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旧金山大学，是旧金山地区最古老的大学。其计算机科学是这所大学的优势专业，强大的师资力量，优质的生源一直是支撑其作为名牌院校的动力。
董付国著，《Python程序设计基础（第3版）》（微课版），ISBN:9787302611035，清华大学出版社，定价59.8元，2022年12月出版，2023年1月第2次印刷（本书前两版累计印刷27次，已退出历史舞台），全国高等学校计算机教育研究会“十四五”规划教材，山东省高等教育优秀教材，山东省普通高等教育一流教材，山东省一流本科课程“Python应用开发”（线上线下混合）配套教材，山东省一流本科课程“Python程序设计基础”（线上）配套教材，本书第二版为清华大学出版社2019、2020、2021、2022年畅销教材
部分课程资料：链接：http://pan.baidu.com/s/1slhLrUP 密码：it82
对此，Guzdial 则在文中指出，当这个领域还处于比较早期的阶段的时候，这种想法或许是正确的。但那是在 20 世纪 60 年代末，课程刚刚建立的时候;而今天，所有不同年龄段和经验水平的学生都在学习如何编程，且他们最终都有着不同的需求。
爱因斯坦曾经说过，“提出问题远比解决问题更重要”，问对了问题，才能清楚前进的方向，方向对了，才会事半功倍。否则越努力，离目标就越远。乔布斯为了进军音乐市场，曾问过能不能把1000首歌装到口袋里，结果大家都知道了，iPod迅速崛起，把随身听市场打得七零八落。
彩蛋~~~~文末有python进行数据挖掘的详细路径规划图。 经常有人问我怎么才能快速入门python数据挖掘，这个问题怎么说呢？那些经典的书籍可以让你对python这门语言有较好的理解，但是缺少实战性。之前推荐过一本名为《python科学计算》(Python科学计算(书籍推荐))得书籍，并给出了书中的详细的源码。但是要想系统的学习python数据挖掘还是需要高人指导是最好的，现在机会来啦~！ python机器学习与网络爬虫研修班开班了，不管你是各高校相关专业负责人和骨干老师、高年级本科生及研究生，还是银行
就在 3 月 21 日，由吴恩达开设的斯坦福深度学习课程 CS230 课程视频发布到了网上。视频摄制于 2018 年秋季，时隔半年，线上课程终于上线并公开！再一次，我们终于又目睹了 AI 界的大 IP：吴恩达大佬的风采！
导读:本书系统地介绍了强化学习，内容包括强化学习概述、强化学习预备知识、强化学习基础、表格求解法、近似求解法、实践与前沿六部分，系统、条理，涵盖了强化学习的方方面面。理论与实践结合，偏重实践应用，通过算法原理与实践案例的结合，由浅入深地导入强化学习的概念和方法，达到学以致用。配套资源非常丰富，包括源代码、教学视频和教学大纲等。
午饭时间，我将知识导图梳理出来，也是未来的教学大纲。 1.基于引擎软件的知识图谱 初级阶段 高级阶段
从一开始的荒芜到现在的勃勃生机，人工智能在引领人们进入更迅速的发展轨道。然而，大家都不知道舆论憧憬的“未来”是虚还是实，大家都在想。技术奇点是否真的到来，又是喜还是忧……
IT 行业发展迅速，各种新名词此起彼伏。身处这样一个热点行业，学习是必须的。 大数据、AI（人工智能）相继席卷世界后，作为程序员，真得学点机器学习了。具体为什么大家还是自己思考一下吧——本文的重点不在于讲解Machine Learning到底有什么用，而是讲如何从0开始自学它。 之前我们讲过，有效学习三要点：目标明确、系统性强、足够深入，三者缺一不可。 既然是定制针对自己的学习计划，那么势必要让计划符合这三个要素。 上一篇中，我们已经讲述了确定学习目标的重要性及方法。本篇我们的重点放在梳理准备学习的内容大纲
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 一年以前，我还只是一个没有任何编程经验的电脑爱好者。在试着上了一些在线课程之后，我深受启发，接着决定开始学习加拿大最好的计算机科学课程之一。 两周后，我意识到我可以通过 edX ，Coursera 和 Udacity 来学习我需要的一切知识，并且更快、更有效、成本更低。所以我退学了。 在不久之后，我开始通过使用在线课程创建自己专属的数据科学硕士学位。并且制定了一份数据科学编程方向的课程清单，
封面图片：《Python程序设计基础与应用》（ISBN：9787111606178），董付国，机械工业出版社
很多朋友都想入行编程，也许是因为好就业，也许是因为工资高，或许是因为其他原因。是因为爱吗？很多人都是从入门到放弃，还有很多小伙伴走了弯路，那么今天老哥就来讲讲各种学习方式的优缺点，还有一些建议。
