1.书单｜据说数据结构和算法、数据实战随书数据实战随书操作系统是科学科学程序员内功心法？
2.有哪些学科常常在论文中附上代码作为补充材料？
3.该死！Github上这些C++项目真香
4.什么是源码源码伪代码，什么是数据实战随书数据实战随书源代码？
5.七爪源码：NumPy 简介：5 个非常有用的函数
6.Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢？

书单｜据说数据结构和算法、操作系统是科学科学程序员内功心法？

       今日，有幸看到读者留言，源码源码量比小于1公式源码称数据结构和算法、数据实战随书数据实战随书操作系统为程序员内功心法。科学科学感谢各位对好书的源码源码期待，让我们一同探索书海，数据实战随书数据实战随书修炼这门神秘的科学科学内功秘籍。

       数据结构和算法，源码源码是数据实战随书数据实战随书程序员构建高效系统的核心。它们是科学科学解决问题的工具箱，是源码源码设计软件的基石。为此，推荐以下书籍，帮助你深入理解并熟练掌握：

       1、趣学算法

       本书以浅显易懂的方式，通过故事引出算法问题，包含多个实例及完美图解，结合学生提问，分析算法本质，并给出代码实现的详细过程和运行结果。特色包括实例丰富、图解通俗、深入浅出、实战演练和提供网络资源。

       2、趣学数据结构

       以C++语言为背景，本书从趣味故事引入算法复杂性计算及数据结构基础，涵盖线性、树形和图形结构，包括链表、栈和队列、树和图的应用等。内容涉及数据结构的广泛应用，结合大量图解，使抽象数据模型简单化，语言表述浅显易懂，帮助读者轻松掌握。

