来自知乎 https://www.zhihu.com/question/22436320/answer/224996328

先附上challenge要求: 博主最近在刷coursera普林斯顿大学算法课part1部分的作业,Programming Assignment2最后的这个extra challenge当初想了一段时间.最开始的想法就是创建一个RandomizedQueue对象,然后先让前k个String入队,后面的每读一个String以一定概率让它入队,不过之前需要让RandomizedQueue出队一个String.标准输入读完之后,得到一个k个String的RandomizedQueue,然后随机出队打印

Robotics Perception Professor Kostas and Jianbo Shi week 1: camera model 凸透镜成像原理:凸透镜焦点与焦距是固定的,这是物理性质.物距u.像距v.焦距f的关系为1/f=1/u+1/v perspective drawing bi-perspectograph construction changing 1. change the distance from the objects: OS 2. change the foca

今年暑假开始就选了coursera上三门北大的网课——C++程序设计.算法基础.数据结构基础,它们属于一个项目的,上的话每个月249块钱,项目里包括这三门一共有七门课.因为一开始是三门课同时上的,数据结构和算法基础给的例子里面有涉及到STL,于是就先把C++的课看完了再去看.C++的题我就计划着修完算法基础再做.先分别说说每门课的体验吧. C++的课讲的比较详尽,老师们讲的也很到位,习题与课程结合度也很好,但就是有些题目比较复杂不易通过.建议大家还是按部就班来学一课做一课的题,像我过了好一段时间

从面向找工作的角度出发,我觉得以下课程有很大帮助: 首推Robert Sedgewick,也是我觉得对我帮助最大的老师,讲课特点是能把复杂的算法讲解清楚(典型例子:红黑树,KMP算法) 他在Coursera有四门课,循序渐进,也越来越理论,尤其是前三门,非常值得一上.个人认为上完前两门,你的理论基础(当然还要结合刷题的实践)已经可以虐普遍的小公司和大部分的大公司了.上完第三门可以虐一流公司如Google,Facebook,Linkedin等.第四门还没开,不过看过课程介绍,觉得上完可以去当大公司

Warald在2012年写过一篇文章<EE现在最好就业的方向是VLSI/ASIC DESIGN VERIFICATION>,三年过去了,很多学电子工程的同学想知道现在形势如何. 首先,按照目前的形势,EE最好就业的方向是:转CS. 我可能打击了一些热爱EE的同学,但这是不争的事实,转CS.做软件,工作机会多.收入高.速度快,现实就这么骨感.如果你对EE也谈不上有啥激情和热爱,对写程序不反感甚至是还算喜欢,我的观点是劝你转CS.一亩三分地论坛里有过一个帖子:<有没有转了CS然后后悔的,出来

课程的讲授从logo出发,logo由四个图案拼接而成,两个大的和两个小的.比较小的两个下一次课程就可能会解释到它们的意思,两个大的可能到课程后期才会解释到它们的意思(提示:红色代表使用机器学习危险,蓝色代表使用机器学习不危险). 机器学习是理论与实践相结合的一门学问.要怎么学习机器学习课程?我们可以从很理论的角度出发:机器学习有什么推论什么结论,它可以设计出什么样的东西,我们可以非常深入的了解这些相关知识.然后,我们感叹,哇- 这些前辈好伟大,怎么可以设计出这么漂亮的数学,这么漂亮的东西.可是,

最近听了一下coursera的python课(https://www.coursera.org/learn/python-network-data/home/welcome),讲的挺简单也挺有意思.其中讲到通过twitter API爬数据的部分,因为twitter的API是需要API "Key"的,所以需要先申请一下,这个地方有点tricky. 首先,到这个网站:https://dev.twitter.com/apps, 点击creat apps 然后一步步来,把该填的填完就好. 搞定

由于从各光伏电站采集的数据量较大,必须解决海量数据的查询.分析的问题.目前主要考虑两种方式:1.  Hadoop大数据技术:2.  Oracle(数据仓库)+BI:    本文仅介绍hadoop的技术要应用特征. Hadoop 基本介绍 hadoop是一个平台,是一个适合大数据的分布式存储和计算的平台.什么是分布式存储?这就是后边我们要讲的hadoop核心之一HDFS(Hadoop Distributed File System):什么是分布式计算?这是我们后边要讲的hadoop另外一个重要的核

Scala的基本概念 先讲讲Scala里头几个概念Classes, Traits, Objects and Packages. Class和Java中的很像,只不过Scala中Class不能有static members.还有个叫做case的特殊类. Object跟Class也很像,只不过它只能有一个instance,它可以有 static members. Traits跟Java中的Interface很像,不过它可以有concrete members, i.e. method implemen

