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作者:公子龙,Datawhale社区朋友

今天给大家推荐两份来自字节跳动大佬的算法/计算机进阶指南,据说有不少小伙伴靠这份指南成功掌握了算法的核心技能,拿到了 BAT offer。希望对大家有帮助。

1. Github霸榜的算法模板

第一份资料是 70K Star 的《labuladong 的算法小抄》(作者 labuladong)。

先来给你们看看里面具体都有哪些内容:

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现在这本 PDF 免费分享给你,你可以点击关注下方公众号,在该公众号里回复 小抄 来领取这本 PDF。

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2. 计算机网络/操作系统

第二份资料是图解计算机网络/操作系统(作者「小林coding」)。

根据读者阅读偏好不同,共出了两个版本风格的 PDF,分别是亮白版本和暗黑版本

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图解网络 PDF - 亮白风格

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图解网络 PDF - 暗黑风格

整理完,才发现这份图解网络 PDF 竟然 300 页了,近 9W 字。

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内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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