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  • 知识系统可以帮我们把所学的碎片化知识联系起来,形成一个系统性的知识网络知识系统可以帮我们举一反三,触类旁通 系统化的知识可以帮我们更好的应对这个世界的不确定性 可以省下大部分的学费 可以养成自己的...

    首先,我们为什么要形成自己的知识系统。

    我个人总结有以下几点:

    • 知识系统可以帮我们把所学的碎片化知识联系起来,形成一个系统性的知识网络。
    • 知识系统可以帮我们举一反三,触类旁通
    • 系统化的知识可以帮我们更好的应对这个世界的不确定性
    • 可以省下大部分的学费
    • 可以养成自己的学习习惯

    个人知识系统,对于很多人来说,只有在自己大学的专业才有自己的知识系统。对于后续个人爱好或者第二职业都缺乏一定的系统性,都是以一种零碎的形式存在。对于自学来讲,如何形成自己的知识系统呢 ?

    在这之前,先讲一个概念 :"心智模型"。

    百度百科:
        
    
    心智模式又叫心智模型。所谓心智模式是指深植我们心中关于我们自己、别人、组织及周围世界
    每个层面的假设、形象和故事。并深受习惯思维、定势思维、已有知识的局限。
    
    心智模式是简化的知识结构认识表征,人们常用它来理解周围世界以及与周围世界进行互动

    心智模型,简单来说就是使用网状方式将自己所学的知识点串联起来。有点像思维导图的方式,一个主题,然后延伸,将所有的知识点(碎片)串联点亮。形成一个网状(系统化)。

    自学最难的是把以前很多读过的知识点进行串联。很多人自学后的知识都是孤岛形式存在的。在学习的时候要经常去思考,作者讲的这个观念是不是和以前看过的某某的观念有关联?这一部分的内容是不是另外一本书已经阐述过了?

    “天下文章一大抄”,大家看书的时候一定要记得这个点。同样一种类型的书你看基本,你发现讲得都差不多。

    如果大家看了很多书,感觉学了很多知识,但是仍然觉得没什么用,可以看下这篇文章。

    《为什么学了很多知识,仍然没有什么用?》,希望对你有用

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  • 去年在5月份开始重点准备秋招的过程中,发现身边好多同学找实习的时候,很多公司对于计算机网络知识问的比较多,所以为了秋招,就开始学习计算机网络,前前后后大概花了一个月的时间学完了以下内容: 哈工大计算机...
    自己学习的经历

    去年在5月份开始重点准备秋招的过程中,发现身边好多同学找实习的时候,很多公司对于计算机网络知识问的比较多,所以为了秋招,就开始学习计算机网络,前前后后大概花了一个月的时间学完了以下内容:
    哈工大计算机网络mooc
    学这门课程,算是稍微入门了计算机网络,熟悉了一些概念。大家都知道mooc上的内容一般都比较浅一点,所以又学了《计算机网络谢希仁第七版》这本教材,结合着牛客网的面经,对于计算网络面试常问的知识点有了一定的了解,但是只是了解!其实对很多本质内容和计算机网络的精髓没有理解透。所以最近又重新学习了计算机网络,读了《网络是怎样连接的》和《计算机网络自顶向下》才对整个计算机网络有了比较深入的一点认识。