       3、编程的乐趣 用Python解算法谜题

       本书以Python语言讲解算法分析和设计，包含个广为人知的付费读书源码谜题，如多皇后、汉诺塔等。每个谜题后配有不同难度的编程习题，鼓励读者实践和提升。

       4、算法详解 卷1 算法基础

       本书是算法基础入门，包含渐进性分析、分治算法、随机化算法、排序和选择等主题，提供小测验、习题和编程题，便于自我检查和学习。

       5、人工智能算法 卷1 基础算法

       介绍人工智能基础算法，如维度法、距离度量等，本书以真实数值计算示例为读者提供清晰指导，适合无良好数学基础但对人工智能感兴趣的读者。

       6、编程珠玑 第2版

       本书通过生动故事讲述复杂编程和算法问题，引导读者创新思考，透彻阐述设计原则和解决问题的方法，配有C/C++语言编写的代码。

       7、Python算法教程

       本书以Python语言讲解算法分析和设计，内容包括树、图、计数问题等，每章后有练习题和参考资料，便于自我检查和进一步学习。

       8、算法谜题

       本书汇集经典算法谜题，涵盖古已有之和新出现的难题，部分作为知名IT企业面试题。书分概览、谜题、提示和答案四个部分，帮助读者理解算法设计。

       9、编程原本

       本书将数学理论应用于程序设计，讨论算法与保证其正确性的数学理论之间的联系，适用于软件开发人员和科学家及工程师。psram检查源码

       操作系统学习，让我们从基础入手：

       1、操作系统导论

       本书围绕虚拟化、并发和持久性三大概念，介绍现代系统的主要组件，如调度、内存管理和文件系统等，使用对话形式，提供真实代码和练习。

       2、UNIX操作系统设计

       本书以UNIX系统为例，全面介绍操作系统内核的内部结构，从文件系统、进程调度到存储管理等，每章后有大量实践题目。

       3、鸟哥的Linux私房菜 基础学习篇 第四版

       本书从入门到进阶，涵盖Linux规划、安装、文件管理、Shell编程和系统管理，提供图例、示例和习题，适合零基础读者。

       4、Linux内核深度解析

       本书深入剖析Linux内核关键子系统的原理，如引导过程、内存管理和文件系统等，结合图例和代码，引导读者理解内核源代码。

       5、Linux就该这么学

       本书面向RHEL 7系统，从基础讲起，逐步深入，详细讲解Linux服务原理和配置，匹配生产环境要求，提供图、表、示例和习题。

       6、Linux命令行大全

       本书分为四部分，从命令行基本语言、配置文件编辑、idea 源码翻译常规任务执行到shell编程，通过实例和示例，帮助读者掌握Linux命令行技巧。

       以上书籍，涵盖了数据结构、算法和操作系统的核心知识，是程序员不可多得的宝典。期待各位在书海中找到属于自己的内功心法，成为真正的技术高手。

有哪些学科常常在论文中附上代码作为补充材料？

       在学术研究中，附上代码作为补充材料的做法越来越普遍，尤其是在那些涉及到计算、数据分析、模型构建和算法设计的学科。以下是一些常常在论文中附上代码的学科：

       计算机科学：计算机科学是最常见的需要附上代码的学科之一。研究者在提出新的算法、数据结构、软件工具或系统时，通常会提供源代码，以便其他研究者验证结果、复现实验或者进一步开发。

       数据科学：数据科学领域的研究通常涉及大量的数据处理和分析。为了验证研究中提出的方法和模型，研究者会提供用于数据清洗、处理、分析和可视化的代码。

       机器学习和人工智能：在这些领域，研究者会开发新的学习算法或者改进现有算法。为了证明新算法的有效性，通常需要提供实现这些算法的代码，以及用于训练和测试模型的数据集。

       生物信息学：生物信息学结合了生物学、计算机科学和统计学，研究者在分析基因组数据、蛋白质结构或者生物大数据时，会使用到复杂的计算方法。因此，提供相关的代码可以帮助其他研究者理解分析流程并复现结果。

       物理学和天文学：在这些学科中，研究者可能会使用自定义的软件来模拟物理现象或者分析天文数据。提供代码可以使得其他研究者验证模拟结果或者使用相同的工具分析不同的数据集。

       化学和材料科学：在研究化学反应机制、材料属性或者分子动力学时，生鲜到家源码研究者可能会开发专门的软件或者使用计算化学的方法。在这种情况下，共享代码可以帮助其他研究者复现实验或者进行进一步的研究。

       地球科学：在气候模型、地理信息系统（GIS）分析或者地震学研究中，研究者会使用到复杂的数值模拟和数据分析技术。提供代码可以帮助其他研究者更好地理解研究方法和结果。

       数学：虽然数学研究通常不直接涉及编程，但在应用数学领域，如数值分析、优化理论或者金融数学中，研究者可能会开发算法来解决问题。在这些情况下，提供实现这些算法的代码是很有帮助的。

       工程学：在各种工程学科中，尤其是电子工程、机械工程和土木工程，研究者可能会开发用于设计、模拟和优化工程系统的软件工具。共享代码可以促进技术创新和知识传播。

       社会科学：在一些社会科学领域，如经济学、政治学或者社会学中，研究者可能会使用计算模型来模拟社会现象或者网络分析。提供代码可以帮助其他研究者理解和验证这些模型。

       总的来说，任何涉及到计算过程或者数据分析的学科都可能需要在论文中附上代码。这不仅有助于提高研究的透明度和可重复性，也促进了学术界的合作和知识的累积。随着开源文化的推广和数字化研究工具的发展，预计未来会有更多的学科采用这种做法。

该死！Github上这些C++项目真香

       在探索GitHub上寻找学习资源时，很多人可能会遇到大型且复杂项目，这些往往对初学者来说难以理解。但实际上，GitHub上不仅有大型项目，还有许多适合不同学习阶段的资源。以下整理了一些从入门到实战的C++项目，供学习者参考。

       首先，CPlusPlusThings 是一个全面的C++学习项目。它将学习内容分为基础、进阶、实战、新特性、设计模式、STL源码、并发编程、惯用法等多个部分。虽然在注释部分有些不尽人意，对新手友好度一般，但其系统性较强。通过天实战，可帮助学习者掌握语法和函数应用。

       C-Plus-Plus 是一个收集了大量C++算法的集合，涵盖了计算机科学、数学、数据科学等领域，适合对算法有深入需求的学习者。通过对比多个实现，了解不同策略和优化方法。

