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    IT,大一,这里我有点建议

    学好C可能不会让你找到个好工作,不知道你们用的是什么书,如果是清华大学的那本就直接丢垃圾桶吧。图书馆负一层的好书(ps:我们学校的计算机书都在负一层,看的人少。。)多得是,还有C语言作者写的,首选国外的书,然后是国内的。C的重要就是指针+数据结构。有一本不错的书,如《C和指针》及《C专家编程》。不过,如果不是搞嵌入式的话,C可能会用得很少,多数都是Java的面向对象。图书馆有很多,很不错的书。。这是我们学校的一个不算是优点的优点,我不知道你们系的老师怎样,但是请相信多数情况下只有混得不好的才来当老师(ps:很一般的二本院校)。只是少部分老师也很优秀,至少在我们专业中——电子信息工程是这样的。在我们专业领域,C才是神器相比于汇编语言,只是这个时代汇编语言用于提升运行效率显得有点。。。

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    前端开发除了js,还要会这些东西,你感觉下自己能不能做到?

    写代码的时候,你爱听歌吗?我以前爱听,后来不爱听了。爱听歌的那段时候,我基本上是在切页面,那个时候做页面就是Html 和 css,写的熟练的很,做起来都不用走脑子,就是眼睛和手就把活干了,脑子在忙其它的事情。但后来我不爱在写代码的时候听歌了。因为我开始写js,感觉听歌会分神,我开始需要安静,这样能让我静下心来仔细思考眼下的工作。 现在实体经济不太ok,许多人就把目光盯在了it互联网,这其中的焦点工种就是程序员,其中就包括入门相对简单的web前端开发。但再简单,它也是程序员的一个分枝呀,虽然肯下功夫学应该能学

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    【学习】如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师?

    #玩转大数据#12点的钟声敲响后,意味着已经跨过2015,进入2016了。新的一年应该拥有新的开端以及新的计划目标,也标志着新的希望。一个数据科学家在年尾做了一个如何成长为顶级数据分析师和数据挖掘师的计划。根据发展阶段的不同,我在此给大家分享一些每个数据科学家都应该做的新年计划。可能这个计划会相对宽泛,大家可以根据自己的需求去调整和补充。 一名数据科学家的新年计划 根据数据科学家一生的三个发展阶段,我将这些计划做了分类。大家可以自己判断哪些计划适合自己并按照计划行动起来。如果你已经成功地完成了现有阶段的

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    Cerebral Cortex|认知和基于结构协方差结构形态连接的性别差异:来自UK Biobank大样本量的证据

    摘要:有证据表明,在特定领域的认知存在性别差异,女性通常在言语记忆方面表现出优势,而男性往往在空间记忆方面表现得更好。大脑连通性的性别差异得到了充分的记录,可能为这些差异提供了见解。在这项研究中,我们研究了来自英国生物银行的大型健康样本的认知和结构协方差的性别差异,作为形态测量连通性的指标。正如预测的那样,女性表现出更好的言语记忆,而男性表现出空间记忆优势。女性也表现出更快的处理速度,在执行功能上没有观察到性别差异。相对于女性,男性表现出更高的整体效率,以及更高的两个半球的区域协方差。这些发现有助于更好地理解生物性别和认知差异如何与图形论方法衍生的形态测量连通性相关。

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    计算生物来到商业化前夜,一文搞懂产业链全貌 | 量子位智库报告(附下载)

    量子位智库 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这个赛道火到全球大厂都想插一脚,却从未诞生一家真正意义上的公司。 它就是计算生物。 谷歌Meta英伟达百度阿里,还有比比皆是的初创企业,都屡屡传出最新前沿进展。 作为工具类学科,很难想象会在诞生近30年之后迎来如此盛况。 如今在AI激活、数据驱动下,计算生物已经来到大规模应用前夜。它将如何落地?发展到什么阶段?国内外差距到底有多大? 量子位智库做了个全球体系化梳理写下《计算生物学深度产业报告》,并整理出七个问答速览整个行业全貌。 1、计算生物学究

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    图片转图片技术哪家强

    给你一张黑白图片,你如何把它转换成对应的彩色图片;给你一张白天的景色图片,你如何把他转换成对应的黑色图片;再比如给你一张PS过后的美女图片,你如何把它还原到PS效果之前?这些问题都属于图片转图片问题。如何去解决,对于不同问题我们可能又不同方法。比如深入挖掘里面的规律,找到一种图片到图片的对应关系,然后把这个关系用到新的图上,完成任务。可是,正如我们所见,不同的任务规律不尽相同,要通过找规律这种方法恐怕不能做到通吃。于是我们会想,有没有一种技术,可以做到多种图到图之间转换问题呢?答案是有的,请跟随我的介绍来了解这种神秘技术吧。

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    领券