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最新推荐文章于 2025-06-11 16:04:52 发布
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电脑技巧：推荐八个实用的在线学习网站
IT技术分享社区
10-21 3501
它的功能非常强大，通过一个唯美的树状图形象化这个单词，展示这个单词对应的名词、动词、分词、形容词、副词、属性、实例、近义词、反义词、因果、派生、从属关系词。它是一个移动的集成式题库！这是一个非常不错的综合性在线学习平台，里面提供了大量在线课程，提供了从生活到职业技能的各种知识，包括摄影课堂、创意设计、运动健身、语言学习、职场技能、编程开发等。Maspeak 是一个让你趣味性学习多种语言单词的实用网站，它支持学习的语言包括：法语、英语、西班牙语、意大利语、德语、阿拉语、俄语、韩语、日语。
值得收藏的十个C/C++学习网站
编程与实战的博客
02-28 6575
在 C++ 的学习过程中离不开阅读大量的免费文档和网站，尤其是学完 C++ 基础后，不知道自己下一步要干什么，或者感觉 C++ 学习总是卡在某些地方，这时候阅读一些免费的文档与浏览一些网站，过掉这些障碍，C++ 学习之路会顺畅很多，今天在此分享一些学习文档和学习网站，希望有所帮助。 cplusplus 一个优秀的 C++ 学习网站，除了提供相应的教程之外，还有一个很棒的论坛。和其它网站相比，它的价值更多体现在参考上，因为里面解释了许多编程概念。 http://www.cplusplus.com/
推荐10个堪称神器的 Java 学习网站
热门推荐
沉默王二
10-28 14万+
Java学习网站，有了这些，成为大牛不在话下
聊聊自学，让你事半功倍的学习网站和工具
Jack-Cui
04-13 3万+
压箱底的藏货~
雅思学习网站
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
07-05 2799
在准备雅思考试的过程中，学习资料很关键。 找到优质的学习资料，加上好好利用，你就能少走很多弯路。 除了剑雅真题、杨凡长难句、顾家北写作这类大家熟知的经典资料外，很多网站上的免费资源也能助你一臂之力。 接下来就给大家推荐几个强大的雅思学习网站，很多雅思老师都在用哦~ 听力提升：elllo 网址：http://www.elllo.org/ elllo是个在线英语听力网站，有超过2500个听力课程，按难易度分为初级、中级、进阶，并提供7种方式让大家练习。特別适合正在准备IELTS的考生！ 很多同学可能只习惯于听标
硬件学习网站
qq_29933577的博客
04-16 5674
1.资源搜索 google x度就是辣鸡 2.Hackday https://hackaday.io/projects 一天刷几十遍的开源硬件项目网站 3.Github https://github.com/ 也不全是软件，FPGA的开源矿机了解下 4.CircuitMaker https://workspace.circuitmaker.com 硬件版github+altium 5.电路城...
日常学习网站
折翼孤雁
03-26 2万+
机器视觉/图像处理类网站 1)halcon学习网Halcon学习网 2)51halcon: Halcon视觉之家-51Halcon专注于机器视觉技术 3)重码网：重码网-halcon-merlic-visionpro-python-java-vc-c#-wpf-vb-delphi-PowerBuilder-Matlab-android-ios-windows phone-微信-php-jsp-perl-asp-asp.net-ruby-go-opencv-labview-Matrox Mil-Sh..
linux 学习网站
manongxianfeng的博客
02-26 6941
一.鸟哥的Linux私房菜（http://vbird.dic.ksu.edu.tw/）http://linux.vbird.org/new_linux.php ​ 只要学习过Linux的人应该都听说过鸟哥吧！对于初学者来说，经典中的经典。 二.Linux中国（https://linux.cn/） ​ 这是一个关于Linux的资讯网站，网站提供了各种关于Linux的资讯你都可以在这里找到 三.实验楼（https://www.shiyanlou.com/） ​ 这是一个IT.
java软件学习网站_Java程序员必看的十大学习网站
weixin_33273250的博客
02-17 2490
无论是作为资深Java程序员，还是刚刚Java入门的小白，都不可缺少平时学习的网站。以下小编收集了Java程序员必看的十大学习网站，这些网站可以提供信息、以及一些很棒的讲座 , 还能解答一般问题、面试问题等，或许你会怀疑这些网站真的适合任何水平的Java程序员吗？但是我认为，对于Java程序员来说，这些网站都是当下最有用的学习网站，就看大家如何使用它们了。1、Stack overflowStack...