       CppTemplateTutorial 是一个中文的C++模板教学指南，旨在帮助读者理解模板语言。适合熟悉基本语法、STL及递归等编程方法的学习者。项目章节深入浅出，但遗憾的是，部分章节尚未完成。

       MyTinySTL 是一个小型STL库项目，适合C++新手练习。它用C++重写了小型的容器库和算法库，代码结构清晰，带中文文档和测试框架，是学习实践的好选择。

       Tinytetris 是一个终端版俄罗斯方块游戏，分为注释版和库版，适合对游戏编程感兴趣的初学者。通过此项目，可以学习基本的C++编程技巧。

       计算器项目由微软开源，提供了标准、科学、程序员计算器功能，以及度量单位和货币转换功能。学习微软工程师编写的代码，有助于提高阅读源码的能力。

       EliteQuant Cpp 是一个基于C/C++ 的多线程并发式高频交易平台，遵循现代设计模式，适合对高频交易有深入需求的学习者。它可独立运行，也作为其他项目的服务器端。

       Seafile 是一个开源云存储平台，提供文件集中存储、共享、跨平台访问等功能。它具有强大的云同步功能，适合需要集中存储、共享文件的学习者。

       Hikyuu Quant Framework 是一个基于C++/Python的开源量化交易研究框架，适合对量化交易感兴趣的学习者。它提供了策略分析、回测等功能，帮助理解系统化交易。

       ApolloAuto 是一个开源自动驾驶平台，适合对自动驾驶领域感兴趣的高级学习者。它包含定位、感知、车辆规划、运营等多个模块，涉及AI和大数据技术。

       这些资源覆盖了从基础到高级的C++学习阶段，适合不同层次的学习需求。通过系统学习和实践，可以提高C++编程技能。如果有更优秀的项目推荐，欢迎在评论区分享，一起学习进步。

什么是伪代码，什么是源代码？

       一、作用不同：

       1、伪代码中常被用于技术文档和科学出版物中来表示算法，也被用于在软件开发的实际编码过程之前表达程序的逻辑。

       2、源代码主要功用作用：生成目标代码，即计算机可以识别的代码。对软件进行说明，即对软件的编写进行说明。

       二、对编程语言的依赖不同：

       1、伪代码不依赖于语言的，用来表示程序执行过程，而不一定能编译运行的代码。在数据结构讲算法的时候用的很多。伪代码用来表达程序员开始编码前的想法。

       2、源代码是相对目标代码和可执行代码而言的。 源代码就是用汇编语言和高级语言写出来的地代码。目标代码是指源代码经过编译程序产生的能被cpu直接识别二进制代码。

       三、应用领域不同：

       1、伪代码中常被用于技术文档和科学出版物中来表示算法。伪代码不是用户和分析师的工具，而是设计师和程序员的工具。计算机科学在教学中通常使用虚拟码，以使得所有的程序员都能理解。

       2、计算机源代码最终目的是将人类可读文本翻译成为计算机可执行的二进制指令，这种过程叫编译，它由通过编译器完成。

       百度百科-伪代码

       百度百科-代码

七爪源码：NumPy 简介：5 个非常有用的函数

       与数字作斗争？让 NumPy 解决问题。

       介绍

       NumPy 是为科学计算设计的 Python 包。它利用与数学分支相关的各种公式，如线性代数和统计学。数据科学和机器学习领域的专业人员可能对 NumPy 的了解不够深入，但 NumPy 的优势在于其数组操作速度比 Python 列表快。下面通过示例对比了 Python 列表和 NumPy 数组的执行时间。

       “我们为什么要间接使用 NumPy？”

       除非您专注于应用数学或统计学，否则您通常需要处理表格形式的数据，并使用 Pandas 库进行数据预处理。 Pandas 是一个在 Python 中提供高性能数据操作的开源库。它建立在 NumPy 的基础上，因此使用 Pandas 需要 NumPy。

