HowJul的学习笔记
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🌈 课程笔记
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说明
编译原理
硬件安全基础
网络安全原理与实践
面向信息安全的信号处理
面向信息安全的信号处理
第一章 信号与系统
第二章 信号频域分析
第三章 采样与滤波
第四章 语音信号处理
第五章 数字图像处理与安全
第六章 信息安全中的毫米波感知
第七章 无线通信安全
技术沟通
技术沟通
1.文献检索
2.文献阅读
3.文献综述
4.技术文档的结构
5.技术文档的语言
6.演示方法
7.演讲方法
计算机动画
高级数据结构与算法分析
高级数据结构与算法分析
期末复习
1.AVL Tree&Splay Tree
2.Red-Black Trees&B+ Trees
3.Inverted File Index
4.Leftist Heaps and Skew Heaps
5.Binomial Queue
6.Backtracking
7.Divide and Conquer
8.Dynamic Programming
9.Greedy Algorithms
10.NP-Completeness
11.Approximation
12.Local Search
13.Randomized Algorithms
14.Parallel Algorithms
15.External Sorting
参考
计算机系统III
计算机系统III
第3课
第4课
第5课
第6课
第7课
第8课
第9课
第10课
第15课
第16课
第17课
第18课
第19课
第20课
第21课
第22课
第23课
第24课
第25课
第26课
第27课
第28课
第29课
操作系统导论笔记
lab1
lab2
lab3
lab4
lab5
期末
密码学
软件安全
软件安全
0.Introduce
1.Overview
2.Basic Principles
3.Buffer Overflow
4.Ret2libc & ROP
5.ROP & BROP
6.Format String Attack
7.Static Analysis
8.Symbolic&Concolic Execution
9.Taint Analysis
10.fuzz
11.SFI&CFI
数据安全与隐私保护
数据安全与隐私保护
1.Course Overview
2.User Authentication
3.Unix Discretionary Access Control
4.MAC and Intergrity Protection
5.Role Based Access Control
6.Modern Crypto
7.Stream Ciphers and CPA Security
8.PRF, CPA Security and CCA Security
9. Message Authentication Code
10. Number Theory Basics
11. Key Management and The Need for Public Key Cryptography
13. RSA Encryption
14. Digital Signature
15. Differential Privacy
展示（零知识证明）
机器人导论
机器人导论
第三课 微控制器
第四课 机器人传感器
第五课 机器人驱动原理概述
第六课 机器人驱动原理概述-2
第七课 机器人设计与传动-1
第八课 机器人设计与传动-2
第九课 机器人运动学和坐标变换
第十课 里程估计
第十一课 机器人视觉
第十二课 规划导论
第十三课 集群
中国现当代小说赏析
中国现当代小说赏析
中国现当代小说简脉
沈从文小说赏析
张爱玲小说赏析
谌容小说赏析
余华小说赏析
刘震云小说赏析
鬼子小说赏析
计算机系统II
计算机系统II
1.OS Services & Structures
2.OS Structures
3.Process
4.Threads
5.Threads_b
6.CPU_Scheduling
7.Mars
8.Synchronization Tools
期末
数据结构基础
数据结构基础
期末复习
exam
exam
说明
21-22期中卷
期中卷
lec
lec
lec1-6
lec7
lec8
lec9
lec10
lec11
lec12
lec13-14
面向对象程序设计
面向对象程序设计
期末复习
lec
lec
exam
lec11
lec12
lec13
lec14
lec15
selfstudy
selfstudy
self1
self2
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self4
self5
self6
self7
self8
self9
self10
计算机系统I
🌱 工具琐碎
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Pytorch学习笔记
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Pytorch1
Pytorch2
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🤖 人工智能基础
🤖 人工智能基础
开始
动手学深度学习
动手学深度学习
第零章 安装
第零章 安装
第一章 引言
第一章 引言
第二章 预备知识
第二章 预备知识
数据操作
数据预处理
线性代数
微积分
自动微分
概率
查阅文档
第三章 线性神经网络
第三章 线性神经网络
线性回归
线性回归的从零开始实现
线性回归的简洁实现
softmax回归
图像分类数据集
softmax回归的从零开始实现
softmax回归的简洁实现
第四章 多层感知机
第四章 多层感知机
多层感知机
多层感知机的从零开始实现
多层感知机的简洁实现
模型选择、欠拟合和过拟合
权重衰减
暂退法(Dropout)
前向传播、反向传播和计算图
数值稳定性和模型初始化
环境和分布偏移
实战Kaggle比赛：预测房价
第五章 深度学习计算
第五章 深度学习计算
层和块
参数管理
延后初始化
自定义层
读写文件
GPU
第六章 卷积神经网络
第六章 卷积神经网络
从全连接层到卷积
图像卷积
填充和步幅
多输入多输出通道
汇聚层
卷积神经网络（LeNet）
第七章 现代卷积神经网络
第七章 现代卷积神经网络
现代卷积神经网络
深度卷积神经网络（AlexNet）
使用块的网络（VGG）
含并行连结的网络（GoogLeNet）
批量规范化
残差网络（ResNet）
稠密连接网络（DenseNet）
李宏毅机器学习课程
李宏毅机器学习课程
Lec1 Introduction of Deep Learning
Lec2 What to do if my network fails to train
Lec2 What to do if my network fails to train
0_General Guidance
1_Local Minimum And Saddle Point
2_Batch and Momentum
3_Adaptive Learning Rate
4_Batch Normalization
5_Classification
Lec3 Image as input
Lec4 Sequence as input
Lec4 Sequence as input
1_Self-attention
2_Self-attention
Lec5 Sequence to sequence
Lec5 Sequence to sequence
1_Transformer
2_Transformer
Lec6 Generation
Lec6 Generation
1_GAN
2_GAN
3_GAN
4_GAN
Lec7 Self-supervised learning for Speech and Image
Lec7 Self-supervised learning for Speech and Image
1_BERT
2_BERT
3_BERT
Lec8 Auto-encoder/ Anomaly Detection
Lec8 Auto-encoder/ Anomaly Detection
1_Auto-encoder
2_Auto-encoder
Lec9 Explainable AI
Lec9 Explainable AI
1_Explainable AI
2_Explainable AI
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