推荐几个清华和哈工大学霸的公众号,值得学习


提升自我的路很多,学习是其中最为捷径的一条。丰富的知识提升的不仅仅是你的阅历,更能彰显你的气质,正如古人云:”文质彬彬是君子。”

今天为大家整理了10个公众号,分别为多领域,多角度最为实用和顶尖的干货。愿您用知识武装自己,也做个文质彬彬的君子!

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架构师之路

架构师之路,通俗的语言,分享可落地的原创的架构文章。

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 imooc编程手记   

这是一个汇集业界优秀IT人的技术分享圈。分享最前沿、有用的IT技术干货,前端、后端、移动、面试、算法、大数据、测试等涉猎全面,陪伴程序员成长,扫码关注,优秀从点滴积累开始。

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纯洁的微笑 

纯洁的微笑,一个有故事的程序员。曾在互联网金融,第三方支付公司工作,现为一名自由职业者,和你一起用技术的角度去看这个世界。

此公号分享来自一线的技术实践,一个有技术有故事的公众号,关注后公号内回复:1024,获取2018年架构师全集电子书。

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  Java技术栈   

Java技术栈专注分享Java技术干货,包括Java核心技术、Spring Boot、Spring Cloud、Intellij IDEA、分布式技术、架构设计、微服务、消息队列、缓存、面试题、最新动态等。

关注公众号,回复上面对应的关键字,可获取博主整理的技术干货,良心公众号,推荐Java程序员关注,和 10W+ 程序员共同学习。

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Python爱好者社区

你想学的这里基本都有,已经积淀了数千篇优秀文章,例如技术方面的:Python入门,进阶,数据结构与算法,面向对象编程,数据分析挖掘,机器学习,深度学习,自然语言处理。业务方面的:数据分析师能力培养系列等。还有不定期的免费公开课和送书活动等你来撩

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Crossin的编程教室

“Crossin先生”是一个技术很硬核、文章很幽默、答疑很耐心的资深开发者兼布道师,他的“编程教室”专注于Python教学已有6年,浅显易懂的零基础教程累计让数万名学习者迈入编程的大门,堪称编程世界的新手村。

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机器学习算法与自然语言处理

一个哈工大nlp在读博士的技术提升之路,为您提供一系列我在学习路上的笔记,经验以及感悟。 自然语言处理领域排名第一,机器学习算法领域排名第一,与君成长!

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表哥有话讲

国内最大的数据从业者分享平台。

专注于数据思维、技术、经验分享交流!

跟你讲讲技术圈,谈谈互联网。

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码农有道

一个百度人的技术提升之路,为您提供一系列系统架构、数据结构、网络、C++、计算机底层等高质量技术文章,让您的碎片化时间最大价值化。同时会不定期分享精品免费视频和资源,让您的技术之路不再单调枯燥。

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大飞码字

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大飞码字大飞,腾讯资深架构师,技术leader。高中开始接触编程,大学校招实习生进入腾讯,在腾讯工作十年,是微信部门的资深架构师。他的公众号 “大飞码字”,会跟读者分享他十年的工作经验和感悟,内容涉及技术,产品,商业,职场,程序员心理建设,技术方法论,工程方法论,职业规划等。

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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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