大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于顶级linux学习笔记教程的问题,于是小编就整理了3个相关介绍顶级Linux学习笔记教程的解答,让我们一起看看吧。
如何学习android上的linux kernel,从哪学起,怎么样循序渐进地看不同的部分?
不清楚楼主从事哪方面的工作,一般做Android系统剪裁或者驱动开发, 需要学习内核部分。
1. 研究一下linux内核 0.1版
此版是学习linux系统原理的经典,只有几百K。
通过此版的研究(虽然功能单一),你能对操作系统有进一步的理解。
2. 研究Android内核
从加电power on启动流程分析 入手,然后到init进程,然后到binder,匿名内存共享等学习。
一步一个脚印,做好笔记,提升肯定会很快。
▲这里本人推荐一本关于学习人工智能机器人存操作程序步骤的书籍,你可以循序渐进的学习。本书由工程师撰写,介绍机器学习中需要的主要数学知识,以及机器学习算法的实现和应用场景,为机器学习初学者制定了如何夯实基础的方案。本书以机器学习的算法为主线,深入剖析算法的概念和数学原理,以通俗形象的语言进行介绍,让读者无需了解太多前置数学知识,就能看懂数学公式的表达意思,从而深度掌握机器学习的思想和原理。主要内容包括:首先介绍机器学习基本概念及工具,然后从概念、原理、python实现、应用场景几个方面,详细剖析机器学习中主要的算法,如线性回归算法、逻辑回归算法、KNN、木素贝叶斯、决策分类、支持向量机分类、K-means聚类、神经网络分类、集成学习等。
▲这是一本介绍机器学习的书,按常理来说,我应该首先介绍学习机器学习的重要性。可是,有必要吗?我记得约五年前,机器学习还是一个很有科幻色彩的术语,而现在技术学习圈几乎整版都换成了机器学习的各种模型,国内很多大学已经开始设立人工智能,机器学习当仁不让地成为核心课程。据说相关学者已经将该知识编制成课本,即将走入中学课堂。机器学习的火热,连带着让长年不温不火的Python语言也借机异军突起,甚至掀起一阵Python语言的学习热潮。机器学习已经成为“技术宅”的一种技能,因此,实在没必要再占篇幅介绍它的重要性。但是,学习机器学习的路途是坎坷和颠簸的,不缺的就是让你半途而废的借口。机器学习的成就是站在巨人的肩膀上取得的,因此,当你终于下定决*习机器学习时,很多人给你开出一串长长的学习清单:机器学习涉及大量向量和矩阵运算,所以线性代数是肯定要学的;机器学习的很多模型算法都以统计知识作为背。
自学linux应该学哪些内容呢?
我说说我是怎么学的,现在学到什么程度,遇到哪些问题,困扰在哪里这些问题。
我是怎么学的:我是18年初买的第一个树莓派3B,刷了centos系统(我主要学习centos),刷系统比较简单,后来又买了3B+,4,和miniPC都是装的centos系统,Windows虚拟机也做一个系统。用树莓派0W做了两个项目。第一本书一定是鸟叔的Linux私房菜,版本2和3,这本书比较全面。一年写笔记20万字左右。
现在学到什么程度:现在可以自己做FTP服务器;[_a***_]硬盘;文件服务器;常用命令;systemctl用法;用户操作;Vim操作比较熟练;可以写一shell脚本;比较了解系统结构;了解个文件夹作用;会用top看系统情况等。
遇到那些问题:Linux的变量比较复杂,操作也复杂,难!正则表达式难!sed,grep,等命令用的不熟练。群组操作没怎么练习,不熟练。
困扰:不知道现在该学什么,基本操作基本会了。现在处于不断学习阶段,下一步学什么不知道。(这期间学习了Python,基本入门)。
这就是我的学习历程,算经验,深入运维学的不好,没有环境,希望有机会提高。
linux很杂的,所以初期阶段你不用看学习什么内容,基础的都学就行了,这里可以看中国人写的基础书籍,上手快,外国翻译过来的反正我是看的很吃力,不太初级的人去看
基本知道linux之后,一些安装、权限等等操作后,就进阶,比如搭建LAMP、LNMP、DNS等等软件和服务,这些也要懂,这部分需要教程,看书超级缓慢,教程为主、练习为辅、这时候可以看国外大神写的书了,到这部分你就可以开始工作了,基本上企业也不会划分的很细,当然想走的更远,下面就是深度学习了,对了,python了解基本即可,但shell脚本一定要会,不说精通,至少要熟悉,一天2到5个shell脚本练习就够了,也不用太多精力花在这
当你学的差不多,才是决定往哪个方向了,比如云服务器、自动化运维、linux安全之类的方向,但都离不开开发,所以这时候你就要精通python语言了
自动化运维应该是趋势,云服务器也是热门,一门精通,其它也要熟悉,你才能走的远