    计算机网络学习的感悟

    从我自身的学习经历来看,计算机网络的内容初学起来,感觉很乱,很杂,协议那么多!悲伤那么大!今天记,明天忘的。那么该如何学习呢?
    我认为需要建立结构思维,把整个计算机网络的知识也就是各种协议结构化。最简单的结构化是按照计算机网络的层次来进行,首先要认识到计算机网络的五个层次:应用层、传输层、网络层、数据链路层、物理层。然后在去学习每个层的功能和其中的每个协议,即可以从上到下,也可以自下而上。
    在这里插入图片描述
    通过这个结构的建立,然后逐渐将每个层的内容丰富,这样学起来思路会非常的清晰,一定要从整体结构上来把握,不要说TCP的三次握手和四次挥手很重要,面试常考,就去只学习这部分的内容,这样对于计算机网络的理解很不透彻。
    结构中内容逐渐丰富之后,就去学习各个层与层、协议与协议之间是如何调用的,其实各个层之间的本质就是封装,跟我们编程调用的函数一样,比如在C语言中调用printf函数是向显示器输出字符,但是其中具体的实现被封装起来了,我们不需要知道,计算机网络的设计也是相同的思想,将越接近底层的东西封装,让上层的开发者不需要关心复杂的底层。
    计算机网络层级之间是一种抽象,利用网路层的IP地址抽象为两台计算机之间的直接通信,利用传输层的分用与复用实现对于不同计算机不同进程通信的抽象。所以计算机网络中也是蕴藏着计算机程序设计的思想在其中的!
    希望我的这点感悟可以对你有所帮助。所以一定要把整个计算机网络层次结构印在脑子中,然后根据每个层级需要的功能填充相应的协议,相信这么理解和记忆,会对你的学习很有帮助。
    另一个要点就是要动手实践,各种协议的数据包,很抽象,但是可以通过wireshark软件进行抓包实验,详细观察计算机网络到底是怎么工作,因为我们学习的目的只有一个,那就是应用,只有应用了,才能真正的理解。这个实验内容在《计算机网络自顶向下》一书中有很好的范例,值得学习。还有一门mooc是北航的计算机网络实验课,但是当时准备面试时间紧,所以没有做后面的实验,只是做了前面的组网实验,如果有精力或者感兴趣也可以学习一下。

    书籍推荐

    经过前面总结,一个结构化计算机网络体系,另一个就是动手实践。那么书籍按照什么顺序来学习呢?

    1. 入门学习
      经过这几本书的学习,我觉得入门要看《网络是怎样连接的》,这本书以图文并茂的形式,介绍了浏览器打开网页的全过程,让你可以从整体上把握计算机网络的工作过程,而且与我们的实际生活中使用的网络很像,可以结合到一起,很容易理解。当然还可以选择一门视频课程。

    2.系统学习
    相比较《计算机网络谢希仁第七版》和《计算机网络自顶向下》我还是推荐《计算机网络自顶向下》,它的讲解更加易懂,书的内容组织上也更加清晰,当然《计算机网络谢希仁第七版》也有自己独特的地方,有时间可以都读一读,个人觉得《计算机网络自顶向下》更适合我一点,在结合其中的实验学习,相信你的计算机网络学习一定会充满乐趣,最终有所收获,掌握计算机网络的基础知识。
    在这里插入图片描述
    欢迎关注我,计算机网络学习资料免费分享给你哦!还有其他超多学习资源,都是我自己学习过的,经过过滤之后的资源,免去你还在因为拥有大量资源不知如何入手的纠结,让你体系化学习。
    在这里插入图片描述

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  • 机器学习工程师自学指南 本文将会介绍机器学习的方方面面,从简单的线性回归到最新的神经网络,你不仅仅能学会如何使用它们,并且还能从零进行构建。 以下内容以计算机视觉为导向,这是学习一般知识的最快方法,...

    机器学习工程师自学指南

         本文将会介绍机器学习的方方面面,从简单的线性回归到最新的神经网络,你不仅仅能学会如何使用它们,并且还能从零进行构建。

         以下内容以计算机视觉为导向,这是学习一般知识的最快方法,并且你从中获得的经验可以很容易地迁移到机器学习的其他领域。

         本文我们将会使用TensorFlow作为机器学习框架。

         学习是一个多维因素作用的结果,所以如果能基于学习资料,理论和实践并重,学习效果会好很多。另外,还有一个很好的实践方法是参与Kaggle竞赛,通过竞赛的形式解决实际生活中的问题,从而巩固此前所学。

    (要求:关于Python,你无需达到专家级别,但要很好地掌握基础知识)