原标题 | How to avoid rookie mistakes in the field of Data Science作 者 | Pritha Saha 翻 译 | CONFIDANT（福建师范大学） 编 辑 | Pita 我最近开始通过自学成为数据科学家的旅程，这条路并不总是一帆风顺的，因为没有人给我详细而有序的教学大纲。我尝试做了几件事，都没有很成功，但后来又有所收获。如果您是一位有抱负的数据科学家，本文可能会帮助您避免犯我曾经所犯的错误。 首先，永远不要试图通过死记硬背学习机器学习算法，大脑只
大家好，我是 B1aK2，一名正在信息安全道路上前行的新人。通过之前一段时间的学习终于完成了百分成就:
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 一年以前，我还只是一个没有任何编程经验的技术宅。在试着上了一些在线课程之后，我深受启发，接着决定开始学习加拿大最好的计算机科学课程之一。 两周后，我意识到我可以通过 edX ，Coursera 和 Udacity 来学习我需要的一切知识，并且更快、更有效、成本更低。所以我退学了。 在不久之后，我开始通过使用在线课程创建自己专属的数据科学硕士学位。并且制定了一份数据科学编程方向的课程清单，其中很多
过去的一年里 Kaggle 取得了巨大的发展，除了加入 Google，Kaggle 还从一个主要关注机器学习的竞赛社区，扩展成为一个更广泛的数据科学和机器学习平台。Kaggle 的 CEO Anthony Goldbloom 在其官网上发布了一篇年度官方盘点博客，详细说明了 Kaggle 过去一年取得的成就以及未来的规划，AI 研习社做了编译整理：Kaggle 官方年度盘点：2018，将迎来四点新突破。 除了发布年度盘点文章，近期，Kaggle 上线了一套免费课程，帮助开发者了解数据科学知识，开启新的职业生
---- 新智元报道 编辑：Aeneas 好困 【新智元导读】调查发现，89%的美国大学生已经在用ChatGPT写作业了，而其中的72%也同时支持封杀。对此，老师们的态度倒是褒贬不一，值得玩味。 ChatGPT诞生才两个月，但它给全世界投下的「重磅炸弹」就没停下来过。 虽然在很多学校，老师们防ChatGPT如洪水猛兽，却还是屡禁不止。 一项调查显示，现在美国89%的大学生都是用ChatGPT做作业的。 89%的学生用ChatGPT做作业 89%？没错，甚至，真实的比例更高。 虽然此前，纽约的教育
直接上干货： 目录 一、HackingLoops 二、XCTF_OJ 练习平台 三、SecurityTube（网络很慢，但是内容很精致） 一、HackingLoops 【https://www.hackingloops.com/】 这是一个博客网站，主要面向初级水平的黑客，网站上有许多非常有用的工具以及检验分享，包括渗透测试、测试实践、移动黑客等。 二、XCTF_OJ 练习平台 【https://adworld.xctf.org.cn/】 XCTF-OJ是由XCTF组委会组织开发，这是一个免费
这算是两年来高校机器人教学工作的总结吧，其实两年时间做总结不太合适（太短），有些事还是需要经验的积累，这么做显得比较浮躁。
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创翻译作品，转载需授权 一年前，我退出了加拿大最好的计算机科学项目之一，利用在线课程资源开始创建属于自己的数据科学硕士课程。通过 edX , Coursera ,以及 Udacity 我可以学习我所需要的一切，而且学的更快、效率更高，成本更低。 之后我分析了目前所有的在线数据科学课程，并整理出了一系列课程清单。在本系列的第一篇文章中我推荐了一些优质的编程课程（想学习数据科学？我们整理了一份优质编程入门课程清单
总会看到一些新手入坑 Linux 以后，连填坑的方向都找不到。所以蛋疼得紧啊，我就写个入坑 Linux 的介绍吧。
当地时间周三，西雅图艾伦人工智能研究所正式推出新 AI 系统 Aristo，该系统在八年级的科学测试中答对了 90％以上的问题，并在十二年级的测试中答对了 80％以上的问题。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】虽然高校对ChatGPT的禁令逐渐放松，教授们也开始用ChatGPT提升工作效率，不过用AI辅助工作还是一个不能公开的秘密。 ChatGPT在教育界毁誉参半，老师认为AI让自己留的作业变得毫无意义，而学生则认为本来那些也是毫无意义的作业，倒不如让AI写来节省时间。 不过最近事情可能出现了反转，只不过故事的主角从「学生作弊」转到了「教授提升工作效率」。 最近，圣路易斯华盛顿大学的计算机科学与工程学院教授、作家兼游戏设计师Ian Bogost撰写了一篇
