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Basic_CS
Algorithm
Leetcode 刷题
数据结构及算法思想的实现
Computer Systems
01-Overview
算力核心-CPU
算力核心-GPU
计算平台的评价:算力/带宽
Network
Security
01-[概念]安全与算法
OpenSSH
01-OpenSSH基础
[应用] 基于OpenSSH的密钥管理
OpenSSL
02-OpenSSL
[应用]基于openssl的CA签发全流程
基于ISO模型通信笔记分类
5.会话层
安全外壳协议SSH
文件传输协议FTP
远程过程调用协议 RPC
从聊天室的实现看网络通讯
通讯概述
OS
Linux
Linux 图像界面
文件格式与文件系统
系统设计概述
进程间通信(IPC,Inter-Process Communication)
Big_Data
基础理论
[课程]--大数据专项
实践
Mysql 杂谈
Spark
pyspark sql 编程
关系型数据库设计
Computer_Vision
Algorithm_Theory
01-计算机视觉基础
02-数字图像处理基础
X_计算机视觉相关文章
场景
OCR
字符识别
01-字符(文字)识别概述
CTC--全时连接分类器
人脸识别
人脸识别基础
物体识别
物体识别基础
目标追踪
目标追踪
车牌识别
车牌识别技术概述
滤波
特征提取
特征提取网络
计算机视觉模型基础
音视频处理
视频基础知识
视频编解码
Library_Platform
FFmpeg
01_FFmpeg--基础
02_ffprobe组件--查看多媒体文件信息的模块
03_FFplay--基础
FFmpeg_python
01_VidGear--FFmpeg的python实现
02_pyav--FFmpeg的python实现
Gstreamer
01_GStreamer--基础
02_gstreamer-vaapi--支持VA-API的GStreamer
GStreamer_python
01_Gstreamer python 实践
01_Gstreamer的python实践--基于opencv
OpenCV
基础
01_OpenCV--基础
02_OpenCV--GUI操作
03_OpenCV--数字图片处理
04_OpenCV--形态学操作
06_OpenCV--图像上绘画
OpenCV 图像变换
OpenCV 融合深度神经网络
Media_Server
01 媒体服务基础
Protocols
01 音视频协议Protocols. 基础
01_RTSP协议
01_RTSP协议
Data_Science
Algorithm
大规模分布式计算
一步一步走向大规模机器学习
推荐系统
推荐系统
时间序列分析
01-时间序列数据统计性描述
时间序列数据分析、处理及预测
时间序列数据可视化
机器学习基础
01-模型构建及评价基础
基于最优化的模型
最优化问题--基本形式
最优化问题--损失函数的讨论
最优化问题求解--优化方法
模型的评估与选择
02-经典模型
knn
支持向量机
线性回归模型
逻辑回归模型
[课程、汇总]--数据挖掘课程笔记
决策树
强化学习
特征工程
自动调优算法
采样
集成学习
自然语言处理
语言模型及特征抽取
基于SQuAD数据训练对话系统--基于项目的BERT原理及实践
注意力机制Attention
自然语言前处理
语言表示
Library_Platform
00-Numpy
01_Numpy 基础
02_Numpy--财务分析
为了更快的Numpy
01-Pandas
Numpy与Pandas的关系与对比
Pandas功能
为了更快的 Pandas
02-Scikit-Learn
scikit-learn 笔记
为了更快的sklearn
模块分解笔记
1.分类问题
2.回归模块
3.聚类模块
4.降维模块
5.模型选择与评估
6.预处理模块
通过 sklearn 进行大规模机器学习
03-Gradient_boosting_framework
LightGBM
Xgboost
xgboost 概述
使用
xgboost--原生API使用
xgboost--基于sklearn API的使用
xgboost分布式训练
策略
xgboost 调参策略
为了更快的xgboost
04-Tensorflow 1.x
[汇总] Tensorflow 的几个模块理解(core)
安装
Tensorflow的硬件基础及安装
实践
Tensorflow 基本操作
Tensorflow 实现SVM
Tensorflow_在RNN实践中的几点理解
大规模机器学习--分布式Tensorflow
更快的Tensorflow
模块分解笔记
01-Tensorflow底层基本架构
Tensorflow Estimator
Tensorflow I/O问题
Tensorflow 图的管理
Tensorflow 多模型加载
Tensorflow 里的优化器
Tensorflow_Saver 模型的保存与加载
Tensorflow_异常集锦
Tensorflow中张量形状变换
TensorFlow中的多线程
TensorFlow中的数据类型
辅助工具
Tensorflow Profiler 程序性能测试与优化
TensorFlow Serving--模型服务部署
TensorFlow Transform--数据预处理
TensorFlow 预训练模型仓库
Tensorflow可视化工具--Tensorboard
Tensorflow数据可视化工具--TensorFlow Data Validation
05-Tensorflow 2.x
01-Tensorflow 2.X-101
Tensorflow 2.0 Image
Tensorflow 2.0 图的管理
Tensorflow 2.0 模型的保存与加载
Tensorflow 2.0可视化工具--Tensorboard
融合Tensorflow后的 Keras
06-Pytorch
Pytorch
Pytorch--Tensor基本操作
07-Keras
Keras基础简介
模块分解
Keras finetune
Keras Layer 常见网络层
Keras Model
