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关于我

  一只不断学习的小菜鸟,一个酷爱运动,喜欢弹琴看电影读书的程序猿,目前是一个在包邮区某985读研一的南京小杆子,本科大部分时间在搞大数据,分布式计算的一些东西,本科时候折腾 Hadoop 和 Spark ,有点基础,研究生在入门机器学习,不想学数学的程序员不是好程序员,希望可以坚持下去不要弃疗,哈哈。
  我的记性比较差,这个博客主要作为我的笔记本吧,当作技术博客,主要记录一些我在技术的收获,工程,理论,数学和算法都涉及到,包括我刷的 LeetCode 上的题。
  当然也有与技术无关的,有一些我的读书笔记和书评,主要是一些非IT类的书籍,很杂,个人除了计算机外,对金融,心理学和历史也非常感兴趣,IT 方面的书就不写书评了,有用的东西我都会总结到我的博客里,我还特别喜欢看电影,我的书单和看的电影可以到我的豆瓣上看看。
  我可以提供的社交信息都在左边栏下方,如果你想联系我,可以直接通过我的邮箱:hazzacheng@gmail.com
  有志者,事竟成!

课程与书籍

  课余我还学了些挺不错的课程,主要是 Coursera,MIT OpenCourseWare, Youtube 和 B 站上的。

  1. Essense of Linear Algebra
  2. Essence of calculus
  3. Mathematics for Machine Learning
  4. Introduction to Probability
  5. Machine Learning
  6. Deep Learning
  7. 凸优化
  8. 强化学习纲要
  9. 機器學習基石
  10. 機器學習技法
  11. MIT A 2020 Vision of Linear Algebra, Spring 2020
  12. 頑想學概率:機率

  同时,还有一些我看过的我觉得很不错的专业书籍:

  1. 算法导论(原书第3版)
  2. 第一本Docker书 修订版
  3. 深入理解Java虚拟机(第2版)
  4. 图数据库
  5. 算法竞赛入门经典(第2版)
  6. Go语言学习笔记
  7. 白话区块链
  8. 深入理解Scala
  9. Scala编程
  10. Scala编程思想(原书第2版)
  11. 网络是怎样连接的
  12. 计算机网络(第6版)
  13. C Primer Plus
  14. C++ Primer Plus
  15. Hadoop技术内幕:深入解析MapReduce架构设计与实现原理
  16. Hadoop实战(第2版)
  17. Maven实战
  18. Java编程思想 (第4版)
  19. Java核心技术·卷1:基础知识(原书第9版)
  20. Java核心技术(卷2):高级特性(原书第9版)
  21. Java并发编程实战
  22. Effective java 中文版(第2版)
  23. Hadoop技术内幕 : 深入解析YARN架构设计与实现原理
  24. Hadoop 2.X HDFS源码剖析
  25. 线性代数应该这样学
  26. C程序设计语言
  27. 鸟哥的Linux私房菜
  28. 概率导论(第2版·修订版)
  29. Spark SQL内核剖析
  30. 机器学习
  31. 深入理解AutoML和AutoDL:构建自动化机器学习与深度学习平台
  32. 统计学习方法
  33. 这就是搜索引擎
  34. 动手学深度学习
  35. 数学之美 (第二版)
  36. Reinforcement Learning
  37. 强化学习:原理与Python实现
  38. Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
  39. 神经网络与深度学习
  40. 线性代数及其应用
  41. 凸优化
  42. 普林斯顿微积分读本(修订版)
  43. 解析深度学习:卷积神经网络原理与视觉实践
  44. 深度学习推荐系统

专题

  我的博客里包括了一些专题,这里简单的索引下。

LeetCode

  LeetCode 比较多,可以从这里看看。

机器学习基础笔记

AutoML HPO 学习笔记

NAS 学习笔记

强化学习笔记

Scala 学习笔记


坚持原创技术分享,您的支持将鼓励我继续创作,π(3.14)元就够啦!



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