    1.课程

    1.1 实用机器学习(约翰霍普金斯大学)

    www.coursera.org/learn/pract…

    1.2 机器学习(斯坦福大学)

    www.coursera.org/learn/machi…

    以上两个课程会教你一些数据科学和机器学习的基础知识,也有助于你对更有难度知识的学习和掌握。

    1.3 CS231n:面向视觉识别的卷积神经网络 2017 (2016)

    cs231n.stanford.edu/

    该课程是网上关于ML & CV最好的课程之一,不仅能让你了解这里边的水有多深,还能为你进一步的研究探索打下良好的基础。

    1.4 深度学习(Udacity的课程)

    www.udacity.com/course/deep…

    1.5 CS224d:面向自然语言处理的深度学习

    cs224d.stanford.edu/

    1.6 深度学习相关的电子书(涵盖了ML的方方面面)

    leonardoaraujosantos.gitbooks.io/artificial-…


    2.实战

    以下是课程和项目列表,有助于理解运行原理并找到提升办法。

    2.1. Tensorflow 相关的简单练习课

    www.kadenze.com/courses/cre…

    2.2. Tensorflow cookbook

    github.com/nfmcclure/t…

    2.3. Tensorflow-101教程部分

    github.com/lengstrom/f…

    2.4. 如何使用神经网络实现图像风格迁移。

    github.com/lengstrom/f…

    2.5 图像分割

    github.com/MarvinTeich…

    2.6 使用SSD实现物体识别

    github.com/balancap/SS…

    2.7 面向物体识别和分割的快速掩膜RCNN

    github.com/CharlesShan…

    2.8 强化学习,对搭建一个机器人或者Dota AI非常有用。

    github.com/dennybritz/…

    2.9 Google Brain团队的Magenta项目

    github.com/tensorflow/…

    2.10 深度度双边学习实时图像增强

    groups.csail.mit.edu/graphics/hd…

    2.11 自动驾驶汽车项目

    github.com/udacity/sel…


    3. FAQ

    学习过程中遇到困难怎么办?

    首先,你必须明白机器学习不是100%精确的,大多数情况下只是一个很好的猜测并且需要大量的调整迭代。因此,在大多数情况下,想出一些独特的想法是非常困难的,因为你的时间和资源大多会花在训练模型上。所以不要试图独自找出解决方案,你可以搜索论文、项目以及找可以帮助你的人。可以说,在获得经验方面越快越好。

    以下这些网站可以帮得到你:

    为什么论文不能完全解决问题,或者在一些特定情况下为什么论文被验证是错的?

    很遗憾的说,并不是所有的科技人员都愿意公开自己的研究成果,但他们需要通过发表论文来获得收益或者名望。所以他们中的一些人只公布了一部分材料,或者给出了错误的公式。所以我们最好搜索代码,而不是论文。论文只是解决了特定问题的证据或者事实。

    从哪里查找最新的学习资料?

    用云计算还是台式机/笔记本电脑?

    在有大量计算需求的情况下,云计算是最好的选择。对于学习和测试,使用带有支持CUDA的显卡的PC/笔记本电脑要便宜得多。当然,如果你有免费云资源或多余资金,还是使用云比较好。

    如何提高调超参数技能?

    训练中的主要问题是时间,你不可能一直坐在那里盯着训练数据,因此建议你使用Grid Search。只需要创建一组超参数和模型架构,一个接一个的运行,并保存结果。这样你就能晚上训练,在接下来的一天对比结果,直至找到最有希望的那个。

    你可以看看如何在sklearn库中完成这个操作:

    scikit-learn.org/stable/modu…


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  • 大家知道Sun(Stanford University Network)这个公司曾经是很风光的,主要做工作站和小型机,在微软要成为霸主的时候,Sun都是大家心目中的挑战者,而Java也是在这个时候产生的,要做跨平台、面向网络,其实也是在...

    首先进来的人没有大佬吧,我本人有三年开发经验,说长不长,说短也挺短。。。大佬请自动绕道,小白可以认真阅读,应该是对你们很有帮助的!

     

    Java 是什么鬼?


      1.Java出现的背景:
      Java诞生于Sun。大家知道Sun(Stanford University Network)这个公司曾经是很风光的,主要做工作站和小型机,在微软要成为霸主的时候,Sun都是大家心目中的挑战者,而Java也是在这个时候产生的,要做跨平台、面向网络,其实也是在动摇微软的垄断。但很不荣幸的是,Sun并没有像众人期待的那样拿下微软,而最终只留下了短暂的春秋(吴军《浪潮之巅》)。然而不幸中的万幸就是,Java如今仍然屹立不倒,受到最大规模程序人员的喜爱,本人也十分喜爱Java。