还有个很重要的,原理一定要懂,每一个服务的运行原理比会安装更重要,所以死记硬背也要背下来。网络这块不是服务器运维的强项,但基本的ip/tcp你需要懂,会抓包、会基本分析就可以了,往后有精力了再深度学习
新手学习linux方向大概如下:
1.先学习linux的基本命令,比如:cd,ls,cp,mv,mkdir,rm,cat,touch增删改查等等命令。
2.熟悉基本的操作后学习linux相关文件权限命令,比如:useradd,groupadd,passwd,chmod等等命令。
3.然后在学习更进阶一点的命令,比如:进程管理,磁盘管理,网络管理,文件管理等等相关的命令。
4.最后再学习下linux的软件安装卸载和shell脚本等等吧!然后多实际操作下搭建各种软件环境,基本就可以出师了。
没有方向性,就是学习最大的阻碍了。
个人觉得最好先明确一个目标,比如通过Linux部署一个网络服务,或者部署一个网站。
自己的学习过程是这样的,前期通过视频只学习了自己感兴趣的部分。后期遇到需要使用到的时候又反复学习了一下。
自己啃书还是算了,我是先看的***了解的差不多了,又买书看了一遍方便加深记忆。
C语言基础要打好,操作系统,还有计算机网络,可以看看linux的书籍,里面的基本都是介绍的了。linux系统比较多,可以下载安装红帽子,ubuntu等等,可以自己找找***看看。涉及的后面开发就是嵌入式了,还有操作系统
新手入门如何快速掌握Python?
Python本身是一种面向对象的脚本语言。功能涉及到应用程序开发、网络编程、网站设计、图形界面编程等等,从云端、客户端,到物联网终端无处不在,基本囊括众多应用。手机应用开发,电脑PC程序开发,连Google也开始使用python作为其开发语言。很多编程比赛也开始接受python语言。随着Python应用广泛,人才需求随之增大,参加Python学习的人也是与日俱增。很多人都在问零基础如何入门Python?下面,小编就来聊聊学习Python的步骤和流程!
一:明确自己的学习目标
不管我们学习什么样的知识,都要对自己的学习目标有一个明确的认识。只有这样才能朝着目标持续的前进,少走弯路,从而在学习的过程中得到提升,享受整个学习的乐趣。
二:基础的Python学习
1. 了解Python是什么,都能做些什么?
2. 知道什么是变量、算法、解释器
4. 列表和元组的操作方法
5. 字符串操作方法
先来说一点:Python编程简单直接,更适合初学编程者,让初学者专注于编程逻辑,而不是困惑于晦涩的语法细节上。
随着教育部考试中心于2017年10月发布通知,决定自 2018年3月起,在计算机二级考试加入了“Python 语言程序设计”科目,Python越来越流行。
学习Python,先来看看自己适不适合学吧!
相对来说,学理科,也就是数理、统计、逻辑思维能力强的小伙伴都可以学。说了这么多,不说废话了,下面是一套自学方法,希望能帮到楼楼。
Python就业前景剖析
Linux入门教程
Linux基本命令
Python入门教程
我是自己学的python,学习的经历可以参考一下,之前常用的语言为嵌入式C,C++ ,C#,java等。
(一)入门阶段 python为脚本语言,相当容易入手,找一本简易的教程都可以很容易的学习,语法比较简单,比如
需要我注意的是,python有两个版本,分别是2.7和3.0版本,很多教程都基于2.7版本的两者之间不是很兼容,查阅一下将来的用途方向,再决定,最好从3.0起步。基础的入门有一周的时间,编译器用系统自带的IDLE足矣。
(二)提高阶段,首先要选好编译器,编译器 !编译器!重要的事情说三遍。我推荐用Pycharm比较好用。
这个时候可以下载一些网上的源代码进行编辑运行,看结果,比如文件操作,数据库操作,多线程操作,网络操作,web以及比较重要的混合编程。将基础的知识补牢,多练手,多看技术文章,力争每个方面都有一定的涉猎,拓展技术的广度,将其他需要实现的例子用python实现一遍。尤其是网络爬虫以及利用进行正则表达式数据分析是重点中的重点!
(三)精通阶段 这个时候真的是术业有专攻了,结合自己感兴趣或者工作的方向,说的通俗一点就是各种库的应用,python好的一点就是有丰富的开源库供使用!下载网络上丰富的开源库进行编译,解决实际工作,从网络爬虫 到文本处理 语义分析 大数据处理 自动化运维等等,如
结合感兴趣的方向学精,相比较其他语言,python是非常容易入门的,但是学精通与应用就是靠自己每天持之以恒的练习了,功夫不负有心人,雷军有个10000小时的学习概念,投入一定的经历能力自然会提高!!!
到此,以上就是小编对于顶级linux学习笔记教程的问题就介绍到这了,希望介绍关于顶级linux学习笔记教程的3点解答对大家有用。