记录自己两年来所学

原文地址: https://github.com/zmecust/learning-manual

学习路程(生命不息,学习不止):

  • 非科班 CS 专业,硕士期间自学编程。最开始从 PHP 起家,最喜欢 Laravel 框架以及它所包含的设计模式

  • 后因工作需要,转移到大前端。Vue、Angular、React 都撸过项目,喜欢 Vue 的渐进式即插即用,喜欢 React 的 JXS,喜欢 Koa 的洋葱模型以及面向切面编程,Nodejs 异步非阻塞

  • 我的数学自我感觉比较好,如果不玩 AI 真是浪费了我的数学天赋。比较专注于 NLP 以及 CV 领域的目标检测

  • 业余喜欢炒股,主动投资者,立志做一名全职 Quant。找到属于自己的 α,以期实现财富自由

目录

计算机基础

  1. Build Your Own Lisp
  2. 互联网协议入门
  3. 软件工程师需要了解的网络知识:从铜线到 HTTP
  4. Data Structures Reference

人工智能

通读材料

  1. Andrew Ng 机器学习和深度学习课程笔记,我的 AI 学习启蒙材料,感谢总结的人
  2. Machine Learning Yearning,AI 工程手册,by 吴恩达
  3. 深度学习理论与实战 -- 李理的博客 给我启蒙 Transformer、BERT、XLNet 知识
  4. 爱可可-爱生活,每天分享前言 AI 知识,可以微博关注
  5. ApacheCN 人工智能知识树
  6. 神经网络与深度学习,By 邱锡鹏
  7. 莫凡 Python,入门 AI 的小视频,挺有趣
  8. Deep Learning 中文教程,理论知识丰富

统计机器学习

  1. 统计学习理论的数理基础
  2. 机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵
  3. 极大似然估计与贝叶斯估计
  4. 批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、小批量梯度下降(MBGD)
  5. PCA 的数学原理
  6. 最大似然估计(MLE)和最大后验概率(MAP)
  7. CS229课程-Part III 广义线性模型
  8. 浅谈线性、非线性和广义线性回归模型
  9. 特定条件下结构风险最小化等价于最大后验概率估计
  10. XGBoost Documentation
  11. 决策树、GBDT、XGBoost 和 LightGBM 之 GBDT
  12. GBDT 要点总结

特征工程

  1. 面向机器学习的特征工程(中文)

CV

  1. CNN 图像分类超全总结
  2. GAN 原理学习笔记
  3. 卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作
  4. 完整学习目标检测中的 Recalls, Precisions, AP, mAP 算法
  5. 交并比(IOU)计算
  6. DenseNet:比 ResNet 更优的 CNN 模型
  7. 旷视科技提出物体检测专用Backbone——DetNet
  8. Fast/Faster/Mask R-CNN 总结
  9. 目标检测算法总结(R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、FPN、YOLO、SSD、RetinaNet)
  10. 目标检测算法之 SSD
  11. 目标检测:RetinaNet(ICCV 2017)
  12. 目标检测论文:ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection
  13. 旷视科技目标检测概述:Beyond RetinaNet and Mask R-CNN
  14. 一步检测:YOLO(You Only Look Once)
  15. yolo 系列之 yolo v3
  16. CornerNet 算法笔记
  17. CenterNet 算法笔记(目标检测论文)
  18. 基于深度学习的目标检测最新进展(2013-2019)
  19. 深度可分离卷积、分组卷积、空洞卷积、转置卷积(反卷积)
  20. CNN 模型所需的计算力(flops)和参数(parameters)数量是怎么计算的
  21. Depthwise 卷积与 Pointwise 卷积
  22. ROI 操作:ROIPooling 和 ROIAlign
  23. 人脸识别中 Softmax-based Loss 的演化史
  24. 旷视科技俞刚:如何构建检测与分割的冠军系统
  25. CVPR2019: 使用 GIoU 作为检测任务的 Loss

NLP

  1. 词向量
  2. Transformer 图解
  3. TransformerXL:因为 XL,所以更牛
  4. Transformer-XL 解读(论文 + PyTorch 源码)
  5. BERT 模型详解
  6. BERT 模型详解视频
  7. XLNet 原理
  8. XLnet:GPT 和 BERT 的合体,博采众长,所以更强
  9. NLP 中的预训练语言模型总结(单向模型、BERT 系列模型、XLNet)
  10. XLNet 运行机制及和 Bert 的异同比较
  11. 从 one-hot 到 BERT,带你一步步理解 BERT

其他

  1. 计算与推断:数据科学基础
  2. 人工智能编程范式
  3. Bloomberg 机器学习课程
  4. 深度学习/机器学习面试笔记
  5. 数据挖掘教材
  6. 机器学习解释
  7. TensorFlow Course
  8. 基于模型的机器学习
  9. Deep Learning Project
  10. 强化学习导论(第二版)
  11. Grokking Deep Learning
  12. 让产品经理全面理解深度学习(中文)
  13. 面向机器学习的特征工程(中文)