历时一年多，《深度学习与交通大数据实战》终于出版了。下面简单介绍下本书的主要内容、本书特色、购书以及读者作者交流途径。 本书内容 该书从Python，到深度学习框架PyTorch，再到人工智能基础，最后到地铁，共享单车，出租车，私家车，以及空中交通五个实战案例，从基础知识到案例应用，几乎涵盖了初学者入门该领域所有需要学习的知识点以及所需要的的代码和数据，所有学习过程均带有详细的代码解释，全部以案例应用实战为主，拒绝纯理论讲解！ 作为一本关于深度学习与交通大数据的书籍，本书共有8章。 第1章为Python
追梦营嘉年华 11月17-18日，首届“腾讯青少年编程追梦营嘉年华”（以下简称：追梦营嘉年华）在腾讯滨海大厦举行。本次活动由腾讯公司主办，深圳市教育局支持，江西省芦溪教育局、云南省沧源教育局、惠州市教育局、香港数理工程科技学会、香港科学创意学会、盛思科技有限公司协办。 教育部教育装备研究与发展中心副处长梁森山，中央电教馆主任杨金勇，广东省教育技术中心主任唐连章，江西省教育厅基础教育处处长何少加，江西教育厅电化教育馆馆长唐旭，深圳市教育局副局长赵立，腾讯游戏用户平台总经理郑磊，腾讯教育副总裁王帅，腾讯游
不知道AI落地趋势变化是否已让你感知？2018年下半年开始，技术先发正在被产品、场景为王替代。
最近，加州大学伯克利分校（UC Berkeley）发布了2018秋季人工智能导论课程的全部资源，学校课程代号CS 188。
《ROS机器人程序设计》课程是自动化专业的一门主要专业选修课程，是自动化专业机器人方向一门重要的理论实践相结合的课程，为后续机器人方向课程的学习打好坚实的基础。课程内容包括：机器人系统主要构成；常见移动机器人设计方案；机器人操作系统（ROS）；机器人系统编程语言；机器人系统控制算法C++与Python实现；传感器和执行器使用；机器人视觉理解和点云；机器人三维建模与仿真技术；机器人系统导航控制；机械臂运动控制等方面。通过该课程的学习可以让学生掌握并完成小型机器人系统的开发和编程工作，理解ROS的软件框架，同时在仿真环境中自动构建机器人相应的功能程序，编写机器人程序。
对新知识的学习，应该明确三点：学些什么？怎样去学？三是及时复习。本文以这三点为基础，围绕信息安全学习过程展开论述。大型目标点，在新知识的学习中，明确学习目标是第一件要做的事，有目标才知道自己该往哪里走。但是对新人来说，在无人指导的情况下，明确目标这一步会比较迷茫，所以个人建议如下：
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Markdeep 是一个用来写纯文本的插件，它能以 Markdown 的语法与渲染方式纯文本，并在网页上展示。同时，除了 Markdown 语法，Markdeep 还额外支持图表、数学方程等扩展能力。
IT 行业发展迅速，各种新名词此起彼伏。身处这样一个热点行业，学习是必须的。 大数据、AI（人工智能）相继席卷世界后，作为程序员，真得学点机器学习了。具体为什么大家还是自己思考一下吧——本文的重点不在于讲解Machine Learning到底有什么用，而是讲如何从0开始自学它。 之前我们讲过，有效学习三要点：目标明确、系统性强、足够深入，三者缺一不可。 既然是定制针对自己的学习计划，那么势必要让计划符合这三个要素。 之前的两篇里，我们分别讲述了【1】确定学习目标的重要性及方法，【2】定制学习大纲。本篇我们的
近年来，随着云计算的深入发展，云服务、虚拟机、微服务逐步普及，如今软件开发任务对从业者提出了更高的技能要求。因此，软件工程师们不仅要会写代码，懂业务规则，还须清楚自己的代码是如何部署到云端或虚拟机上，以及如何借助微服务缩短发布周期，提高部署效率。然而，如何系统地学习这些远超软件工程教学大纲的知识。
看似无边无际、高深难懂而又时刻更新的数据科学知识，该怎样学才更高效呢？希望读过本文后，你能获得一些帮助。
答：我在英国剑桥长大，很小的时候就对数学感兴趣。我喜欢做奥数题，本科时在剑桥大学学习纯粹数学。虽然数学很有意思，但我想研究一些与现实世界联系更强的东西，于是我转向了计算机科学（CS）。幸运的是，剑桥（有时被称为「硅沼泽」）也是科技聚集地，如微软的研究机构分支就在这里，因此我开始通过实习逐渐转向 CS。
这个寒假，可以说是ChatGPT的狂欢，他不仅是技术人员科研路上的巨大突破，在教育领域也有无穷的可能
互联网推动了教育信息化，这不仅是教学方式的改革，更是教学管理的新模式。现在，无论是高校教育，还是培训机构纷纷使用教学管理系统进行教学信息化管理，不但提高了教学的质量，而且提升了学习的效率。那么，如何能
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