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黑洞资源笔记

  1. 计算机科学资源集锦

    作者语:

    在学习计算机科学的过程中,我以书籍、论文、讲座视频、博客文章和播客的形式积累了重要领域的资源。我将它们用作参考(例如,每当我遇到相应领域的任务时)并研究了其中的一部分,但(因为我在大学学习物理和数学,而不是计算机科学)从未有机会深入研究它们。书签、书名和对 State-of-The-Art 知识参考的模糊回忆分散在我的 Goodreads、YouTube、Notion 列表中,直到我决定编制一个列表并一一浏览资源。我认为列举这些并获得出色工作的完整列表也可能对其他人有用。因为学习这些是一项严肃的工作,

    与其他具有 CS 资源的列表不同,我的列表不关注列表阅读的特定功能(例如免费,如 ossu/计算机科学课程),也没有尝试成为“完整”课程。我将收藏分为两部分:

    基础知识(下面的列表)是“经典”资源的“简短”列表,我有机会与之交谈的优秀工程师向我推荐最多。它专注于该领域最重要的战略概念,并努力对在该领域工作所需掌握的基础知识进行全面概述。
    进一步阅读包含更多指向短博客文章的链接、来自互联网的文章、更具体的资源。此列表包含更多我在浏览互联网时发现并在某些时候发现有用的资源。

    该系列的灵感也来自(并在某种程度上基于) erikgrinaker/readings

    Computer Science Resources | #计算机科学
  2. MIT 6.0001《计算机科学与Python编程导论》开放课程(2016)

    本课程适用于编程经验很少或没有编程经验的学生。它旨在让学生了解计算在解决问题中可以发挥的作用,并帮助学生,无论他们的专业如何,都对自己编写小程序的能力充满信心,从而使他们能够实现有用的目标。该课程将使用 Python 3.5 编程语言。

    这是一个半学期的课程。成功完成 6.0001 的学生可以继续学习 6.0002 计算思维和数据科学导论,该课程在下半学期授课。

    目标
    提供对计算在解决问题中可以发挥的作用的理解。
    帮助学生,包括那些不打算主修计算机科学和电气工程的学生,对他们编写小程序以实现有用目标的能力充满信心。
    定位学生,以便他们可以竞争研究项目并在具有编程组件的科目中表现出色

    官方地址 | YouTube | #计算机科学
  3. 苹果要求供应商遵守中方规定:不得单独标注“台湾”或“台北”等字样

    据知情人士透露,苹果公司告诉其供应商,中国海关要求台湾地区生产的元件进入大陆时必须标注产地为“中国台湾”或“中国台北”,不得单独使用“台湾”或“台北”等字样。苹果公司敦促供应商严肃对待此事,避免因违规导致供货受影响。报道称,苹果公司供应商目前正在为新款iPhone和今秋其他苹果新品的元件供货做准备。消息人士称,如在进口文件、表格中或包装箱上将商品生产地标注为“台湾”,中国海关可能将商品扣留检查,违规商品将被处以4000元人民币罚款,或被拒绝通关。

    知情人士补充说,为避免物流混乱和潜在的供应链中断问题,苹果还要求供应商制订应急计划,对当前商品包装箱和相关表格进行检查,并作出必要的修改。(环球时报)
  4. 一款灵感来源于 Smartisan TNT 发牌手的 Chrome 扩展插件。它能够让用户输入一个关键词后,用全新的交互方式一次性展现出用户所有收录进 Poker 的网站的搜索结果。而这个收录的网站,只需要有能进行搜索的 URL 即可。也正因如此,这款插件的作用绝不仅仅只是搜索引擎上的站内搜索。

    它还能:
    在办公上(邮箱、开发网站、素材网站)
    在学术上(翻译、论文网站、新闻网站)
    在旅行上(景点评测、游记、机票酒店美食、地图)
    在商品比价上(你能利用的网购平台,都能以你的所在地价格展示,并一目了然)
    在资源搜索上(BT、PT、网盘搜索、仓库……各种资源网站一目十行)

    Web Store | zip文件 | poker-search | #插件
  5. 这个网站可以非常直观地把 Python 的运行过程以可视化的方式展示出来,支持C、C++、Java等。方便初学者理解整个程序的每一步状态。

    图为快速排序的运行流程| 传送门
  6. 《动手学习深度学习》的笔记

    《动手学习深度学习》是李沐老师(AWS 资深首席科学家,美国卡内基梅隆大学计算机系博士)主讲的一系列深度学习视频。本项目收集了我们在寒假期间学习《动手学习深度学习》过程中详细的markdown笔记和相关的jupyter代码

    本项目的特色:
    markdown笔记与原课程视频一一对应,可以帮助大家一边听课一边理解。
    jupyter代码均有详细中文注释,帮助大家更快上手实践。
    课程视频共73节,单个视频平均时长不超过30分钟,预计寒假40天内可以学习完毕。

    在 《动手学习深度学习》 课程中,既有少量的机器学习的基础知识,比如:线性神经网络,多层感知机 等等;又有如今前沿应用的 各种深度学习模型:包括leNet,ResNet,LSTM,BERT…… 同时每一章节的讲解还配备由pytorch实现的代码、教科书等等,可以帮助同学在短期内掌握深度学习的基础模型与前沿知识和并提高实践能力。

    此外,本门课程还有相应的代码实现。每章都有相应的jupyter记事本,提供模型的完整python代码,所有的资源都可在网上免费获取。|#笔记

    B站教学 | 课程主页 | Github | #机器学习
    教材网址:中文版Dive into Deep Learning
    论坛网址:discuss.d2l.aidiscuss.pytorch
  7. 网络安全4大防御框架:NIST、ATT&CK、CyberKillChain、Diamond Model

    在安全事件分析上,杀生链与钻石模型经常使用,而ATT&CK由于太复杂了是当成字典按需查看的

    在资产威胁评估上,使用的是STRIDE模型,欺骗+篡改+否认+泄漏+拒绝服务攻击+特权提升

    在数据安全上,使用的是传统的4A(身份认证+授权管理+账号管理+审计)

    网络安全检测框架 | #框架