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[『編程語(yǔ)言』] 小兵AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)教程

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小兵AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)教程



├──01-python基礎(chǔ)
| ├──01-提問(wèn)的智慧
| | ├──章節(jié)1-馬士兵教育線上平臺(tái)的使用
| | ├──章節(jié)2-溝通的技巧入門(mén)
| | └──章節(jié)3-程序調(diào)試入門(mén)
| ├──02-圖解Python語(yǔ)法
| | ├──章節(jié)1-出使Python國(guó)
| | ├──章節(jié)10-水晶球不調(diào)不動(dòng)
| | ├──章節(jié)11-全民來(lái)找茬
| | ├──章節(jié)12-找對(duì)象不積極思想有問(wèn)題
| | ├──章節(jié)13-接著找對(duì)象
| | ├──章節(jié)14-百寶箱
| | ├──章節(jié)15-大寶藏
| | ├──章節(jié)16-大顯身手
| | ├──章節(jié)17-實(shí)操案例
| | ├──章節(jié)2-七十二變
| | ├──章節(jié)3-算你贏
| | ├──章節(jié)4-往哪走
| | ├──章節(jié)5-轉(zhuǎn)圈圈
| | ├──章節(jié)6-一次排開(kāi)
| | ├──章節(jié)7-夫妻站
| | ├──章節(jié)8-是排還是散
| | └──章節(jié)9-一串連一串
| └──03-Python基礎(chǔ)直播課(官網(wǎng)無(wú))
├──02-python高級(jí)
| ├──04-爬蟲(chóng)基礎(chǔ)
| | ├──章節(jié)1-初識(shí)爬蟲(chóng)
| | ├──章節(jié)2-爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)
| | ├──章節(jié)3-網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求
| | ├──章節(jié)4-數(shù)據(jù)解析
| | └──章節(jié)5-數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
| ├──05-Python高級(jí)編程
| | ├──章節(jié)1-生成器與高級(jí)函數(shù)
| | ├──章節(jié)2-章節(jié)裝飾器
| | ├──章節(jié)3-正則表達(dá)式
| | └──章節(jié)4-內(nèi)存管理
| └──06-數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法
| | ├──章節(jié)1-算法引入
| | ├──章節(jié)2-順序表
| | ├──章節(jié)3-鏈表
| | ├──章節(jié)4-棧和隊(duì)列
| | ├──章節(jié)5-排序
| | └──章節(jié)6-樹(shù)
├──03-Python數(shù)據(jù)分析
| ├──07-Python數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算庫(kù)
| | ├──章節(jié)1-NumPy入門(mén)
| | ├──章節(jié)2-NumPy高級(jí)
| | ├──章節(jié)3-pandas入門(mén)
| | ├──章節(jié)4-pandas高級(jí)
| | ├──章節(jié)5-pandas進(jìn)階
| | ├──章節(jié)6-數(shù)據(jù)可視化入門(mén)
| | ├──章節(jié)7-數(shù)據(jù)可視化高級(jí)
| | └──章節(jié)8-數(shù)據(jù)可視化進(jìn)階
| └──08-Python數(shù)據(jù)分析綜合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
| | └──章節(jié)1-數(shù)據(jù)分析師崗位需求分析
├──04-機(jī)器學(xué)習(xí)直播課
| ├──09-機(jī)器學(xué)習(xí)二期-路豐坤(官網(wǎng)還沒(méi)更)
| └──10-2022-機(jī)器學(xué)習(xí)-剪輯版-路豐坤
| | ├──章節(jié)1-1-開(kāi)班典禮
| | ├──章節(jié)10-10-K近鄰算法原理與應(yīng)用
| | ├──章節(jié)11-11-K近鄰算法原理與案例
| | ├──章節(jié)12-12-多元線性回歸【初級(jí)】
| | ├──章節(jié)13-13-多元線性回歸【高級(jí)】
| | ├──章節(jié)14-14-梯度下降【初級(jí)】
| | ├──章節(jié)15-15-梯度下降【中級(jí)】
| | ├──章節(jié)16-16-梯度下降【高級(jí)】
| | ├──章節(jié)17-17-線性回歸之特征工程【實(shí)戰(zhàn)】
| | ├──章節(jié)18-18-邏輯斯蒂回歸【一】
| | ├──章節(jié)19-19-邏輯斯蒂回歸【二】
| | ├──章節(jié)2-2-NumPy初級(jí)
| | ├──章節(jié)20-20-降維算法-PCA
| | ├──章節(jié)21-21-降維算法
| | ├──章節(jié)22-22-降維算法
