一份面向计算机科学基础及全栈开发、深度学习和自然语言处理的定制化计算机科学课程清单(学习资源集)

一份面向计算机科学基础及全栈开发、深度学习和自然语言处理的定制化计算机科学课程清单(学习资源集) 作者语: 作为一名拥有物理学背景的机器学习软件工程师,我觉得缺乏计算机科学学位是我长期成长的一个限制因素。为了正面解决这个问题,我利用我在网上找到的最佳资源为自己设计了这门课程,重点关注 CS 基础知识以及全栈开发、深度学习和自然语言处理。 有通用知识课程和项目课程。 通用知识课程用于将大脑中的知识索引到一个有组织的系统中。面对新问题时,至少知道要查找哪些相关信息。 项目课程是真正的学习过程。边做边学是学习的唯一途径。 如果你对这个课程的创建哲学感兴趣,我写了一篇关于它的文章: | #计算机科学

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计算机科学资源集锦作者语:

计算机科学资源集锦 作者语: 在学习计算机科学的过程中,我以书籍、论文、讲座视频、博客文章和播客的形式积累了重要领域的资源。我将它们用作参考(例如,每当我遇到相应领域的任务时)并研究了其中的一部分,但(因为我在大学学习物理和数学,而不是计算机科学)从未有机会深入研究它们。书签、书名和对 State-of-The-Art 知识参考的模糊回忆分散在我的 Goodreads、YouTube、Notion 列表中,直到我决定编制一个列表并一一浏览资源。我认为列举这些并获得出色工作的完整列表也可能对其他人有用。因为学习这些是一项严肃的工作, 与其他具有 CS 资源的列表不同,我的列表不关注列表阅读的特定功能(例如免费,如 ossu/计算机科学课程),也没有尝试成为“完整”课程。我将收藏分为两部分: 基础知识(下面的列表)是“经典”资源的“简短”列表,我有机会与之交谈的优秀工程师向我推荐最多。它专注于该领域最重要的战略概念,并努力对在该领域工作所需掌握的基础知识进行全面概述。 进一步阅读包含更多指向短博客文章的链接、来自互联网的文章、更具体的资源。此列表包含更多我在浏览互联网时发现并在某些时候发现有用的资源。 该系列的灵感也来自(并在某种程度上基于)| #计算机科学

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《深度学习计算机视觉实战》

《深度学习计算机视觉实战》 简介:本书系统解析深度学习计算机视觉实战的核心内容,并结合实用案例帮助读者加深理解。内容涵盖其发展历程、关键概念及实际应用,提供深入的知识探索路径。适合对该主题有兴趣的学习者,帮助拓宽视野并提高专业素养。 标签: #深 #深度学习 #知识 #学习 文件大小:NG 链接:https://pan.quark.cn/s/ba4c5536fe07

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带有视频讲座的计算机科学课程

带有视频讲座的计算机科学课程 通过这些课程,你可以获得从顶级大学和教育机构的专家直接传授的知识和技能。 一些主要领域的课程示例: 计算机科学入门:包括MIT、哈佛大学和斯坦福大学的课程。 数据结构和算法:涵盖了UC Berkeley、普林斯顿大学和MIT的课程。 系统编程:如CMU和Stanford的课程。 数据库系统:包括加州理工学院和UC Berkeley的课程。 软件工程:如UC Berkeley和康奈尔大学的课程。 人工智能和机器学习:包括哈佛大学、MIT和斯坦福大学的课程。 | #教程 #计算机科学

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《深度学习计算机视觉实战 》

《深度学习计算机视觉实战 》 简介:深度学习计算机视觉实战是一本围绕其核心主题展开的深刻探索之作,书中详细讨论了与其主题相关的各类观点与现实应用,带给读者全新的思考视角。这本书为那些想深入了解相关领域的读者提供了充实的内容,值得一读。更多详情请访问相关链接。 标签: #深度学#深度学习计算机视觉实战#书籍 文件大小:NG 链接:https://pan.quark.cn/s/d3e5dca3364a

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