Android学习网站
cxjwpp的博客
09-09 2099
程序员大本营：https://www.pianshen.com/search
学习网站记录
qq_44849479的博客
07-28 2186
学习网站记录
强烈安利一波，程序猿学习网站
QianT
03-07 9065
菜鸟，几年积累下来的一些程序猿学习网站，安利一波！！！ 一、IT技术社区 1.优快云 网址：https://www.youkuaiyun.com/ 优快云是全球知名中文IT技术交流平台，创建于1999年,包含原创博客、精品问答、职业培训、技术论坛、资源下载等产品服务，提供原创、优质、完整内容的专业IT技术开发社区.。 2.开源中国 网址：https://www.oschina.net/ ...
在线学习网站DEMO源码(JAVA 毕业设计 J2EE)
12-31
在线学习网站DEMO源码基于JAVA技术和J2EE框架，为开发者提供了一个完整的在线教育平台的实例。这个项目是JAVA毕业设计的一部分，旨在帮助学生理解并实践企业级应用的开发流程，同时也适合进行课程设计或者技术研究。...
编程学习网站大全（C++/OpenCV/QT方向）—— 资源导航与深度评测
最新发布
m0_69718028的博客
06-11 3325
编程学习网站大全（C++/OpenCV/QT方向）—— 资源导航与深度评测
2020-09-07
like_study_cat的博客
09-07 1532
# Copyright 2018 The AI boy xsr-ai. All Rights Reserved. # # Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); # you may not use this file except in compliance with the License. # You may obtain a copy of the License at # # http://www.apache.
Group Convolution分组卷积
like_study_cat的博客
08-13 449
目录 写在前面 Convolution VS Group Convolution Group Convolution的用途 参考 写在前面 Group Convolution分组卷积，最早见于AlexNet——2012年Imagenet的冠军方法，Group Convolution被用来切分网络，使其在2个GPU上并行运行，AlexNet网络结构如下： Convolution VS Group Convolution 在介绍Group Convolution前，先回顾下常规卷积是怎么.
MobileNet V2 - 再探
like_study_cat的博客
08-13 439
MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 主要贡献有2点： 1，提出了逆向的残差结构（Inverted residuals） 由于MobileNetV2版本使用了残差结构，和resnet的残差结构有异曲同工之妙，源于resnet，却和而不同。 由于Resnet没有使用depthwise conv,所以，在进入pointwise conv之前的特征通道数是比较多的，所以，残差模块中使用了0.25倍的降维。而MobileNet v.
GoogleNetV1~V3
like_study_cat的博客
08-11 328
Inception v1的网络，主要提出了Inceptionmodule结构（1*1，3*3，5*5的conv和3*3的pooling组合在一起），最大的亮点就是从NIN（Network in Network）中引入了1*1 conv，结构如下图所示，代表作GoogleNet 假设previous layer的大小为28*28*192，则， a的weights大小，1*1*192*64+3*3*192*128+5*5*192*32=387072 a的输出featuremap大小，28*28*64+
Xception
like_study_cat的博客
08-11 235
Xception: DeepLearning with Depthwise Separable Convolutions 这篇文章主要在Inception V3的基础上提出了Xception（Extreme Inception），基本思想就是通道分离式卷积（depthwise separable convolution operation）。最终实现了 (1)模型参数有微量的减少，减少量很少，具体如下， (2)精度较Inception V3有提高，ImageNET上的精度如下， 先说...
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