| | ├──章節(jié)23-23-決策樹(shù)算法
| | ├──章節(jié)24-24-決策樹(shù)高級(jí)
| | ├──章節(jié)25-25-決策樹(shù)進(jìn)階
| | ├──章節(jié)26-26-決策回歸樹(shù)與集成算法概念
| | ├──章節(jié)27-27-GBDT梯度提升樹(shù)【初級(jí)】
| | ├──章節(jié)28-28-GBDT梯度提升樹(shù)【高級(jí)】
| | ├──章節(jié)29-29-GBDT梯度提升回歸樹(shù)
| | ├──章節(jié)3-3-NumPy高級(jí)
| | ├──章節(jié)30-30-Adaboost二分類【初級(jí)】
| | ├──章節(jié)31-31-Adaboost二分類【高級(jí)】
| | ├──章節(jié)32-32-Adaboost多分類與回歸
| | ├──章節(jié)33-33-XGBoost原理與應(yīng)用
| | ├──章節(jié)34-34-XGBoost實(shí)戰(zhàn)
| | ├──章節(jié)35-35-SVM【初級(jí)】
| | ├──章節(jié)36-36-SVM【中級(jí)】
| | ├──章節(jié)37-37-SVM【高級(jí)】
| | ├──章節(jié)38-38-SVM【進(jìn)階】
| | ├──章節(jié)39-39-聚類-【初級(jí)】
| | ├──章節(jié)4-4-pandas初級(jí)
| | ├──章節(jié)40-40-聚類-【高級(jí)】
| | ├──章節(jié)5-5-pandas中級(jí)
| | ├──章節(jié)6-6-pandas高級(jí)
| | ├──章節(jié)7-7-matplotlib初級(jí)
| | ├──章節(jié)8-8-matplotlib高級(jí)
| | └──章節(jié)9-9-matplotlib高級(jí)
├──05-機(jī)器學(xué)習(xí)-線性回歸
| ├──11-程序員的數(shù)學(xué)
| | ├──章節(jié)1-微積分基礎(chǔ)
| | ├──章節(jié)2-線性代數(shù)基礎(chǔ)
| | ├──章節(jié)3-線性代數(shù)高級(jí)
| | ├──章節(jié)4-多元函數(shù)微分學(xué)
| | ├──章節(jié)5-概率論
| | └──章節(jié)6-最優(yōu)化
| ├──12-線性回歸算法
| | ├──章節(jié)1-線性回歸正規(guī)方程
| | ├──章節(jié)2-多元線性回歸推導(dǎo)
| | ├──章節(jié)3-梯度下降
| | ├──章節(jié)4-梯度下降進(jìn)階
| | ├──章節(jié)5-梯度下降優(yōu)化
| | ├──章節(jié)6-梯度下降優(yōu)化進(jìn)階
| | └──章節(jié)7-線性回歸升維與實(shí)戰(zhàn)
| └──13-智能發(fā)電廠工業(yè)蒸汽量項(xiàng)目預(yù)測(cè)實(shí)戰(zhàn)
| | └──章節(jié)1-智能發(fā)電廠工業(yè)蒸汽量預(yù)測(cè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)(阿里巴巴實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目)
├──06-機(jī)器學(xué)習(xí)-線性分類
| └──14-線性分類算法
| | ├──章節(jié)1-邏輯回歸二分類
| | ├──章節(jié)2-邏輯回歸多分類softmax
| | ├──章節(jié)3-SVM 支持向量機(jī)原理(一)
| | ├──章節(jié)4-SVM支持向量機(jī)原理(二)
| | ├──章節(jié)5-SVM支持向量機(jī)原理與實(shí)戰(zhàn)(一)
| | └──章節(jié)6-SVM支持向量機(jī)原理與實(shí)戰(zhàn)(二)
├──07-機(jī)器學(xué)習(xí)-無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
| └──15-無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法
| | ├──章節(jié)1-聚類系列算法高級(jí)
| | ├──章節(jié)2-聚類系列算法進(jìn)階
| | ├──章節(jié)3-降維系列算法高級(jí)
| | ├──章節(jié)4-降維系列算法進(jìn)階
| | └──章節(jié)5-EM算法與GMM高斯混合模型
├──08-機(jī)器學(xué)習(xí)-決策樹(shù)
| ├──16-決策樹(shù)系列算法
| | ├──章節(jié)1-決策樹(shù)分類算法原理
| | ├──章節(jié)10-Adaboost提升樹(shù)多分類算法與回歸算法
| | ├──章節(jié)11-Xgboost算法與實(shí)戰(zhàn)
| | ├──章節(jié)2-決策樹(shù)分類算法進(jìn)階
| | ├──章節(jié)3-決策樹(shù)回歸算法
| | ├──章節(jié)4-集成算法
| | ├──章節(jié)5-GBDT梯度提升分類樹(shù)高級(jí)
| | ├──章節(jié)6-GBDT梯度提升分類樹(shù)進(jìn)階
| | ├──章節(jié)7-GBDT梯度提升回歸樹(shù)
| | ├──章節(jié)8-Adaboost提升樹(shù)二分類算法高級(jí)
| | └──章節(jié)9-Adaboost提升樹(shù)二分類算法進(jìn)階
| ├──17-電商項(xiàng)目–京東購(gòu)買意向預(yù)測(cè)
| | └──章節(jié)1-電商項(xiàng)目–京東客戶購(gòu)買意向預(yù)測(cè)
