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小牛肉 / CS-Wiki

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README.md


       


💡 「关于」

  • 🎓 博主东南大学研一在读,双修 Java 和 AI,奔跑在全栈的路上。本仓库用于记录学习过程中的所思所想,并力图构建一个完善的知识体系,便于复习巩固

  • 🙏 由于本人水平有限,仓库中的知识点来自本人原创、视频、书籍、博客等,非原创均已标明出处(或在参考资料中列出),如有遗漏或发现文章错误及排版问题,请提 issue 或 PR

  • 🎯 仓库中 README 的链接并未修改无法访问,仅作为仓库概览,详细内容请各位看官点击下方地址进入在线阅读

  • Gitee 在线阅读(国内访问速度较快) | Gitee 仓库地址(推荐)

  • 🔮 Github 在线阅读 | Github 仓库地址


📑 计算机基础

😃 该部分内容是仓库刚起步阶段所做,格式和内容并不完善,日后会抽出时间重新进行总结,也欢迎大家提 issue 和 PR~

数据结构 DS

算法 Algorithm

🍋 本节的每个知识点都配备对应的 LeetCode 题目,知其然而知其所以然,拒绝无脑刷题。目前尚在更新中,对应的 LeetCode 会逐渐添加进去。不需要看知识点的小伙伴可直接进入 LeetCode 分模块刷题指南,所有题目会在此处分类汇总。

计算机网络 Net

操作系统 OS

数据库 DB

软件工程 SE


🎨 前端

必备基础知识

Vue 2.x


🍵 Java

Java 8 基础

Java 虚拟机

SSM

Spring Boot 2.x

JPA

Redis

Shiro

Spring Security 5.x


🚀 Python

Python 3 基础

Python 数据分析


🎮 机器学习

机器学习入门

📣 本节是根据吴恩达老师的《Machine Learning》课程做的笔记和总结,并未涉及复杂的数学推导和代码,可用来对机器学习做一个初步的认识和了解。

常见算法 Python 实现

📣 本节基于《Machine Learning in Action》,旨在使用原生 Python 实现常见的机器学习算法,并利用该算法解决某些小问题。本节并不涉及完备的算法公式推导,如有无法理解的公式或步骤,可参考下节 - 常见算法公式推导。

常见算法公式推导

📣 本节基于《统计学习方法 - 第 2 版》并综合上面两节的内容,摒弃不加思考的笔记记录,从无到有,包含算法的公式推导以及对应的代码解析,力求完善机器学习的知识体系,夯实基础。


🌺 深度学习

深度学习入门

📣 本节是根据吴恩达老师的《deeplearning.ai》课程做的笔记和总结,在了解机器学习的基础上,可用来对深度学习做一个初步的认识和了解。

Pytorch


🔨 Tools


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🎉 面向全栈,致力于构建完善的知识体系:数据结构、计算机网络、操作系统、算法、数据库、前端、Java、Python、机器学习、深度学习 spread retract
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