秒杀 985 毕业生的职场技能

本课程由资深程序员叶蒙蒙主讲,采用插图与趣味讲解相结合的方式,从零开始教授编程算法,帮助初学者轻松掌握编程技能。课程涵盖理论与实践,通过解决生活中的实际问题,提升逻辑思维能力,为职业发展打下坚实基础。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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扫码了解《编程算法同步入门》课程详情

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课程大纲

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课程亮点

  • 教学内容多种插图+趣味讲解

  • 由浅入深,循序渐进,小白入门不费力

  • 一周 2 更,充分利用碎片化时间

  • 将生活知识带入编程教学

  • 有料有趣,社群交流,一起学习不孤单

 

主讲老师:叶蒙蒙

奋战编程一线十余年,高级软件工程师。有多家大型 IT 企业从业经历的资深程序员,一线开发十余年。颜值智商双在线的新晋科普写手,知识分享刚起步,愿意分享工作中的坑,各类干货知识、行业经验。

 

你将获得

  • 契合互联网公司需求

  • 懂理论更注重实践,解决生活中的常见问题

  • 写出人生中第一个小游戏  提升自我的逻辑思维能力

  • 为职业晋升筑高垫脚石,拿下高薪 offer

  • 学好编程,给自己多一个职业选择

  • 提高核心竞争力,打造个人升值利器

 

购买须知

  • 本课程为图文订阅专栏,共计 44 期,预计于 2019 年 9 月 24 日更新完毕(仅供参考,更新期间会根据实际情况变动)。6 月 1 日起,每周二、四更新。

  • 付费用户可获取读者圈 pass 权限,与讲师进一步互动。

  • 本课程为虚拟产品,一经付费概不退款,敬请谅解。

  • 本课程也可在 https://gitbook.cn 上购买和阅读。

挑战高薪,进军人工智能领域:

https://edu.youkuaiyun.com/topic/ai30?utm_source=csdn_bw

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内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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