《鬼仔带你学算法》专题

第一节 Go语言安装与测试 轻松友好的安装方式，多平台支持。 第二节 内置基础数据类型 认识Go提供的清晰的数据类型，很清晰，不骗你。 第三节 变量与常量定义 学语言绕不开的变量，当然Go是静态语言，变量都是有固定类型的，程序运行过程中无法改变变量类型。 第四节 控制流程 很简单，只有if，for，switch三种流程，连while都没有。 第五节 数组，切片和字典 内置高级数据类型。如果我们需要

数据科学最近成为计算机的热门领域。数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理，从数据中提取信息，进而形成“知识”。它已经影响了计算机视觉、信号处理、自然语言识别等计算机分支。

Ioc—Inversion of Control，即“控制反转”，不是什么技术，而是一种设计思想。在Java开发中，Ioc意味着将你设计好的对象交给容器控制，而不是传统的在你的对象内部直接控制。

Apache Shiro 是一个强大易用的 Java 安全框架，提供了认证、授权、加密和会话管理等功能，对于任何一个应用程序，Shiro 都可以提供全面的安全管理服务。并且相对于其他安全框架，Shiro 要简单的多。本教程只介绍基本的 Shiro 使用，不会过多分析源码等，重在使用。 适用人群 Java 企业级安全应用开发人员。 学习前提 相比较 Spring Security，Shiro 小巧的

版本选择 VERSION RT-Thread 完整版 RT-Thread是一个嵌入式实时多线程操作系统，系统完全开源，它不仅仅是一个实时内核，还具备丰富的中间层组件，包括如文件系统、图形库等较为完整的中间件组件，具备低功耗、安全、通信协议支持和云端连接能力的软件平台，RT-Thread 就是一个 IoT OS。更多... 适用于需要使用RT-Thread的丰富功能，如各类外设、物联网组件、软件包等

轻松搭建企业课库，支持多种智能配课形式。 轻松搭建企业课库 1.创建并管理课程 ● 上传并管理多种形式的课程，指派员工、部门、用户组学习。 管理后台-学习管理-课程管理-新增课程 填写课程基本信息 上传课程封面 上传课件，可素材库中批量添加视频然后再调取 学习管理-课程管理-课程水印设置 根据需要去设置随堂考试，也可跳过此步骤 直接发布到选课中心供学员选修学习 到期未完成学习的学员可申请延期学习

Directed learning This section focuses on directed learning via schools, courses, programs and bootcamps.

自主学习 这个部分集中于个人能用来指导自己作为前端开发者的学习进度的免费和付费资源(视频训练, 书籍等等). 这些资源包括免费的和付费的, 付费的资源是以美元为单位结算的. 作者认为, 任何有着正确的决心和奉献精神的人都能教自己如何成为一个前端开发者, 除了一台能连接到Web的电脑和用于付费视频训练, 书籍的现金, 其它都不需要. 下面是一些我通常推荐的视频学习资料(专注技术): Frontend

GitBook 可以使用插件支持数学公式和 Tex。当前有两个官方的插件用来显示数学公式：mathjax 和 katex。 开启数学插件 为了开启数学公式支持，你需要选择（mathjax 或 katex）一个插件添加到 book.json 中： { "plugins": ["mathjax"] } MathJax 和 KaTeX 的区别 mathjax 和 katex 插件是 Tex 公

数学环境 \placeformula[1]%给数学公式编号[引用标记] \startformula %数学环境起始声明 y=x^2 \stopformula %数学环境结束声明 这是行内的数学环境 $\int_0^1 x^2 dx$ 运算符 可以直接使用的基本运算符有： + - = < > 数学符号 命令 ± \pm × \times ÷ \div * \ast ★ \st

学以致用 随着第4章的慢慢接近尾声，我们需要获取一些接近我们日常工作的知识。因此，我们决定把一个真实的案例分成两个章节的内容。在本章节中，你将学到如何结合所学的知识，基于一些假设，构建一个容错的、可扩展的集群。由于本章主要讲配置相关的内容，我们也将聚焦集群的配置。也许结构和数据有所不同，但是对面同样的数据量集群处理检索需求的解决方案也许对你有用。 假设 在进入到纷繁的配置细节之前，我们来做一些假设

数据科学最近成为计算机的热门领域。数据科学是利用计算机的运算能力对数据进行处理，从数据中提取信息，进而形成“知识”。它已经影响了计算机视觉、信号处理、自然语言识别等计算机分支。数据科学已经在IT、金融、医学、自动驾驶等领域得到广泛使用。(如果你熟知中情局的棱镜泄密事件，你会发现数据科学已经在情报领域广泛使用。) 在这系列文章中，我希望能完成从概率论，统计，到机器学习的整个数据分析的链条。传统意义上

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