开篇 学习内核，每个人都有自己的学习方法，仁者见仁智者见智。以下是我在学习过程中总结出来的东西，对自身来说，我认为比较有效率，拿出来跟大家交流一下。​ 内核学习，一偏之见；疏漏难免，恳请指正。 为什么写这篇博客 刚开始学内核的时候，不要执着于一个方面，不要专注于一个子系统就一头扎到实际的代码行中去，因为这样的话，牵涉的面会很广，会碰到很多困难，容易产生挫败感，一个函数体中（假设刚开始的时候正在学习

很多人对Linux进行了一定的学习之后，都会有一种自己从头搭建一套Linux的想法，在这方面LFS和Gentoo都是不错的起点。不过虽然它们已经尽量提供详细文档了，但对于初学者来说还是存在一定的困难的。 因此本站特邀 PHILO （@看见微软我就跑）和 米油 两位同学将他们自己学习LFS的经验分享给大家，也希望大家一起来参与到LFS之旅中。 前言 LFS（Linux from scratch）是从

“与 Linux 一起学习”的所有文章： 与 Linux 一起学习：学习打字 与 Linux 一起学习：学习物理 与 Linux 一起学习：学习音乐 与 Linux 一起学习：学习地理 与 Linux 一起学习：学习数学 Linux 提供了大量的教育软件和许多优秀的工具来帮助各种年龄段和年级的学生学习和练习各种各样的习题，这通常是以交互的方式进行。“与 Linux 一起学习”这一系列的文章则为这些

就前面的几篇文章来说，我一直是以 Ubuntu 与 Fedora 作为新手入门的系统，但是其实我真正想推荐的是 Arch ，经过前面的学习，或许你对 Linux 已经有了一个大致的了解，现在如果你想加速你的步伐，也许可以看看本文。如果要问为什么学习 Linux ，我也只能回答 Just for fun 。 本文基本上是我个人见解，有不正确的地方恳请批评指正，另外本文只是推荐 Arch ，并没有说

“与 Linux 一起学习”的所有文章： 与 Linux 一起学习：学习打字 与 Linux 一起学习：学习物理 与 Linux 一起学习：学习音乐 与 Linux 一起学习：学习地理 与 Linux 一起学习：学习数学 引言：Linux 提供大量的教学软件和工具，面向各个年级段以及各个年龄段，提供大量学科的练习实践，其中大多数是可以与用户进行交互的。本“与 Linux 一起学习”系列就来介绍一些

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为何要学习 Linux？ 这个问题可能困扰着很多 Linux 初学者和爱好者，其实我也说不上来为何要学习 Linux，可能最实在的理由就是—-Linux 相关工作岗位很多。在“见到” Linux 的第一面并不会感觉到此物有多么惊艳和神奇，但经历了漫长的学习和接触之后，你会发现它是如此的让人神往和愉悦。 那么，如何才能学好Linux呢？ 第一、抱着良好的心态去学习 学习 Linux 一定要保持一个良

机器学习是你的简历中必需的一门技能。我们简要概括一下使用 Python 来进行机器学习的一些步骤。 你想知道如何开始机器学习吗？在这篇文章中，我将简要概括一下使用 Python 来开始机器学习的一些步骤。Python 是一门流行的开源程序设计语言，也是在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。机器学习简称 ML，是人工智能的一个分支，它是利用算法从数据中进行学习，然后作出预测。机器学习有助于

编程初学者可能都思考过这个问题，“我该怎么学编程？”这里我们提供些相关的参考指导来帮助你找到最适合自己学习情况和学习需要的方法。 最近有很多关于学习编程的争论。不仅仅是因为与软件开发公司公开的待应聘的职位数量相比较符合招聘要求的人远远无法满足缺口，编程也是工资最高和工作满足感最强的众多职业之一。也难怪越来越多的人都想进入这个行业。 但是你要怎么做才能正确地入行呢？“我应该怎么学习编程？”是初学者常

这些错误会造成很麻烦的问题，需要数小时才能解决。 当你做错事时，承认错误并不是一件容易的事，但是犯错是任何学习过程中的一部分，无论是学习走路，还是学习一种新的编程语言都是这样，比如学习 Python。 为了让初学 Python 的程序员避免犯同样的错误，以下列出了我学习 Python 时犯的三种错误。这些错误要么是我长期以来经常犯的，要么是造成了需要几个小时解决的麻烦。 年轻的程序员们可要注意了，

