研讨班

每个学年开始时，研讨班就开始持续进行，每个研讨班专注于一个或多个研究方向，并由一位或多位教师主持。学生在选择研讨班时会考虑主持教师和研究方向。每位学生只能选择一个研讨班参加学习。研讨班定期举行活动，包括确定时间、地点、主题以及参与报告的学生。每位学生每次活动最多做一个报告，但至少参与一次报告。教师会对学生的报告进行评价和指导，并给出成绩，达到合格标准者获得1学分。

东南大学崇志宏的《数据与智能暑期研讨班提纲》是真的干货满满，适合想搞懂**深度学习**和**认知计算**的你。嗯，提纲结构清晰，前面把**符号主义**和**联结主义**讲得挺通俗——一个靠规则逻辑，一个靠神经网络模拟，二者结合思路蛮先进的，适合搞混合模型研究的同学。后面列出的模型也全，像**图概率模型**、**深度贝叶斯模型**、**马尔科夫逻辑网络**这种常见又易混的概念，这里都给你串起来了。 记忆机制那块也值得一看，提到了LSTM、可微内存网络、注意力机制，这些在搞时间序列、语言模型时有用。比方说，注意力机制让模型“看重点”，训练效果提升不少。这些模型在做图像识别、文本生成都有用。 还有像

Python 就业班视频的内容挺全的，60G 的体量基本涵盖了从入门到进阶的所有关键点。不光有基础语法、算法，还涉及前后端开发、爬虫、自动化运维这些热门方向，Django 和 Tornado 也安排上了。课程中连课件和练习题都打包了，对刚入行或想系统进修的你来说还挺实用的。下载方式是通过百度云盘，顺手附上了解压密码，省事儿不少。

第5班Oracle PL SQL编程

基于网站商品查询功能的库查询优化，探讨MySQL优化的最新进展。

大厂算法和数据结构刷题班.zip 这个资源挺适合有一定基础的同学。如果你想打牢算法和数据结构的基础，是准备面试或者想提升编程能力，这个压缩包里面包含的内容就合适。里面包括了常见的数据结构和算法，像是排序算法、查找算法、图论算法等等。每个算法都详细了操作步骤和时间复杂度。更重要的是，资源里有一些实际的题目解析，可以你更好地理解如何应用这些知识。

本次会议将展示如何利用MATLAB和Simulink快速开发和迭代信号处理、控制和图像处理等领域的算法，并在各类硬件板上独立运行。我们将以电机控制示例为例，演示如何：1）仅需点击按钮即可在Arduino上独立运行MATLAB和Simulink算法；2）优化并增强算法，以充分利用生产硬件的附加功能；3）自动生成针对各类硬件的目标C代码。

面向 EW2 队列的可重现工作流程资料库，内容还挺实用，适合刚接触 R 语言 和 GitHub 的同学。研讨会主要讲怎么用开源工具搞定数据、图表生成和自动化工作流。比较贴近实战，内容浅显易懂，尤其适合想在政府或科研单位搞点小实验的朋友。如果你平时做报告还在手动复制粘贴，嗯，那真该试试这套流程了，提升不止一点点。

课件内容丰富，涵盖基础操作和图形处理等方面，适用于参加建模比赛的学员。

MATLAB 的图像演示文件挺适合想系统入门图像的朋友。是从一场官方网络研讨会里提取的实例资源，质量还不错，代码写得也清晰，挺有参考价值的。 图像的入门脚本集中在ImageWebinarDemos文件夹里，里面的例子挺全，从imread到imfilter、imcrop都覆盖到了。你想学图像预、图像增强这些基础操作，直接跑这些脚本就行，效果一目了然。 深度学习和硬件交互部分也有展示，像是怎么用摄像头采集图像、实时、把结果发回系统里。在物联网项目里，这种思路挺常用，比如做个环境监测，图像识别检测是否有人经过，再触发传感器，MATLAB 都能搞定。 代码应该是结合了Image Processing