| └──18-天貓用戶復(fù)購(gòu)預(yù)測(cè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
| | └──章節(jié)1-天貓用戶復(fù)購(gòu)預(yù)測(cè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
├──09-機(jī)器學(xué)習(xí)-圖概率模型
| ├──19-電商項(xiàng)目–用戶評(píng)論情感分析
| | └──章節(jié)1-用戶評(píng)價(jià)情感分析
| └──20-概率圖模型
| | ├──章節(jié)1-樸素貝葉斯
| | ├──章節(jié)2-隱馬爾可夫模型HMM
| | └──章節(jié)3-條件隨機(jī)場(chǎng)CRF
├──10-機(jī)器學(xué)習(xí)-Kaggle實(shí)戰(zhàn)
| └──21-Kaggle實(shí)戰(zhàn)
| | ├──章節(jié)1-Kaggle實(shí)戰(zhàn)之海難生死預(yù)測(cè)
| | ├──章節(jié)2-Kaggle實(shí)戰(zhàn)之信用卡反欺詐
| | └──章節(jié)3-Kaggle實(shí)戰(zhàn)之Rossmann商店銷量預(yù)測(cè)
├──11-深度學(xué)習(xí)直播課
| └──22-面試突擊班(官網(wǎng)暫無(wú))
├──12-機(jī)器視覺(jué)
| ├──23-機(jī)器視覺(jué)之OpenCV
| | ├──章節(jié)1-圖片和視頻的加載和顯示
| | ├──章節(jié)10-圖像直方圖
| | ├──章節(jié)11-車輛統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目
| | ├──章節(jié)12-特征點(diǎn)檢測(cè)和匹配
| | ├──章節(jié)13-圖像查找和圖像拼接
| | ├──章節(jié)14-虛擬計(jì)算器項(xiàng)目
| | ├──章節(jié)15-信用卡數(shù)字識(shí)別
| | ├──章節(jié)16-圖像分割與修復(fù)
| | ├──章節(jié)17-人臉檢測(cè)和車牌識(shí)別
| | ├──章節(jié)18-目標(biāo)追蹤
| | ├──章節(jié)19-答題卡識(shí)別判卷
| | ├──章節(jié)2-OpenCV基礎(chǔ)知識(shí)
| | ├──章節(jié)20-文檔掃描ocr和光流估計(jì)
| | ├──章節(jié)3-OpenCV繪制圖形
| | ├──章節(jié)4-OpenCV的運(yùn)算
| | ├──章節(jié)5-圖形基本變換
| | ├──章節(jié)6-濾波器
| | ├──章節(jié)7-形態(tài)學(xué)
| | ├──章節(jié)8-圖像輪廓
| | └──章節(jié)9-圖像金字塔
| ├──24-基于OpenCV的虛擬計(jì)算器項(xiàng)目
| | └──章節(jié)1-虛擬計(jì)算器
| ├──25-基于OpenCV的車輛統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目
| | └──章節(jié)1-車輛統(tǒng)計(jì)項(xiàng)目
| └──26-基于OpenCV的信用卡數(shù)字識(shí)別項(xiàng)目
| | └──章節(jié)1-信用卡數(shù)字識(shí)別
├──13-深度學(xué)習(xí)入門(mén)
| ├──27-深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
| | ├──章節(jié)1-深度學(xué)習(xí)介紹
| | ├──章節(jié)2-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
| | ├──章節(jié)3-淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
| | └──章節(jié)4-深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
| ├──28-深度學(xué)習(xí)進(jìn)階
| | ├──章節(jié)1-梯度下降算法改進(jìn)
| | └──章節(jié)2-正則化
| ├──29-TensorFlow深度學(xué)習(xí)框架
| | ├──章節(jié)1-TensorFlow介紹和環(huán)境安裝
| | ├──章節(jié)2-TensorFlow基礎(chǔ)操作
| | ├──章節(jié)3-TensorFlow高階操作
| | ├──章節(jié)4-高階API
| | ├──章節(jié)5-Tensorflow dataset使用
| | ├──章節(jié)6-Tensorflow Estimator使用
| | ├──章節(jié)7-GPU設(shè)置和分布式
| | └──章節(jié)8-模型保存和部署
| ├──30-基于TensorFlow的手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別項(xiàng)目
| | └──章節(jié)1-手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別
| ├──31-基于TensorFlow的CiFar10物品分類項(xiàng)目
| | └──章節(jié)1-CiFar10物體識(shí)別
| └──32-深度學(xué)習(xí)-許可(官網(wǎng)暫無(wú))
├──14-深度學(xué)習(xí)進(jìn)階
