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深入理解C#（中文第三版）有书签非扫描可复制 + 随书源码

Windows Internals, Seventh Edition is intended for advanced computer professionals (developers, security researchers, and system administrators) who want to understand how the core components of the Microsoft Windows 10 and Windows Server 2016 operating systems work internally. With this knowledge, developers can better comprehend the rationale behind design choices when building applications specific to the Windows platform. Such knowledge can also help developers debug complex problems. System administrators can benefit from this information as well, because understanding how the operating system works “under the hood” facilitates an understanding of the performance behavior of the system and makes troubleshooting system problems much easier when things go wrong. Security researchers can figure out how software applications and the operating system can misbehave and be misused, causing undesirable behavior, while also understanding the mitigations and security features modern Windows offers against such scenarios. After reading this book, you should have a better understanding of how Windows works and why it behaves as it does.

深入Go并发编程研讨课 Go提供了我们便利的进行并发编程的工具、方法和同步原语，同时也提供给我们诸多的犯错的机会，也就是俗称的“坑”。即使是顶级Go开发的项目，比如Docker、Kubernetes、gRPC、etcd， 都是有经验丰富的Go开发专家所开发，也踩过不少的并发的坑，而且依然源源不断的继续踩着,即便是标准库也是这样。（参考 ） 分析和总结并发编程中的陷阱，避免重复踩在别人的坑中，正式本次培训课的重要内容。只有深入了解并发原语的实现，全面了解它们的特性和限制场景，注意它们的局限和容易踩的坑，才能提高我们的并发编程的能力。通过了解和学习其他人的经验和贡献的项目和库，我们可以更好的扩展我们的视野，避免重复的造轮子，或者说我们可以制作更好的轮子。 语言的内存模型定义了对变量的读写的可见性，可以清晰而准确读写事件的happen before关系。对于我们，可以很好地分析和编排gorout

书籍《深入理解C++11:C++11新特性解析与应用》的高清完整扫描版本

4G常用工具书，作者：温金辉.LTE（Long Term Evolution，长期演进)是由3GPP（The 3rd Generation Partnership Project，第三代合作伙伴计划）组织制定的UMTS（Universal Mobile Telecommunications System，通用移动通信系统）技术标准的长期演进，于2004年12月在3GPP多伦多会议上正式立项并启动。

人工智能基础视频教程零基础入门课程 第十四章 人工智能基础视频教程零基础入门课程，不需要编程基础即可学习，共15章，由于整体课程内容太大，无法一次传输，分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍（预科） 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 TensorFlow深入、TensorBoard 十一章 DNN深度神经网络手写图片识别 十二章 TensorBoard可视化 十三章 卷积神经网络、CNN识别图片 十四章 卷积神经网络深入、AlexNet模型 十五章 Keras深度学习框架