       有用的 NumPy 函数

       1. np.argmax() 函数

       返回沿轴的最大值的索引。使用 np.argmax() 时，可以按 SHIFT+TAB 查看文档字符串以获取更多细节。

       例子：创建一个二维数组来查找数组的 argmax()。输出结果将显示最大值的索引。

       输出结果如下：

       将数组 a 作为参数传递给 np.argmax() 后，将得到以下输出。

       2. np.tensordot() 函数

       用于计算沿指定轴的张量点积。打开文档字符串查看该函数的示例。给定两个张量 a 和 b，以及一个包含两个类似数组的对象，`(a_axes, b_axes)`，函数将对 a 和 b 的元素进行求和，这些元素位于指定轴 `a_axes` 和 `b_axes` 上。第三个参数可以是一个非负整数，表示将最后的“N”维度 `a` 和 `b` 相加。

       3. np.quantile() 函数

       计算沿指定轴的数据的第 q 个分位数。该函数提供了一种在数组中查找特定位置的方法。

       4. np.std() 函数

       计算沿指定轴的标准偏差，用于度量数组元素分布的分散程度。默认情况下，函数会将数组扁平化，但也可以指定轴进行计算。

       例子：通过示例演示 np.std() 的使用方法。

       5. np.median() 函数

       计算沿指定轴的中位数。该函数返回数组元素的中位数，提供了一种找到数据集中点的方法。

Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢？

       🌹🌹随着时代的发展，掌握一门技术已经是大势所趋了，同样的，计算机行业的欣欣向荣，很多小伙伴都想去尝试一下，于是就从学习Python开始了。

                作为一个有相关经验的大学生，下面我为每一个渴望得到回答的你整理了学习Python的步骤流程与推荐的书目↓（思维导图）

       ✍✍入门扫盲篇の一

       

           《看漫画学Python:有趣、有料、好玩、好用》

                   可以不夸张地讲,只要会电脑开关机的小伙伴就能看懂，适合培养学python的兴趣,主要通过三个漫画人物的简单对话，把复杂python问题通俗易懂地解释，内容包括python基础知识和库的使用方法，也有专门章节提供应用实例和同步练习题。我觉得这个书的益处就在于“通俗易懂”，不会给小白的感觉就是“天书”一样，不断的提升了对学习python的兴趣~~~

       ✍✍入门扫盲篇の二

       

         《对比 Excel,轻松学习Python数据分析》

                 我结合我自身的经历，讲述一下这本书的最大特点:集 Excel、 python、数据分析于一体。换句话说，就是对有Excel基础的人来说,不直接学python代码,而是通过对比 Excel的功能操作去学python,大大降低了学习门槛,对代码的畏难情绪也会降低很多，非常适合入门选手。这本书书呢，主要是运用于那个数据的处理分析方面的，也是一个研究的方向，感兴趣的小白可以入手了解一下~~~~

       ✍✍入门扫盲篇の三

         《Python编程:从入门到实践》

                  这本书呢，能让你快速掌握编程基础知识，写出可以解决实际问题的代码。这本书从最基础的定义开始讲起，重要概念都独立成章节,每个方法附有清晰的说明和实际案例讲解。这本书和别的编程教学书籍不太一样,这本书运用了很多身边的例子，大幅度的增强了学习的实践性~~~~~接下来呢，就到了我们的“行内人”级别了，再推荐一些进阶型的书籍↓

       ⭐    进阶入行篇の一

       

         《利用Python进行数据分析》

                   这本书籍是数据分析入门必读书籍的，书里详细介绍了利用Python进行操作、处理、清洗和整理数据等方面的基本要点和具体细节。还有大量的实践案例,用Python3个库numpy（数组)、pandas(数据分析)、matplotlib(绘图)应对一般的数据分析完全够用。我当时学习时候，直接学的是这本书，感觉还不错，挺到位的~~~~

       ⭐      行内学习篇の一

          《Python核心编程》

                  这本书呢，能坚持看到这本书的话，基本上Python已经不在话下了，里面会讲解一些通用应用的东西，比如正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、GUI编程等等，这里面可以培养良好的编程习惯~~~

       ✌♛✔最后呢，学习Python还是要一定认真的，都是需要去研读上面的每一本书才能成功的，不要永远都是翻开第一页在那里耍手机，天道酬勤，Python要注重实践性，多去敲一下代码才能够熟能生巧~~~~~

                 希望以上的回答能够帮到每个渴望得到回答的你~~~