算法和数据结构知识结构图首先，了解算法和数据结构有哪些知识点，在学习中形成大局观，对学习和刷题十分有帮助。下面是我花了一天时间整理的算法和数据结构的知识结构，大家可以看看。<imgsrc"https://tva1.sinaimg.cn/large/008i3skNly1gsbvbwd5u1j30ys0u0tl6.jpg"alt"image202107

Fossil是一个集成了BUG跟踪以及WIKI的DVCS分布式版本控制系统，只有一运行程序且跨平台。使用简单，支持单用户及多用户模式。我目前将官方的Fossilbook翻译成中文，目的只是为了学习下Fossil，翻译是最好的方式之一了，同时也可以产生一个学习的副产品目前翻译托管在chiselapp.com(https://www.osc

　　在教程开端先说些题外话，我喜欢在学习一门新技术或读过一本书后，写一篇教程或总结，既能帮助消化，也能加深印象和发现自己未注意的细节，写的过程其实仍然是一个学习的过程。有个记录的话，在未来需要用到相关知识时，也方便自己查阅。　　React(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%

学习RNN时原理理解起来不难，但是用TensorFlow去实现时被它各种数据的shape弄得晕头转向。现在就结合一个情感分析的案例来了解一下LSTM的操作流程。一、深度学习在自然语言处理中的应用自然语言处理是教会机器如何去处理或者读懂人类语言的系统，主要应用领域：对话系统聊天机器人（小冰）情感分析对一段文本进

古诗词是中国文化殿堂的瑰宝，记得曾经在韩国做ExchangeStudent的时候，看到他们学习我们的古诗词，有中文的还有翻译版的，自己发自内心的骄傲，甚至也会在某些时候背起一些耳熟能详的诗词。本文将会通过深度学习为我们生成一些古诗词，并将模型部署到Serverless架构上，实现基于Serverless的古诗词生成API。!(ht

大伙可能都知道Python可以应用在很多方面，比如Web开发，小编我之前在学习这一块知识的时候，也苦于查找系统的资料。对于成熟的框架比如Flask、Django，如果有一套完整的内容体悉加上实际案例，学习起来还是很快的。最近我发现了一个优质的原创博主，公众号里写了很多原创的Django系列和Flask系列的文章。恰好人

!(https://pic2.zhimg.com/80/v2fd1789cc4f83abb877682e3d6b8e6455_720w.jpg)如果你想成为一名专业的前端工程师，那么你需要了解要学什么，学到什么程度，以及如何有效的学习。大学里没有正规的前端技术课程，普遍缺少比较权威的渠道来系统地了解和学习当前最实用、最前沿的前端技术。作为一个入行许

第一周学习总结教材学习内容总结java的特点语法简单，面向对象，稳定，与平台无关，多线程，动态。平台是由操作系统和处理器（CPU）所构成，每个平台都会形成自己独特的机器指令，相同的CPU和不同的操作系统所形成的的平台的机器指令可能是不同的。引用视频中老师的一句话：“操作系统是硬件的第一层虚拟机

如何学习好SpringBoot，如何快速入门，我觉得最好的方法就是自己跟着写代码，写完再发布到自己的博客系统中。教会别人写代码。这样你会思考很多。所以就有了本篇，SpringBoot知识图谱，虽然这里可能不是最全的应用，但我会不定期的增加一些知识点进去。就当一个学习库，一个知识收藏夹，大家喜欢的可以在我的 https://github.com/fi

TVM是一个开源深度学习编译器，可适用于各类CPUs,GPUs及其他专用加速器。它的目标是使得我们能够在任何硬件上优化和运行自己的模型。不同于深度学习框架关注模型生产力，TVM更关注模型在硬件上的性能和效率。本文只简单介绍TVM的编译流程，及如何自动调优自己的模型。更深入了解，可见TVM官方内容：文档:https://tvm.apach