GitHub 标星 370k!免费编程资源大合集,从此自学不花一分钱

01 引言

你是否曾为了一本绝版的编程书而四处寻找PDF?是否因为昂贵的正版书籍或课程而犹豫不前?在技术日新月异的今天,如何找到免费、高质量且系统化的学习资料,成了许多开发者(尤其是初学者)面临的第一个挑战。

今天,要向大家介绍一个在GitHub上被奉为“程序员宝藏”的神奇项目——free-programming-books。它不是一个简单的书单,而是一个由全球开发者共同维护的、涵盖几乎所有编程语言和技术的知识宇宙。接下来,就让我们一起揭开它的神秘面纱,看看这个标星超过30万的“开源宝库”如何让你的编程学习之路事半功倍,且不花一分钱。

02 项目介绍

free-programming-books 是一个由全球开发者社区共同维护的巨型资源库,专门收集和分享免费的编程相关教育资源。它的核心使命是无论其经济状况如何,都让编程知识变得对所有人开放和可及。

因为面向全球,所以收藏了各个国家的40多种语言的资源。

资源涉及操作系统、python、Java、AI、运维等多个领域。资源类型远不止是电子书,还包括:

  • 免费电子书: 涵盖几乎所有编程语言、框架、理论和领域的经典和现代书籍。
  • 在线课程: 链接到像 CourseraedXUdacity 等平台的免费课程。
  • 交互式编程挑战: 如 FreeCodeCampLeetCode 免费题集等。
  • 播客和视频: 编程相关的播客节目和技术大会演讲视频。
  • 问题集与竞赛编程: 适合练习算法和数据结构。
  • 编程环境设置指南: 帮助新手配置开发环境。

GitHub地址:github.com/EbookFounda…

03 如何使用

官方提供了可视化的搜索,非常方便。官方地址:

ebookfoundation.github.io/free-progra…

可以在①处搜索需要的资源,通过②过滤需要的语言。

也可以自行查找:

也可以在GitHub上选择中文,然后看看有哪些资源:

github.com/EbookFounda…

04 小结

总而言之,free-programming-books 项目远不止是一个资源列表,它用最直接的方式告诉我们:学习的门槛不应被金钱所阻碍。

  • 对于学习者,它是一个取之不尽的能量站,能支撑你从入门到精通的整个旅程。
  • 对于社区,它是一个充满活力的协作典范,证明了集体的力量能够创造何等巨大的公共价值。

下次当你需要寻找学习资料时,不必再盲目地在搜索引擎中徘徊,先来这个宝库看看吧。收藏、分享这篇文章,或者直接Star那个GitHub项目,让它成为你技术工具箱里最坚实的基石。毕竟,最好的东西,往往是免费的。

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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