| ├──33-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
| | ├──章節(jié)1-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
| | ├──章節(jié)2-經(jīng)典分類網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
| | ├──章節(jié)3-CNN網(wǎng)絡(luò)實(shí)戰(zhàn)技巧
| | └──章節(jié)4-前沿分類網(wǎng)絡(luò)
| ├──34-基于CNN的10種物體識(shí)別項(xiàng)目
| | └──章節(jié)1-基于CNN的10種物體識(shí)別項(xiàng)目
| ├──35-基于CNN的貓狗圖片分類項(xiàng)目
| | └──章節(jié)1-基于CNN的貓狗圖片分類項(xiàng)目
| ├──36-自然語(yǔ)言處理(NLP)
| | └──章節(jié)1-自然語(yǔ)言處理基礎(chǔ)概念
| ├──37-自然語(yǔ)言處理項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)–機(jī)器翻譯(官網(wǎng)暫無(wú))
| ├──38-PyTorch深度學(xué)習(xí)框架
| | ├──章節(jié)1-Pytorch入門(mén)
| | ├──章節(jié)2-dataset和dataloader
| | └──章節(jié)3-卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
| ├──39-Fashion-MNIST時(shí)尚物品分類項(xiàng)目
| | └──章節(jié)1-Fashion-MNIST時(shí)尚物品分類
| ├──40-基于AlexNet的花分類項(xiàng)目
| | └──章節(jié)1-基于AlexNet的花分類項(xiàng)目
| └──41-基于圖像分類的工業(yè)缺陷檢測(cè)項(xiàng)目
| | └──章節(jié)1-基于圖像分類的工業(yè)缺陷檢測(cè)
├──15-深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
| ├──42-深度學(xué)習(xí)-目標(biāo)檢測(cè)經(jīng)典模型實(shí)戰(zhàn)
| | ├──章節(jié)1-目標(biāo)檢測(cè)基礎(chǔ)知識(shí)
| | ├──章節(jié)2-目標(biāo)檢測(cè)RCNN模型
| | ├──章節(jié)3-目標(biāo)檢測(cè)Fast R-CNN模型
| | ├──章節(jié)4-Faster R-CNN模型
| | ├──章節(jié)5-Faster R-CNN源碼解讀
| | └──章節(jié)6-目標(biāo)檢測(cè)mask R-CNN模型
| ├──43-基于MASK-RCNN的氣球檢測(cè)項(xiàng)目
| | └──章節(jié)1-基于MASK-RCNN框架的氣球檢測(cè)項(xiàng)目
| ├──44-深度學(xué)習(xí)-目標(biāo)檢測(cè)YOLO實(shí)戰(zhàn)
| | ├──章節(jié)1-YOLO-V1整體思想與網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
| | ├──章節(jié)2-YOLO-V2進(jìn)化詳解
| | ├──章節(jié)3-YOLO-V3網(wǎng)絡(luò)模型介紹
| | ├──章節(jié)4-YOLOv3 SPP源碼解讀
| | ├──章節(jié)5-YOLO-V4網(wǎng)絡(luò)模型介紹
| | ├──章節(jié)6-YOLO-V5網(wǎng)絡(luò)模型介紹
| | ├──章節(jié)7-YOLOv5源碼解讀
| | ├──章節(jié)8-目標(biāo)檢測(cè)算法SSD
| | └──章節(jié)9-目標(biāo)檢測(cè)算法RetinaNet
| ├──45-基于SSD的口罩佩戴檢測(cè)項(xiàng)目
| | └──章節(jié)1-SSD口罩識(shí)別
| ├──46-基于YOLOv4的中國(guó)交通標(biāo)志識(shí)別項(xiàng)目
| | └──章節(jié)1-基于YOLOv4的中國(guó)交通標(biāo)志識(shí)別
| └──47-基于YOLOv5的細(xì)胞檢測(cè)項(xiàng)目
| | └──章節(jié)1-基于YOLOv5的細(xì)胞檢測(cè)實(shí)戰(zhàn)
├──16-IoT開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)課程
| ├──48-C語(yǔ)言編程入門(mén)
| | ├──章節(jié)1-第一章 C語(yǔ)言開(kāi)篇
| | ├──章節(jié)10-第十章 復(fù)合數(shù)據(jù)類型
| | ├──章節(jié)11-第十一章 C程序的組成
| | ├──章節(jié)2-第二章 數(shù)據(jù)類型
| | ├──章節(jié)3-第三章 C語(yǔ)言輸入和輸出
| | ├──章節(jié)4-第四章 運(yùn)算符和表達(dá)式
| | ├──章節(jié)5-第五章 流程控制
| | ├──章節(jié)6-第六章 數(shù)組
| | ├──章節(jié)7-第七章 函數(shù)
| | ├──章節(jié)8-第八章 C語(yǔ)言預(yù)處理
| | └──章節(jié)9-第九章 指針
| ├──49-程序員常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)-C語(yǔ)言版本