Web 开发

CSS

  1. Sass 中文文档
  2. Flex 布局教程:语法篇
  3. 学习 CSS 布局
  4. You-need-to-know-css

JavaScript

  1. ECMAScript 6 入门
  2. JavaScript 编程精解
  3. 理解 ES6
  4. You-Dont-Know-JS
  5. 深入剖析 JavaScriptCore
  6. 常见的 JavaScript 内存泄露
  7. 从浏览器多进程到JS单线程
  8. JavaScript 开发者新闻

Vue

  1. 滴滴 Vue 源码解析
  2. 剖析 Vue 原理 & 实现双向绑定 MVVM
  3. 基于 Vue 实现后台系统按钮级权限控制
  4. Vue + axios 实现登录拦截、登出、拦截器
  5. Vue2.1.7 源码学习

React

  1. 重新思考 Redux
  2. React.js 小书
  3. React 编程模式
  4. 深度剖析:如何实现一个 Virtual DOM 算法
  5. 一起理解 Virtual DOM

Nodejs

  1. Koa.js 设计模式-学习笔记
  2. Node 定时器详解
  3. Node 调试工具入门教程
  4. 从头实现一个 koa 框架
  5. 如何通过饿了么 Node.js 面试
  6. Node.js 的线程和进程详解
  7. 不要混淆 nodejs 和浏览器中的 event loop
  8. Koa 源码解析

PHP

  1. PHP: The Right Way
  2. PHP 开发者实践
  3. PHP 启示录
  4. PHP Best Practices
  5. Awesome PHP
  6. 构建自己的 PHP 框架
  7. Laravel 的生命周期
  8. laravel 源码详解
  9. Laravel 的十八个最佳实践
  10. FastCgi 与 PHP-fpm 之间的关系
  11. Laravel 学习笔记 —— 神奇的服务容器
  12. S.O.L.I.D 面向对象设计和编程(OOD&OOP)

MySQL

  1. MySQL 索引背后的数据结构及算法原理
  2. MySQL 索引设计概要
  3. How does a relational database work

Nginx

  1. OpenResty 最佳实践
  2. Nginx 变量漫谈
  3. Nginx 常用配置

Docker

  1. Docker — 从入门到实践
  2. Docker 微服务教程
  3. Awesome Docker

区块链

  1. 一个故事告诉你比特币的原理及运作机制,了解区块链基本常识,纯粹为了装 X
  2. 区块链入门教程

WebRTC

  1. 点对点视频通话,Demo
  2. 多人视频通话,Demo

量化

  1. 股票多因子模型的回归检验,该专栏一系列文章都值得观看
  2. QuantStart Articles
  3. Barra 系列,值得一看
本作品采用《CC 协议》,转载必须注明作者和本文链接
本帖由系统于 8个月前 自动加精
《L02 从零构建论坛系统》
以构建论坛项目 LaraBBS 为线索,展开对 Laravel 框架的全面学习。应用程序架构思路贴近 Laravel 框架的设计哲学。
《L04 微信小程序从零到发布》
从小程序个人账户申请开始,带你一步步进行开发一个微信小程序,直到提交微信控制台上线发布。
讨论数量: 45
likunyan

大神晚上好🌃

9个月前 评论

mark , 很不错的学习资料

8个月前 评论
hxd

强大啊

8个月前 评论

再把大数据,云计算,物联网的面补上

8个月前 评论

大哥,喝阔落,冰的

8个月前 评论

两年学了这么多,也太强了。 :scream: :scream: :scream: :scream:

8个月前 评论

厉害了我的哥

8个月前 评论

两年学这么多,有什么好方法?

8个月前 评论

@keneng 其实很简单。首先,你的工作不需要经常加班,这样下班后可以学习自己想学的东西;其次,你没有女朋友,周末就只能宅在家里看书写代码。

8个月前 评论
golang练习生 8个月前
pigzzz 8个月前
keneng 8个月前
香克斯啊 8个月前
gangpula 8个月前
laravue (作者) (楼主) 8个月前
WaKA 8个月前
一个人的江湖 8个月前
幽弥狂 8个月前
sunniness 8个月前
onion 8个月前
一根毛毛闯天下 8个月前
bangnuo 8个月前
ShiKi

:+1: :+1:

8个月前 评论

大哥,喝阔落,冰的

8个月前 评论

看见没,这就是高学历的优势

8个月前 评论

我不能发私聊消息了, 还是谢谢你的回复。

8个月前 评论
bigliang_iOS

我等楷模啊 :+1:

8个月前 评论

硕士好

8个月前 评论

我的妈啊,感觉大学4年都没有看这么多书啊!

