机器学习需要的理论基础：数学，线性代数，数理统计，概率论，高等数学、凸优化理论，形式逻辑等. 1.学习准备. 数学内容的复习，高中数学、概率、线性代数等部分内容. Python基础语法学习. Google的TensorFlow深度学习开源框架. 2.Google的TensorFlow开源深度学习框架 ...

发现有很多粉丝是学java的，为了大家能够快速成长，所以我今天精心挑选了一些java相关的视频资源分享给大家，大家一定好好利用起来，这些技术学会之后，进大厂指日可待，加油。 平台声明：该文观点仅代表作者本人，搜狐号系信息发布平台，搜狐仅提供 ...

本篇文章的面试资源，主要包含五部分内容：数组、链表、字符串、二叉树和重要算法（如排序算法）的编程面试题，其中每部分内容，都列出了一些最常被问到的热门问题。 并且在每个题目后，给出了可以参考的解决思路和代码。因为题目较多，我们没有罗列 ...

在计算机科学中，一个图就是一些顶点的集合，这些顶点通过一系列边结对（连接）。顶点用圆圈表示，边就是这些圆圈之间的连线。顶点之间通过边连接。 如果图的边没有方向性，则被成为无向图。