机器学习 （ Machine Learning ） 有很多方面，当我开始研究学习它时，我发现了各种各样的“小抄”，它们简明地列出了给定主题的关键知识点。最终，我汇集了超过 20 篇的机器学习相关的小抄，其中一些我经常会翻阅，而另一些我也获益匪浅。这篇文章里面包含了我在网上找到的 27 个小抄，如果你发现我有所遗漏的话，请告诉我。 机器学习领域的变化是日新月异的，我想这些可能很快就会过时，但是至少在

你可能在各种应用中听说过 机器学习 machine learning （ML），比如垃圾邮件过滤、光学字符识别（OCR）和计算机视觉。 开启机器学习之旅是一个涉及多方面的漫长旅途。对于新手，有很多的书籍，有学术论文，有指导练习，有独立项目。在这些众多的选择里面，很容易迷失你最初想学习的目标。 所以在今天的文章中，我会列出 7 个步骤（和 50 多个资源）帮助你开启这个令人兴奋的计算机科学领域的大门

在这篇文章中，我将与你分享免费学习 Linux 的最佳资源。这个集合包括了网站、在线视频课程和免费电子书。 如何学习 Linux ？ 这可能是 Facebook Linux 用户组中最常见的问题。 “如何学习 Linux”这个看起来简单的问题的答案并不简单。 问题在于不同的人对于学习 Linux 有不同的意义。 比如有人从来没有使用过 Linux，无论是命令行还是桌面版本，那个人可能只是想知道更多

HackerRank 最近公布了 2018 年开发者技能报告的结果，其中向程序员询问了他们何时开始编码。 39,441 名专业人员和学生开发者于 2016 年 10 月 16 日至 11 月 1 日完成了在线调查，超过 25％ 的被调查的开发者在 16 岁前编写了他们的第一段代码。（LCTT 译注：日期恐有误） 程序员是如何学习的 报告称，就程序员如何学习编码而言，自学是所有年龄段开发者的常态。

有一个令人震惊的事实，即人工智能和机器学习的工具和技术在近期迅速兴起。深度学习，或者说“注射了激素的机器学习”，数据科学家和机器学习专家在这个领域有数不胜数等可用的库和框架。很多这样的框架都是基于 Python 的，因为 Python 是一个更通用，相对简单的语言。Theano、Keras、 TensorFlow 是几个基于 Python 构建的流行的深度学习库，目的是使机器学习专家更轻松。 Go

Linux 是一个适合每个人的平台。如果你有一份合适的工作，Linux 已经可以满足或超过它的需求，其中一个工作是教育。如果你是一名教师或一名学生，Linux 已经准备好帮助你在几乎任何级别的教育系统领域中畅游。从辅助学习、写作论文、管理课程，到管理整个机构，Linux 已经全部涵盖了。 如果你不确定，请让我介绍一下 Linux 准备好的一些工具。其中一些工具几乎没有学习曲线，而另一些工具则需要一

如果你是一位想要深入机器学习的 JavaScript 程序员或想成为一位使用 JavaScript 的机器学习专家，那么这些开源框架也许会吸引你。 开源工具的涌现使得开发者能够更加轻松地开发应用，这一点使机器学习领域本身获得了极大增长。（例如，AndreyBu，他来自德国，在机器学习领域拥有五年以上的经验，他一直在使用各种各样的开源框架来创造富有魅力的机器学习项目。） 虽然 Python 是绝大多

自动化专家分享了一点对 自动化不远的将来的看法。请将这些保留在你的视线之内。 我们最近讨论了 推动 IT 自动化的因素，可以看到当前趋势正在增长，以及那些给刚开始使用自动化部分流程的组织的 有用的技巧 。 噢，我们也分享了如何在贵公司进行自动化的案例及 长期成功的关键的专家建议。 现在，只有一个问题：自动化的下一步是什么? 我们邀请一系列专家分享一下 自动化不远的将来的看法。 以下是他们建议 IT