8个月前 评论

学这么多。。。

8个月前 评论
guanhui07

加油

8个月前 评论

您好,楼主,看倒是没问题,但是如何做到把其中的内容记住并运用到实际当中呢,请问有什么好的方法吗

8个月前 评论
幽弥狂 8个月前
幽弥狂

好帖子 收藏一波 希望不会在收藏夹里面吃灰

8个月前 评论
犯二青年

怪不得人是硕士,而我是弟弟

8个月前 评论

战略Mark :sweat_smile:

8个月前 评论

大神 你有点强啊 :+1:

8个月前 评论

mark 楼主这些好的资料都是通过什么途径找的?直接去百度查找相应的资源吗?

8个月前 评论

大佬,82年冰阔落,已递上!

8个月前 评论
anyuzhe

目标一致 不过感觉比lz差了好多 :joy:

8个月前 评论

大牛啊 ,2年.....能学那么多,说明天资真不错啊。

8个月前 评论

大牛可以分享一下你的学习方法吗?

8个月前 评论

@Code_Er

先申明,我并非大牛。我只是结合我自身的经历谈一谈

记得两年前,我刚入门 PHP,也刚毕业入职,工作的第一个任务就是做单点登录。论坛的一个前辈(leo)刚好是这方面的专家,我由于是一个初学者,向他请教了好几次问题,庆幸他都耐心的给我解答了,对此我非常感激。其实,我是一个自尊心很强的人,一般我不太喜欢问别人问题,都是自己先去网上查找答案,实在解决不了了,才会去请教别人。对此,我不惜浪费时间去查找这些问题的答案。

记得入职两个月,公司需要做一个 web 视频通话,领导直接把任务派给我了,让我半个月时间折腾出一个 demo。我是做 PHP 的,只会写点基础的 CRUD,突然来了这么一个烫手山芋,我确实有点担心做不出来。但是,我还是硬接下来了。过后,就是查资料,github 找 demo。信令服务器用 Nodejs 搭建,页面展示用 Vuejs,并且我自己专门租了一台阿里云服务器搭建线上环境。nodejs 现学现用,vuejs 也是请教同事现学现用。最后,庆幸半个月后圆满完成任务。虽然,我并没有得到领导的奖励(领导觉得这个比较简单),但是我尝试了 nodejs 和 vuejs,以及 nginx 的反向代理,linux 服务器部署项目。真可谓收获满满,这直接奠定了我后来转移到大前端的基础。

过后,我详细的学习了一遍 JS 语法,vue 教程,以及 nodejs 教程。差不多一个月后,我们公司的前端走了两个人,前端人员严重不足,项目进度滞后。于是,我自告奋勇,协作开发后台管理系统。理所当然的,我开启了我的全栈开发的道路。laravel 和 vue 撸了快一年,我觉得公司留不住我了。由于我是转行的,我硕士毕业的工资跟不上公司一年经验的专科生的工资。最后公司给我涨 40% 薪水但还是被我拒绝了。

新公司是一家外企,刚入职,我比较 low 比,周围全是 10 年工作经验的大神。记得第一次提交代码,同事帮我 review code,反复改了四五次代码才被 merge。当时压力真的很大,提一个 PR,四五个人来质疑你的代码质量。很显然派给你的活你得干完,好在刚入职活不多,不然就得天天加班改代码。部门技术栈 nodejs + react,理所当然的,我又入了 react 的坑,然后一直从事全栈开发。期间做了个自然语言处理的相关任务,因此顺带学了 Python。本来,我准备今年六月份跳槽的,做人工智能相关的工作。因此,今年年初,我花了几个月时间学了全套 AI 相关的技术栈,python、tensorflow、pytorch、spark,重点专注目标检测和自然语言处理。在我准备离职的时候,领导挽留我,最终还是决定留下来了。

在两家公司,我基本和每位同事都比较友善。我问他们问题,他们都很乐意给我解答。两家公司的直属领导对我也很好,尤其是毕业的第一家公司的领导,基本上我想做什么,他就给我安排什么活。他先我离职的,不然我也不会那么轻易离开。

说到最后,你问我有什么学习方法,其实我觉得并没有什么好的学习方法。无非就是勤奋、不服输、友善、干就完了。

8个月前 评论
Latent

mark!坚持坚持!

8个月前 评论
phperShine

mark 谢谢分享

8个月前 评论

@laravue 好的感谢 真心向你取经的

8个月前 评论
xujun0429

两年学了那么多…… 完了,我感觉自己毛都不懂,自愧不如……

8个月前 评论

所以我只是个弟弟,臭弟弟

8个月前 评论

太牛逼了,2年能学这么多东西

7个月前 评论

大哥,喝阔落,冰的

4个月前 评论

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