Keras 模型保存与加载
NNI--自动机器学习(AutoML)工具包
Scipy
scipy--数据科学库
深度学习的训练平台及模型概览
Tools
机器学习模型可视化
01-Tensorborad Tensorflow经典模型结构可视化工具
02-Netron 模型结构可视化神器
03-VisualDL 百度飞桨PaddlePaddle可视化分析工具
04-Others 其他可视化方法
模型仓库
预训练的模型仓库
生产部署
ONNX[推荐]
openvino
ONNX[推荐]
边缘计算
硬件加速编程
CPU_and_Integrated_GPU
Intel® DNNL /MKL-ML
Intel® nGraph(已经弃用)
Intel® OpenVINO toolkit
GPU
CUDA及CUDA编程
DirectML--Windows下的GPU加速
TensorRT
数据科学的tips
Distributed_System
00-分布式系统基础
00-集群管理概述
01-分布式存储系统
01-分布式文件系统
01-分布式文件系统概述
HDFS--Hadoop 分布式文件系统
共享文件系统
02-分布式数据库
01-分布式数据库--从数据库扩容开始
Hbase
02-分布式计算系统
Spark
Spark
实践
Spark Core 基本用法
Spark 安装与部署
理论
RDD的概念、特点及运行原理
Spark 性能调优设置
Spark内存管理模型
分布式系统的数据倾斜问题
数据 Shuffle
03-数据仓库
Hive
04-数据采集及预处理
Flume--流数据采集工具
07-资源调度管理
Zookeeper
共享状态的资源调度
Kubernetes
资源调度概述
08-一体化解决方案
Ambari 套件
09-其他工具
Hadoop Yarn
Oozie--工作流调度
IOT
物联网--技术视角的概要
设备全生命周期管理
物模型
Parallel_Programming
CUDA--GPU 编程模型基础
OpenCL--并行编程环境
OpenMP 设计哲学和优点
Program_Management
代码管理
代码安全管理
代码质量及工程化
代码质量测试
自动化测试
工具
Git
[版本管理] 01_Git基本概念
[版本管理] Git 开发管理模式与规范
[版本管理] Git常用指令
Travis CI--持续集成CI工具
服务
[git 服务]]Github 使用笔记
体系建设
CMMI软件能力成熟度集成模型
软件开发 ISO质量管理
文档管理
中文技术文档的写作规范
测试用例模板
财务管理
项目成本控制
项目开发思想
[课程] Devops导论笔记--南京大学
Sass开发12要素
持续集成CI
Programming_Language
C++
c++笔记
构建工具
01_Make基础
02_CMake 基础
Go
Python
Python--优秀的参考资料
写好python
[代码规范]Python变量及函数命名注意事项
Python 垃圾回收机制
Python--写好日志及错误
Python--写好注释
Python--写好环境变量
Python--文件IO及路径问题
Python--装饰模式、修饰器讨论
Python--配置文件的读写
Python--高效有趣的语法规则
用好python
Python--单元测试实践
Python--多任务编程
Python--数据处理中的问题汇总
Python--数据库连接注意事项
Python--程序性能测试
Python中特有数据结构及特性
swig--Tensorflow等框架背后的Python/C++ 混合编程技术
封装包
管理好python
Python--虚拟环境配置、版本管理、镜像加速
高性能的python
Python--性能优化
Python--高性能编程
YAML--Yet Another Markup Language
编程语言发展历史
脚本语言
bat
shell
Tools
Dot 画图
Simiki--轻量级Wiki框架
VScode 的奇技淫巧
使用Markdown
Virtualization_and_Cloud_Computing
1. Virtualization虚拟化技术
虚拟化技术基础
2. Container容器技术
Docker
Docker Compose 镜像编排的最佳实践
Dockerfile的最佳实践
Docker实践
什么是runtime
利用VScode插件进行Docker全生命周期开发
3. Kubernetes容器集群管理
1. Kubernetes基础、原理及原生组件
k8s 理论
组件
[组件]kubectl--Kubernetes可执行命令终端
[组件]kustomize--Kubernetes配置文件管理
网络
[安全]k8s 认证、授权与资源管理
[服务]从外部访问Kubernetes中的Pod
[网络组件]Istio--微服务管理框架service mesh
k8s 网络基础
2. Kubernetes实践
k8s 常见问题
kubeadm 基本操作
kubectl 命令行
安装与卸载
k8s 安装与卸载
部署应用及服务
接合阿里云LoadBalance处理外部访问服务
3. Kubernetes进阶辅助工具
Heapster--容器集群监控和性能分析工具
Helm--Kubernetes的一个包管理工具
ksonnet--用于创建、分享、发布Kubernetes应用配置文件的框架
kubeboard--Kubernetes的可视化工具
kuboard--国产kubernetes的可视化面板
Minikube 实践
Kubernetes在高性能计算中的应用
1.Kuberflow
Kubeflow--让分布式ML在k8s上更便捷
2. Arena
Arena--基于Kubeflow的简化命令工具
Jupyter Notebooks on Kubernetes
TF job
分布式Tensorflow
4. Azure微软云组件
Azure Blob
Web_dev
Cookie 文档
Django 文档
Facebook Yarn 包管理器
Flask 开发
jupyter databoard
RESTful 文档
webhook开发
websocket开发
授权及密码管理设计