      2.Java的特点
      作为一种程序设计语言 ,它简单、面向对象、不依赖于机器的结构、具有可移植性、鲁棒性、安全性、并且提供了并发的机制、具有很高的性能。
      其次 ,它最大限度地利用了网络 ,Java的小应用程序 (applet)可在网络上传输而不受 CPU和环境的限制。另外 ,Java还提供了丰富的类库 ,使程序设计者可以很方便地建立自己的系统。


      3.Java的三种运行平台
      J2SE(java 2 Platform Stand Edition),Java标准版或Java标准平台
      J2EE(Java 2 Platform Enterprise Edition),Java企业版或Java企业平台 J2ME(Java 2 Platform Micro Edition),Java微型版或Java小型平台


      4. Java的三种核心机制
      .Java 虚拟机(Java Virtual Machine):实现java的跨平台
      .垃圾收集机制(Garbage collection):系统自动执行,不能强制执行 .代码安全性检测(Code Security)
      关于怎么快速学java,有什么方法,这个问题,想必大家都已经心中有数了,打算深入了解这个行业的朋友,可以加一下小编的java学习群:735+721+532,不管你是小白还是大牛,小编我都欢迎,不定期分享干货,包括小编自己整理的一份最新的java资料和0基础入门教程,欢迎初学和进阶中的小伙伴。
     我会给大家分享java学习知识和路线方法,群里会不定期更新最新的教程和学习方法(进群送java学习教程),大家都是学习java的,或是转行,或是大学生,还有工作中想提升自己能力的,如果你是正在学习java的小伙伴可以加入学习。最后祝所有程序员都能够走上人生巅峰,让代码将梦想照进现实,非常适合新手学习,有不懂的问题可以随时问我,工作不忙的时候希望可以给大家解惑。


      5.什么是虚拟机?
      虚拟机:虚拟机是一个抽象的计算机,和实际的计算机一样,具有一个指令集并使用不同的存储区域。它负责执行指令,还要管理数据、内存和寄存器。这台虚拟的机器在任何平台上都提供给编译程序一个的共同的接口。编译程序只需要面向虚拟机,生成虚拟机能够理解的代码,然后由解释器来将虚拟机代码转换为特定系统的机器码执行。


      6.Java实现跨平台的原理图:

     

    7.什么是JDK?
      JDK是sun公司推出的java开发工具包,包括java类库、java编译器、java解释器、java运行时环境和java命令行工具。JDK提供java程序的编译和运行命令,但没提供程序编辑环境。java的一些开发工具提供程序的开发环境,如:Eclipse、MyEclipse和Jbbilder等,它们都是建立在JDK的运行环境之上的。


      8.什么是JRE
      是Java Runtime Environment (动态)简称,也就是java的运行时环境,它提供三个主要功能:
      .加载代码:由class loader 完成;
      .校验代码:由bytecode verifier 完成; .执行代码:由 runtime interpreter完成


      9.什么是Java编译器?什么是Java解释器?
      Java编译器:Javac编译器读取Java源代码,并将其编译成字节代码,说的直白一点就是把java语言翻译成计算机可以识别的二进制代码。
      Java解释器:解释器是Java虚拟机非常重要的一部分,它的工作就是把字节码转化为机器码并运行。Hotspot中实现了两种具体的解释器,分别是模板解释器而C++解释器。同时在Hotspot的源码树中还保留着一种“字节码解释器”的古老解释器。这种解释器没有编译优化,效率比较低,本质上就是一个比较长的switch语句,针对不同的字节码执行不同的操作。这些操作直接以C/C++语言的形式表现出来,随着项目的编译一起形成了“硬性的”机器代码。相比之下,模板解释器的工作要更为复杂一些,效率也会更高一些。


      10.JDK的安装与设置
      .下载JDK .安装JDK
      .设置环境变量,设置系统变量ClassPath,输入值为C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_18\lib。


      11.编译和运行环境
      .使用javac.exe命令编译java源程序,例如:javac Hello.java,编译后会产生一个字节码文件Hello.class
      .使用java.exe命令运行字节码文件,例如:java Hello。

     

     

    最后小编想告诉大家,想免费学习JAVA的小伙伴,就请加qun吧,到时候小编会主动来找你的!

    裙号735721532

     

     

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空空如也

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