层面.md

02mini-batch梯度下降.md

03超参数调试、Batch正则化和程序框架.md

Neural_Networks_and_Deep_Learning21个子项

00神经网络简介.md

01神经网络基础.md

02浅层神经网络.md

03深层神经网络.md

Sequence_Models35个子项

序列模型和注意力机制.md

循环序列模型.md

自然语言处理与词嵌入.md

Structuring_Machine_Learning_Projects10个子项

01机器学习（ML）策略（1）.md

02机器学习（ML）策略（2）.md

编程作业1个子项

deeplearning-assignment3个子项

机器学习分类.md

李宏毅机器学习4个子项

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学习笔记27个子项

11_Convolutional Neural Network part1.md

12_Convolutional Neural Network part2.md

13_Tips for Deep Learning.md

15_Semi-supervised Learning.md

16_Unsupervised Learning Introduction.md

17_Unsupervised Learning PCA part1.md

18_Unsupervised Learning PCA part2.md

19_Matrix Factorization.md

1_Introduction.md

20_Unsupervised Learning Word Embedding.md

21_Unsupervised Learning Neighbor Embedding.md

22_Unsupervised Learning Deep Auto-encoder.md

23_Unsupervised Learning Generation.md

24_Transfer Learning.md

25_Support Vector Machine.md

26_Recurrent Neural Network part1.md

27_Recurrent Neural Network part2.md

2_Regression Case Study.md

3_Regression demo(Adagrad).md

4_Where does the error come from.md

5_Gradient Descent.md

6_Classification.md

7_Logistic Regression.md

8_Deep Learning.md

9_Backpropagation.md

思维导图.xmind

编程作业35个子项

PyTorch_Introduction.ipynb

hw10_anomaly_detection.ipynb

hw10_slides.pptx

hw11_slides.pptx

hw12_domain_adaptation.ipynb

hw12_slides.pptx

hw13_meta_omniglot.ipynb

hw13_meta_regression.ipynb

hw13_slides.pptx

hw14_life_long_learning.ipynb

hw14_slides.pptx

hw15_reinforcement_learning.ipynb

hw15_slides.pptx

hw1_regression.ipynb

hw1_slides.pptx

hw2_classification.ipynb

hw2_slides.pptx

hw3_slides.pptx

hw4_slides.pptx

hw5_colab.ipynb

hw6_adversarial_attack.ipynb

hw6_slides.pptx

hw7_Architecture_Design.ipynb

hw7_slides.pptx

hw8_seq2seq.ipynb

hw8_slides.pptx

hw9_slides.pptx

hw9_unsupervised.ipynb

殷康龙9个子项

图表示学习14个子项

0 图表示学习概述.md

1 图基础知识.md

2 GraphEmbedding.md

3 图神经网络GNN.md

4 图神经网络库.md

5 图神经网络的综述.md

6 图分类任务.md

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机器学习实战1numpy18个子项

1.机器学习基础.md

10.KMeans聚类.md

11.使用Apriori算法进行关联分析.md

12.使用FP-growth算法来高效发现频繁项集.md

13.利用PCA来简化数据.md

14.利用SVD简化数据.md

15.大数据与MapReduce.md

16.推荐系统.md

2.k-近邻算法.md

4.朴素贝叶斯.md

5.Logistic回归.md

6.1.支持向量机说明.md

6.支持向量机.md

7.集成方法-随机森林和AdaBoost.md

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机器学习实战1sklearn-tensorflow23个子项

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机器学习实战1源代码31个子项

1.MLFoundation1个子项

10.kmeans5个子项

11.Apriori1个子项

12.FrequentPattemTree1个子项

13.PCA1个子项

14.SVD1个子项

15.BigData_MapReduce9个子项

16.RecommenderSystems12个子项

python1个子项

2.KNN5个子项

testDigits946个子项

trainingDigits1000个子项

3.DecisionTree5个子项

4.NaiveBayes2个子项

5.Logistic3个子项

6.SVM5个子项

7.AdaBoost6个子项

7.集成方法-随机森林和AdaBoost.md

7.RandomForest2个子项

8.Regression2个子项

9.RegTrees4个子项

Ch028个子项

EXTRAS5个子项

Ch036个子项

Ch045个子项

EXTRAS3个子项

email2个子项

ham25个子项

spam25个子项

Ch056个子项

EXTRAS5个子项

Ch066个子项

EXTRAS3个子项

Ch076个子项

EXTRAS2个子项

Ch087个子项

setHtml6个子项

Ch0912个子项

Ch107个子项

Ch118个子项

Ch122个子项

Ch137个子项

extras4个子项

Ch143个子项

Ch1521个子项

机器学习开发日志7个子项

1 jupyter学习.ipynb

2 学习曲线绘制.ipynb

3 两种生成随机布尔屏蔽.ipynb

4 sklearn中的sgd说明.ipynb

5 读取csv的3中方式.ipynb

机器学习算法分类.xmind

源代码2个子项

dl10个子项

tensorflow2.x12个子项

Emotion4个子项

EmotionData.xlsx

EmotionData的副本.xlsx

zh-NER-keras-master6个子项

联邦学习1个子项

联邦学习.xmind

01 软件体系结构质量特征.md

1. 软件建模与软件架构.md

2. 软件架构设计方法.md

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