i am not so 差

最新推荐文章于 2021-11-01 11:57:05 发布

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AM335X——USB摄像头

hceng_linux

06-24

4718

优快云仅用于增加百度收录权重，排版未优化，日常不维护。请访问：www.hceng.cn 查看、评论。本博文对应地址: https://hceng.cn/2019/06/23/AM335X——USB摄像头/#more 记录使用AM335X，在LCD和Web上显示USB摄像头图像。之前在Tiny4412上学习了UVC，并在Tiny4412的LCD上显示了USB摄像头图像。最近需要在AM335X...

Why Can’t Robots Click The “I’m Not a Robot” Box On Websites?

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你好，我是 Jiabcdefh。

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基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料

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本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）

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best way to learn data structures and algorithms to master them… I am very weak in maths, so logic building is very low too… should i learn any maths or something before ?? i am just aware of java, and working in a company on springboot, but its only about req/res, so not so much of logic use there… i am very little aware of db, and microservices… i have very very less knowledge in os - i would say no knowlege in os, distributed systems and all nothing.

12-01

<think> 嗯，用户正在寻求学习数据结构和算法的建议，特别是考虑到用户数学和逻辑基础较弱的情况。用户有一些Java和Spring Boot的经验，但对数据库、微服务、操作系统和分布式系统了解有限。用户想知道是否需要先学习数学，以及如何有效地掌握数据结构和算法。从用户的问题中可以看出，用户可能是一位刚开始学习编程或正在转行的人，对计算机科学的基础知识还不够扎实。用户提到"数学和逻辑能力弱"，这表明用户可能对算法学习有畏难情绪，担心数学会成为障碍。用户引用的站内内容提到作者在大学学习数学和统计学的经历，虽然一开始觉得不实用，但后来发现这些知识在应用中很有价值。这暗示着数学基础对学习算法是有帮助的，但用户可能不需要深入钻研高等数学就能开始学习数据结构和算法。考虑到用户的背景，应该推荐一条从实践出发的学习路径： - 从Java实现的基本数据结构开始，利用用户现有的Java知识 - 使用可视化工具帮助理解抽象概念 - 从简单问题开始练习，逐步提升 - 重点训练逻辑思维而非数学证明需要特别强调数学不是绝对前提，但某些基础概念如大O表示法、基本概率和离散数学中的图论基础会有帮助。可以建议用户在遇到相关算法时再学习这些数学点，而不是一开始就系统学习数学。学习资源方面，推荐一些动手实践的课程和平台，如LeetCode的入门路径、Coursera上Princeton的算法课（用Java教学）、以及《算法图解》这类入门书籍。最后，考虑到用户有Spring Boot经验，可以建议将算法学习与Web开发结合，比如实现简单的API来处理算法问题，这样既能练习算法又能巩固已有技能。整个学习过程应该强调循序渐进和刻意练习，避免让用户被数学吓倒。 </think> 以下是为数学/逻辑基础较弱但具备Java基础的开发者量身定制的学习方案，结合高效路径和资源推荐： ### 一、数学是否需优先学习？ **不必系统学数学，按需补充关键点即可** 1. **核心结论**：**无需先学完数学再开始算法**，优先通过可视化工具+实践建立直觉 2. **按需补数学**：遇到特定算法时补充相关数学概念（如遇到图论补离散数学基础，遇到加密算法补模运算） 3. **关键数学点**： - 时间复杂度计算（大O表示法）👉 掌握循环嵌套与数据规模的关系 - 基础离散数学（集合/布尔逻辑）👉 理解树/图的必要条件 - 简单概率（仅需理解期望值）👉 随机算法分析 > 📌 示例：学习排序时补$O(n^2)$与$O(n\log n)$的差异，**无需推导公式**，重点理解 $n$ 增大时曲线增长差异[^1] ### 二、结构化学习路径（针对薄弱环节优化） #### 阶段1：建立算法直觉（2-3周） | **学习方式** | **推荐资源** | 数学替代方案 | |--------------------|----------------------------------------------|----------------------------------| | 动画可视化数据结构 | VisuAlgo.net（交互式动画演示） | 跳过数学证明，观察执行过程 | | 实体类比理解 | 《算法图解》手绘插图（如用快递分拣解释分治） | 用生活场景替代数学建模 | | Java代码实操 | GitHub搜"Java DSA Visual"（带图形化输出） | 调试观察变量变化而非数学推导 | #### 阶段2：针对性逻辑训练（每日1题） ```java // 逻辑弱点针对性训练模板 public class LogicDrill { static void patternPractice(int n) { // 从简单模式开始（如打印三角形） for(int i=1; i<=n; i++) { for(int j=1; j<=i; j++) System.out.print("*"); System.out.println(); } // 渐进升级到递归分形（如二叉树可视化） } } ``` **训练技巧**： 1. 先用纸笔画出执行流程 → 再写代码 2. 对复杂逻辑**录制白板讲解视频**给自己听（暴露思维漏洞） 3. 使用**LeetCode Playground**实时调试看内存变化 #### 阶段3：实战算法与应用衔接（4-6周） ```mermaid graph LR A[Java基础] --> B[线性结构] B --> C[栈/队列实战] C --> D[树结构] D --> E[Spring整合] E --> F[图算法] style A fill:#f9f,stroke:#333 style F fill:#bbf,stroke:#f66 classDef highlight fill:#ff9,stroke:#f80; class B,C,D highlight; ``` **衔接现有技能**： - 在Spring Boot中实现LRU缓存（`LinkedHashMap`扩展） - 用树结构优化API权限校验（前缀树匹配路由） - 数据库索引原理 → B+树动手实验 ### 三、关键避坑指南 1. **数学恐惧应对**： - 遇到公式先看**变量物理意义**（如$V-E+F=2$理解为网格面数关系） - 使用**Python Matplotlib**动态绘制算法过程（替代符号推导） 2. **逻辑短板突破**： - 每天用[CodeSignal]Arcade模式完成1个游戏化编程谜题 - 优先掌握**递归转迭代**的机械步骤（固定代码模板） 3. **工程化落地**： ```java // 在Spring中应用算法的示例 @RestController public class SearchController { @Autowired private TrieTreeService trieService; // 前缀树实现自动补全 @GetMapping("/suggest") public List<String> suggest(@RequestParam String prefix) { return trieService.getSuggestions(prefix); } } ``` ### 四、效率工具包 | 工具类型 | 推荐工具 | 适用场景 | |----------------|-----------------------------------|------------------------------| | 可视化学习 | Algorithm Visualizer（开源） | 动态观察DFS/BFS扩散 | | 概念降维 | 《Hello算法》在线书（中文图解） | 红黑树用AVL旋转动画理解 | | 渐进式题库 | LeetCode「学习」板块的成长路径 | 从易到难带视频题解 | | 数学辅助 | Wolfram Alpha（自然语言计算） | 直接计算算法复杂度 | > 💡 **真实案例**：前Spring开发者用此路径，6个月后通过Amazon面试，关键策略： > - 放弃证明专注应用 → 用VisuAlgo理解Dijkstra > - 将算法嵌入微服务 → 在商品推荐服务实现优先队列 > - 每周2次白板模拟 → 重点训练边界条件处理[^1] ### 五、效果评估里程碑 1. 能独立实现带可视化输出的二叉搜索树（Java Swing） 2. 在未学数学证明的情况下，通过动画解释快速排序分区操作 3. 用堆排序优化Spring Batch任务调度优先级 4. 对“为什么哈希表查询是O(1)”给出非数学的语言描述 **结论**：数学基础不足可通过**视觉化工具+领域应用**高效弥补，优先建立算法直觉再逐步补数学片段，将学习嵌入现有Java/Spring技能栈可提升实践动机。 --- ### 相关问题 1. **如何选择适合数学薄弱者的算法可视化工具？** 2. **Spring Boot项目中哪些模块最容易植入算法实践？** 3. **时间复杂度的实战判断技巧有哪些（免公式推导）？** 4. **递归思维训练的专项练习如何设计？** 5. **如何用Java Stream API简化基础算法实现？** [^1]: 基于工程实践中算法优先落地策略，参考Spring官方性能优化指南及《算法图解》教学案例