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bamboolight

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  • Python面试题

    关于Python的面试题,从语言特性到数据库,再到网络和操作系统,比较全面。
  • 理解Linux进程

    本书受理解Unix进程启发而作,用极简的篇幅深入学习进程知识。 理解Linux进程用Go重写了所有示例程序,通过循序渐进的方法介绍Linux进程的工作原理和一切你所需要知道的概念。
  • MongoDB 学习教程

    MongoDB 是一个基于分布式 文件存储的NoSQL数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的。
  • 技术面试需要掌握的基础知识整理

    本仓库是笔者在准备 2018 年春招实习过程中的学习总结,内容以计算机书籍的学习笔记为主,在整理重点知识的同时会尽量保证知识的系统性。
  • 百度架构师手把手带你零基础入门深度学习

    本课程由百度飞桨主任架构师、首席讲师和产品负责人共同设计和写作,我们非常期望课程中的理论知识、飞桨的使用方法和相关工业实践的应用,可以帮助您打开深度学习的大门。学习完本课程后,您也可以尝试使用飞桨,设计并构建您工作需要或感兴趣的深度学习任务,亲身体验AI给我们生活带来的改变。本教程主要面向深度学习“零”基础用户,从深度学习理论入手,结合多个实际应用案例,帮助您快速了解和掌握深度学习那些事儿。
  • 机器学习实战(Machine Learning in Action)

    机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义,它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
  • 《动手学深度学习》(PyTorch版)

    本项目面向对深度学习感兴趣,尤其是想使用PyTorch进行深度学习的童鞋。本项目并不要求你有任何深度学习或者机器学习的背景知识,你只需了解基础的数学和编程,如基础的线性代数、微分和概率,以及基础的Python编程。
  • 周志华《机器学习》学习笔记

    周志华《机器学习》又称西瓜书是一本较为全面的书籍,书中详细介绍了机器学习领域不同类型的算法(例如:监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习、集成降维、特征选择等),记录了本人在学习过程中的理解思路与扩展知识点,希望对新人阅读西瓜书有所帮助!
  • 数据结构思维中文版

    数据结构和算法是过去 50 年来最重要的发明之一,它们是软件工程师需要了解的基础工具。
  • 程序员的自我修养

    程序员的自我修养,程序员的养成手册。