| | ├──章節(jié)1-第一章 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)概述
| | ├──章節(jié)2-第二章 線性表
| | ├──章節(jié)3-第三章 棧和隊(duì)列
| | ├──章節(jié)4-第四章 樹(shù)
| | └──章節(jié)5-第五章 哈希表
| ├──50-程序員實(shí)用算法
| | ├──章節(jié)1-第一章 排序算法
| | └──章節(jié)2-第二章 查找算法
| └──51-C++編程入門(mén)
| | ├──章節(jié)1-第一章 C++概述
| | ├──章節(jié)10-第十章 STL
| | ├──章節(jié)11-第十一章 C++11新特性
| | ├──章節(jié)2-第二章 C++對(duì)C的拓展1
| | ├──章節(jié)3-第三章 類和對(duì)象
| | ├──章節(jié)4-第四章 繼承
| | ├──章節(jié)5-第五章 多態(tài)
| | ├──章節(jié)6-第六章 C++對(duì)C的拓展2
| | ├──章節(jié)7-第七章 異常
| | ├──章節(jié)8-第八章 強(qiáng)制類型轉(zhuǎn)換
| | └──章節(jié)9-第九章 泛型編程
├──17-IoT應(yīng)用開(kāi)發(fā)
| ├──52-項(xiàng)目部署之-Linux操作系統(tǒng)
| | ├──章節(jié)1-Linux概述與安裝
| | ├──章節(jié)2-Linux基本操作
| | └──章節(jié)3-Linux軟件安裝與配置
| ├──53-探尋Linux 文件IO的奧秘
| | ├──章節(jié)1-第一章 虛擬機(jī)的使用
| | ├──章節(jié)2-第二章 文件I O
| | └──章節(jié)3-第三章 標(biāo)準(zhǔn)I O庫(kù)
| ├──54-Linux高并發(fā)編程
| | ├──章節(jié)1-進(jìn)程
| | └──章節(jié)2-線程
| ├──55-計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
| | ├──章節(jié)1-前言
| | ├──章節(jié)2-計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)概述
| | └──章節(jié)3-計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)
| ├──56-Linux網(wǎng)絡(luò)編程
| | ├──章節(jié)1-套接字
| | └──章節(jié)2-TCP網(wǎng)絡(luò)編程
| ├──57-MySQL基礎(chǔ)課程
| | ├──章節(jié)1-數(shù)據(jù)庫(kù)基本概念
| | ├──章節(jié)10-創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)表
| | ├──章節(jié)11-數(shù)據(jù)庫(kù)表列類型
| | ├──章節(jié)12-添加數(shù)據(jù)
| | ├──章節(jié)13-修改,刪除數(shù)據(jù)
| | ├──章節(jié)14-修改,刪除數(shù)據(jù)庫(kù)表
| | ├──章節(jié)15-非外鍵約束
| | ├──章節(jié)16-外鍵約束
| | ├──章節(jié)17-外鍵策略
| | ├──章節(jié)18-DDL和DML的補(bǔ)充
| | ├──章節(jié)19-DQL##表的準(zhǔn)備
| | ├──章節(jié)2-數(shù)據(jù)庫(kù)類型和常見(jiàn)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)
| | ├──章節(jié)20-最簡(jiǎn)單的SQL語(yǔ)句
| | ├──章節(jié)21-where子句
| | ├──章節(jié)22-函數(shù)的分類
| | ├──章節(jié)23-單行函數(shù)
| | ├──章節(jié)24-多行函數(shù)
| | ├──章節(jié)25-分組group by
| | ├──章節(jié)26-having分組后篩選
| | ├──章節(jié)27-單表查詢總結(jié)
| | ├──章節(jié)28-多表查詢語(yǔ)法
| | ├──章節(jié)29-多表查詢2語(yǔ)法
| | ├──章節(jié)3-MySQL介紹
| | ├──章節(jié)30-單行子查詢
| | ├──章節(jié)31-多行子查詢
| | ├──章節(jié)32-相關(guān)子查詢
| | ├──章節(jié)33-事務(wù)及其特征
| | ├──章節(jié)34-事務(wù)并發(fā)問(wèn)題
| | ├──章節(jié)35-事務(wù)隔離級(jí)別
| | ├──章節(jié)36-視圖
| | ├──章節(jié)37-存儲(chǔ)過(guò)程
| | ├──章節(jié)4-MySQL的安裝
| | ├──章節(jié)5-查看MySQL的安裝結(jié)果
| | ├──章節(jié)6-MySQL登錄 訪問(wèn) 退出操作
| | ├──章節(jié)7-數(shù)據(jù)庫(kù)的卸載
| | ├──章節(jié)8-使用圖形客戶端navicat12連接MySQL
| | └──章節(jié)9-SQL語(yǔ)言入門(mén)
| ├──58-深入淺出嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)SQLite(官網(wǎng)暫無(wú))
