学习相关

  1. 听力,推荐可可网,题目、答案、听力原文都有。

    Tip:选择打印可生成pdf,方便修改

  2. 线性代数的英语,这里有一个两小时左右的线代视频,从几何角度阐述线代本质。
    见B站链接,线性代数的本质 - 系列合集

  3. 计算方法找到五张较为不错的试卷,并且有答案,如果有做的话,到时大家可一起交流。百度网盘链接

  4. 菜鸡的编程之路:

1.首推廖雪峰的博客,他的GIT入门还有Python入门都极为友好


直接搜廖雪峰即可
  1. 其次推荐Udacity的Introduction to CS, 这个课程是面向高中生的,但口碑极好,诸多大牛曾力荐这门课程。(计划过段时间在学)这个有中英文版,建议做英文笔记,因为接下来是要撸国外顶尖CS课程。
  2. 最重要的一门课程,来自Berkely University的Introduction to CS,纯英文,在油管上可以加载英文字幕。
  3. 机器学习:这就有很多选择了,周志华的西瓜书,网易云课堂的吴恩达课程。不过比较推荐GOOGLE最新出的机器学习项目入门
    TensorFlow是目前最流行的深度学习框架
  4. R语言:主要是做可视化的,我当时就是用R入门机器学习的,学习曲线很坎坷,难受。《R语言实战》《Introduction to statistical learning》后者应该是统计机器学习的巅峰之作了,用R语言实现的。
  5. 优化:Boyd的convex optimization自然不能错过了,基于Matlab实现的,如果这个课程撸完了,研究生两个学期的计算方法倒可以很轻松的完成了。
  1. 最近用的比较流畅的一个梯子是MR CLOUD, 选3元试用版,可以用很久很久了。

  2. 文献搜索,之前撸美赛的时候发现一个SCI+Google scholar的网站,六的很。

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