一些有用的、有趣的React專題文章
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首先，無論是哪方面的程序員，都要大量的投資算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。因為這是你的基本技能，就像棋手需要知道每個棋子的走法一樣。在算法學(xué)習的過程中，你繞不過的就是衡量算法的效率，也就不可避免的學(xué)習Big O的知識。Big O，需要你了解函數(shù)和極限的一些知識，比如說，f(n) = O(g(n))是這樣定義的，當n足夠大的時候，你總可以找到一個常數(shù)c，使得c * f(n) >g(n)。除了效率，還有如何證明算法的正確性。這就要求掌握一些證明方法，比如反正法，遞推歸納法。 其次，如果你遇到了性能方面的問題，需要降低延遲，增加吞吐的時候，你很有可能需要去設(shè)計高性能的隊列系統(tǒng)，這時排隊論的知識就顯得尤為重要了。排隊論要學(xué)好，概率論是基石。隊列在計算機系統(tǒng)中隨處可見，操作系統(tǒng)中的進程調(diào)度問題，基于隊列解藕生產(chǎn)者消費者的架構(gòu)問題等等。 接下來如果你對離散優(yōu)化問題感興趣，如說背包問題，旅行者問題，當你需要優(yōu)化一個目標函數(shù)的時候，你往往會用到梯度下降法，而理解梯度下降法，對微積分要有很好的理解。更不用說在人工智能，機器學(xué)習領(lǐng)域，到處都得優(yōu)化目標函數(shù)，降低預(yù)測誤差，想走的遠，是必須要有數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的。 然后再說一下，線性代數(shù)，特別是在人工智能里面，很多基本的模型都是線性的，你會隨處看到矩陣的用處，單純的只知道矩陣如何相乘是遠遠不夠的，要理解的跟深入，矩陣是一個函數(shù)，用來轉(zhuǎn)換矢量，既然是函數(shù)，就會具有很多函數(shù)的特點。 分布式系統(tǒng)中的鼻祖級論文，Lamport的時間，時鐘，和事件的順序，據(jù)他所說是他從相對論中的時間和空間的關(guān)系中得到的靈感。由此可見，不僅是數(shù)學(xué)，物理也很重要。
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架構(gòu)算法，通用編程問題，產(chǎn)品需求分析
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需要的選題有： 人工智能是如何實現(xiàn)的 機器學(xué)習（要么寫的很深入，要么用圖解容易學(xué)，要么寫案例） 深度學(xué)習 自然語言處理 算法（入門算法圖解，或者好玩的算法） TensorFlow 2.0 計算機視覺 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Caffe Torch keras 推薦系統(tǒng) 信息流 OpenCV 等等 歡迎投稿?。。? 有興趣寫書出版的朋友私聊?。? vx：702697037 (寫書題材人工智能、數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)處理、編程語言、開發(fā)大全，創(chuàng)業(yè)、運營、財會、投資理財、科普等等）
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如果你認為自己很努力了 你還可以更努力一點 挺過去，人生就會豁然開朗
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機器學(xué)習算法關(guān)注機器學(xué)習，人工智能，數(shù)據(jù)挖掘，計算機視覺等相關(guān)領(lǐng)域的文章
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采用小案例驅(qū)動的方式學(xué)習 Flutter！ 案例源碼參考地址：https://github.com/happy-python/flutter_demos
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Flutter和Dart
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Rust與信息學(xué)的三大規(guī)律
在Java世界工作了10年之后，我最近更認真地看待Rust。我?guī)缀鯖]有開始Rust編程（即，我是一個完整的新手），但我感到很熱情：我相信Rust值得關(guān)注，因為它是語言平衡的轉(zhuǎn)...