| ├──59-Shell編程
| | └──章節(jié)1-Shell編程
| └──60-基于TCP的聊天室開(kāi)發(fā)(官網(wǎng)暫無(wú))
├──18-GUI界面開(kāi)發(fā)
| └──61-QT應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)
| | └──章節(jié)1-QT編程基礎(chǔ)
├──19-ARM應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)
| ├──63-STM32入門(mén)教學(xué)(STM32F103)
| | ├──章節(jié)1-STM32介紹
| | ├──章節(jié)10-直接存儲(chǔ)器訪問(wèn)控制(DMA)
| | ├──章節(jié)11-模擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換-ADC
| | ├──章節(jié)12-I2C接口操作
| | ├──章節(jié)13-SPI接口操作
| | ├──章節(jié)14-看門(mén)狗
| | ├──章節(jié)15-定時(shí)器
| | ├──章節(jié)16-CAN總線
| | ├──章節(jié)17-FSMC
| | ├──章節(jié)2-寄存器編程
| | ├──章節(jié)3-HAL庫(kù)
| | ├──章節(jié)4-Debug功能及方法描述
| | ├──章節(jié)5-STM32的啟動(dòng)過(guò)程
| | ├──章節(jié)6-STM32的復(fù)位及時(shí)鐘控制
| | ├──章節(jié)7-STM32中斷和異常
| | ├──章節(jié)8-系統(tǒng)定時(shí)器
| | └──章節(jié)9-通用同步異步收發(fā)器(USART)
| └──64-最簡(jiǎn)單的嵌入式操作系統(tǒng)-uCOSII(官網(wǎng)暫無(wú))
├──20-IoT應(yīng)用開(kāi)發(fā)拓展
| ├──65-NB-IoT(官網(wǎng)暫無(wú))
| └──66-機(jī)器人ROS集訓(xùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)
| | ├──章節(jié)1-第一章 快速入門(mén)機(jī)器人ROS操作系統(tǒng)
| | ├──章節(jié)2-第二章 機(jī)器人ROS操作系統(tǒng)架構(gòu)與功能包
| | └──章節(jié)3-第三章 機(jī)器人開(kāi)發(fā)與仿真工具
├──21-嵌入式底層開(kāi)發(fā)
| └──67-Linux 驅(qū)動(dòng)開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)(官網(wǎng)暫無(wú))
├──22-AIoT企業(yè)級(jí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)
| ├──68-Slam實(shí)戰(zhàn)-智能無(wú)人小車(官網(wǎng)暫無(wú))
| └──69-基于NB-IoT的共享單車設(shè)計(jì)(官網(wǎng)暫無(wú))
├──23-算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)班
| └──70-算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)班
| | ├──章節(jié)1-認(rèn)識(shí)復(fù)雜度、對(duì)數(shù)器、二分法與異或運(yùn)算
| | ├──章節(jié)10-并查集結(jié)構(gòu)和圖相關(guān)的算法
| | ├──章節(jié)11-暴力遞歸
| | ├──章節(jié)12-動(dòng)態(tài)規(guī)劃
| | ├──章節(jié)13-暴力遞歸到動(dòng)態(tài)規(guī)劃1
| | ├──章節(jié)14-暴力遞歸到動(dòng)態(tài)規(guī)劃2
| | ├──章節(jié)15-暴力遞歸到動(dòng)態(tài)規(guī)劃3
| | ├──章節(jié)16-暴力遞歸到動(dòng)態(tài)規(guī)劃4
| | ├──章節(jié)2-鏈表結(jié)構(gòu)、棧、隊(duì)列、遞歸行為、哈希表和有序表
| | ├──章節(jié)3-歸并排序與隨機(jī)快排
| | ├──章節(jié)4-比較器與堆
| | ├──章節(jié)5-trie、桶排序、排序總結(jié)
| | ├──章節(jié)6-鏈表相關(guān)面試題
| | ├──章節(jié)7-二叉樹(shù)的基本算法
| | ├──章節(jié)8-二叉樹(shù)的遞歸套路
| | └──章節(jié)9-貪心算法
└──24-面試突擊班
| └──71-Python面試突擊班
| | ├──章節(jié)1-Python面試突擊班(一)
| | ├──章節(jié)2-Python面試突擊班(二)
| | ├──章節(jié)3-Python面試突擊班(三)
| | ├──章節(jié)4-Python面試突擊班(四)
| | ├──章節(jié)5-Python面試突擊班(五)
| | ├──章節(jié)6-Python面試突擊班(六)
| | └──章節(jié)7-Python面試突擊班(七)
├──00資料
| └──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_2022-機(jī)器學(xué)習(xí)-剪輯版-路豐坤配套資料
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_C++編程入門(mén)配套資料