写于2016 3.8晚 AlphaGo 与 Alan Turing 如果我们可以被称为生物版本的机器人,承载着在上千年或是万年的时间内不断完善的人工智能,并正如行为主义所指出的那样,对不同的刺激做出相对应的行为,那么我们便是如何让机械的机器人拥有人工智能的最好参考. 机械的躯体与人类的躯体是不同的.我们有着许许多多的生理限制.我们的器官会退化,哪怕它们曾经是多么的灵敏.我们的大脑总是需要休息,用足够的睡眠来调整自己.我们会随着年龄的增长,经历一些不可修复的损伤.而这些是机械的躯体所不用担心的,它

一下午的时间,大致看了一下Java的文档,进一步熟悉了Java的大体框架和结构,整理了一下有用的资源. 帮助文档: JSE 8 API 英文版 在线HTML格式:http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/index.html JSE 8 API 英文版 zip格式:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/documentation/jdk8-doc-downloads-2133158.html JSE 6

什么是模式识别(Pattern Recognition)? 按照Bishop的定义,模式识别就是用机器学习的算法从数据中挖掘出有用的pattern. 人们很早就开始学习如何从大量的数据中发现隐藏在背后的pattern.例如,16世纪的Kepler从他的老师Tycho搜集的大量有关于行星运动的数据中发现了天体运行的规律,并直接导致了牛顿经典力学的诞生.然而,这种依赖于人类经验的.启发式的模式识别过程很难复制到其他的领域中.例如手写数字的识别.这就需要机器学习的技术了.(顺便提一下,开普勒定律在物理

程序员就得不停地学习啊,故步自封不能满足公司的业务发展啊!所以我们要有搞事情的精神.都说现在是大数据的时代,可以我们这些码农还在java的业务世界里面转悠呢.好不容易碰到一个可能会用到大数据技术的场景时可惜你又没这个技术把这一票接下来!书到用时方恨少.所以我们也要与时代同进步,搞搞大数据.分布式的基础架构现在有hadoop和spark.虽然spark目前比较火,但是国内大厂因为最开始学习大数据的先锋们给公司搭架构都是使用hadoop,以至于spark火起来都不能撼动hadoop的地位(大家不会吃

MIT 6.828 课程介绍 本文是对MIT 6.828操作系统课程介绍的简单摘录,详细介绍见6.828: Learning by doing以及朱佳顺的推荐一门课:6.828.学习资源均可以在课程主页找到,包括课程讲义.源代码.工具使用.实验作业等.2017年的课程主页中没有教学视频,想看视频的可以在2011年的课程主页中找.(无字幕,再加上我英语听力很差,基本听不懂......) what you will learn virtual memory, kernel and user mode

原文:http://52opencourse.com/125/coursera%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%AF%BE%E7%AC%94%E8%AE%B0-%E6%96%AF%E5%9D%A6%E7%A6%8F%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%AC%AC%E5%85%AD%E8%AF%BE-%E9%80%BB%E8%BE%91%E5%9B%9E%E5%BD%92-logistic-regression

地址:https://www.coursera.org/learn/java-chengxu-sheji/home/welcome 复习天昏地暗,看点视频调剂一下.发现这个讲的还是很不错的.北大毕竟比我工不知道高到哪里去了. 是不是反汇编给你看看 走神了立马拉回来 唯一要注意的就是要以两倍速度看.PPT和Demo要好好消化.而且还有Java8的lamada表达式,很excited!

前台代码 // 在static/js/news/index.js文件中 $(function () { // 新闻列表功能 let $newsLi = $(".news-nav ul li"); let iPage = 1; //默认第1页 let iTotalPage = 1; //默认总页数为1 let sCurrentTagId = 0; //默认分类标签为0 let bIsLoadData = true; // 是否正在向后台加载数据 // 加载新闻列表信息 fn_load_c

下载地址:点我 编辑推荐 <学通C语言的24堂课>:用持续激励培养良好习惯以良好习惯铸就伟大梦想——致亲爱的读者朋友在开始学习<学通C语言的24堂课>的同时,强烈建议读者朋友同时阅读并践行<世界上最伟大的推销员>(奥格曼狄诺著)<学通C语言的24堂课>,该书书名像是写给推销员的书,其实适合所有渴望成功的人们,当然也适合渴望成为优秀程序员的读者朋友.该书是在全世界范围内影响巨大的励志类著作之一,它振奋人心,激励斗志,改变了无数人的命运.成千上万的人们盛赞从该书

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深度学习具备强感知能力但缺乏一定的决策能力,强化学习具备决策能力但对感知问题束手无策,因此将两者结合起来可以达到优势互补的效果,为复杂系统的感知决策问题提供了解决思路. 今天我们推荐这样一门课程--UC Berkeley的 CS188<人工智能导论>(Introduction to Artificial Intelligence).课程主要介绍了AI的基础知识,尤其是强化学习方面,讲解非常详细,覆盖面比较全面,学习资料也很丰富,包括了课程的全套视频.课件PPT.课后学习资料.Homework.