数据结构教程

资源名称：聊聊架构 带书签 完整版 高清pdf 架构是如何运作并影响人们的日常生活的，在软件行业中架构是如何运作的？架构又是如何指导代码编写的，如何把架构应用在软件工程实践上？带着这些疑问，《聊聊架构》通过大量的实例一步一步揭示出架构背后的原理，以及架构在软件行业的发展，并通过企业实例来展示软件架构的实际应用。《聊聊架构》没有高深的词汇，不仅适合IT 从业人员阅读，也适合其他行业的人士阅读。尤其对于想从事架构工作的人而言，是一本不可多得的参考材料。 资源截图：

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资源名称：发现数据应用之美：数据可视化传播与应用 中文PDF 资源截图：

资源名称：数据结构 C语言描述(第三版) 高清pdf 第1章 概论第2章 数组和链表第3章 堆栈和队列第4章 线性表和数组ADT第5章 字符串和广义表第6章 树第7章 集合和搜索第8章 搜索树第9章 跳表和散列表第10章 图第11章 内排序第12章 文件和外排序第13章 实习指导和实习题 资源截图：

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资源名称：架构探险 从零开始写分布式服务框架 李业兵 pdf 第1章 常用的RPC框架 1第2章 分布式服务框架总体架构与功能 69第3章 分布式服务框架序列化与反序列化实现 75第4章 实现分布式服务框架服务的发布与引入 119第5章 分布式服务框架注册中心 159第6章 分布式服务框架底层通信实现 190第7章 分布式服务框架软负载实现 348第8章 分布式服务框架服务治理 362 资源截图：

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资源名称：深入理解软件构造系统 原理与最佳实践 完整pdf 第一部分　基础知识第1章　构造系统概述21.1　什么是构造系统21.1.1　编译型语言31.1.2　解释型语言31.1.3　Web应用41.1.4　单元测试51.1.5　静态分析51.1.6　文档生成61.2　构造系统的各个组成部分61.2.1　版本控制工具71.2.2　源树与目标树71.2.3　编译工具和构造工具81.2.4　构造机器91.2.5　发布打包与目标机器91.3　构造过程和构造描述111.4　如何使用构造系统12构造管理工具121.5　构造系统的质量13本章小结14第2章　基于Make的构造系统152.1　Calculator示例152.2　创建一个简单的makefile172.3　对这个makefile进行简化192.4　额外的构造任务202.5　框架的运用21本章小结23第3章　程序的运行时视图243.1　可执行程序243.1.1　原生机器码253.1.2　单体系统镜像253.1.3　程序完全解释执行263.1.4　解释型字节码263.2　程序库283.2.1　静态链接283.2.2　动态链接293.3　配置文件和数据文件303.4　分布式程序30本章小结31第4章　文件类型与编译工具334.1　C/C++344.1.1　编译工具344.1.2　源文件354.1.3　汇编语言文件374.1.4　目标文件384.1.5　可执行程序404.1.6　静态程序库404.1.7　动态程序库414.1.8　C++编译424.2　Java434.2.1　编译工具434.2.2　源文件444.2.3　目标文件454.2.4　可执行程序474.2.5　程序库484.3　C#484.3.1　编译工具494.3.2　源文件494.3.3　可执行程序514.3.4　程序库534.4　其他文件类型554.4.1　基于UML的代码生成564.4.2　图形图像574.4.3　XML配置文件584.4.4　国际化与资源绑定58本章小结59第5章　子标的与构造变量605.1　针对子标的进行构造615.2　针对软件的不同版本进行构造625.2.1　指定构造变量635.2.2　对代码的定制调整655.3　针对不同的目标系统架构进行构造685.3.1　多重编译器685.3.2　面向指定平台的文件／功能695.3.3　多个目标树69本章小结71第二部分　构造工具 …….. 资源截图：

资源名称：神经网络与深度学习 完整pdf 第0章　写在前面：神经网络的历史 1第1章　神经网络是个什么东西 131.1　买橙子和机器学习 131.1.1　规则列表 141.1.2　机器学习 151.2　怎么定义神经网络 161.3　先来看看大脑如何学习 161.3.1　信息输入 171.3.2　模式加工 171.3.3　动作输出 181.4　生物意义上的神经元 191.4.1　神经元是如何工作的 191.4.2　组成神经网络 221.5　大脑如何解决现实生活中的分类问题 24第2章　构造神经网络 262.1　构造一个神经元 262.2　感知机 302.3　感知机的学习 322.4　用代码实现一个感知机 342.4.1　Neuroph：一个基于Java的神经网络框架 342.4.2　代码实现感知机 372.4.3　感知机学习一个简单逻辑运算 392.4.4　XOR问题 422.5　构造一个神经网络 442.5.1　线性不可分 452.5.2　解决XOR问题（解决线性不可分） 492.5.3　XOR问题的代码实现 512.6　解决一些实际问题 542.6.1　识别动物 542.6.2　我是预测大师 59第3章　深度学习是个什么东西 663.1　机器学习 673.2　特征 753.2.1　特征粒度 753.2.2　提取浅层特征 763.2.3　结构性特征 783.3　浅层学习和深度学习 813.4　深度学习和神经网络 833.5　如何训练神经网络 843.5.1　BP算法：神经网络训练 843.5.2　BP算法的问题 853.6　总结深度学习及训练过程 86第4章　深度学习的常用方法 894.1　模拟大脑的学习和重构...