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_C語(yǔ)言編程入門(mén)配套資料
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_Fashion-MNIST時(shí)尚物品分類項(xiàng)目配套資料
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_Kaggle實(shí)戰(zhàn)配套資料
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_Linux 驅(qū)動(dòng)開(kāi)發(fā)基礎(chǔ)配套資料
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_Linux高并發(fā)編程配套資料
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_Linux網(wǎng)絡(luò)編程配套資料
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_MySQL基礎(chǔ)課程配套資料
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_NB-IoT配套資料
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_Python高級(jí)編程配套資料
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| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_Python數(shù)據(jù)分析綜合項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)配套資料
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_Python數(shù)據(jù)科學(xué)計(jì)算庫(kù)配套資料
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| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_QT應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)配套資料
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_Shell編程配套資料
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_Slam實(shí)戰(zhàn)-智能無(wú)人小車配套資料
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_STM32入門(mén)教學(xué)(STM32F103)配套資料
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| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_程序員常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)-C語(yǔ)言版本配套資料
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_程序員的數(shù)學(xué)配套資料
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| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_電商項(xiàng)目–京東購(gòu)買意向預(yù)測(cè)配套資料
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_電商項(xiàng)目–用戶評(píng)論情感分析配套資料
| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_機(jī)器人ROS集訓(xùn)營(yíng)實(shí)戰(zhàn)配套資料
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| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_基于TensorFlow的手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別項(xiàng)目配套資料
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| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)配套資料
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| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)班配套資料
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| | ├──AIoT智能物聯(lián)網(wǎng)_無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法配套資料
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