中国科学院计算技术研究所历年试题集，考研很好的真题资料，希望对有志于考中科院计算所的研究有所帮助！

中科院计算所开源了Easy Machine Learning系统，其通过交互式图形化界面让机器学习应用开发变得简单快捷，系统集成了数据处理、模型训练、性能评估、结果复用、任务克隆、ETL等多种功能，此外系统中还提供了丰富的应用案例。

中科院计算所面试的常见问题，机会永远垂青有准备的同人！

中科院计算所-无线传感器网络技术-讲义，共13章，讲的非常好！

2011年3月20日，我在中科院计算所报告厅作了一场技术讲座，之后与Jeffery richter和微软的方敏一起回答了与会朋友的提问。压缩包中是本次讲座的PPT和示例源码，主要内容来自于我写的《.NET 4.0面向对象编程漫谈》之《应用篇》一书。——金旭亮

中科院计算所数据结构试题及答案 09年统考可以看看

中科计算所的一个老师在国防科大给研究生上课的几个PPT 看了感觉挺好

中科院计算所胡伟武老师上课讲义，配套有胡老师编书的课后题讲解，有需要的来取。

SeetaFace2采用标准C++开发，全部模块均不依赖任何第三方库，支持x86架构（Windows、Linux）和ARM架构（Android）。SeetaFace2支持的上层应用包括但不限于人脸门禁、无感考勤、人脸比对等。 编译简介 2.1 编译依赖 GNU Make 工具 GCC 或者 Clang 编译器 CM2.2 linux和windows平台编译说明 linux 和 windows 上的 SDK 编译脚本见目录 craft，其中 craft/linux 下为 linux 版本的编译脚本，craft/windows 下为 windows 版本的编译脚本，默认编译的库为64位 Release 版本。 linux 和 windows上的SDK编译方法： 打开终端（windows上为VS2015 x64 Native Tools Command Prompt 工具，linux 上为bash），cd 到编译脚本所在目录； 执行对应平台的编译脚本。 linux 上 example 的编译运行方法： cd 到 example/search 目录下，执行 make 指令； 拷贝模型文件到程序指定的目录下； 执行脚本 run.sh。 windows 上 example 的编译运行方法： 使用 vs2015 打开 SeetaExample.sln 构建工程，修改 Opencv3.props 属性表中变量 OpenCV3Home 的值为本机上的 OpenCV3 的安装目录； 执行 vs2015 中的编译命令； 拷贝模型文件到程序指定的目录下，运行程序。2.3 Android平台编译说明 Android 版本的编译方法： 安装 ndk 编译工具； 环境变量中导出 ndk-build 工具； cd 到各模块的 jni 目录下（如SeetaNet 的 Android 编译脚本位置为SeetaNet/sources/jni, FaceDetector的Android 编译脚本位置为FaceDetector/FaceDetector/jni），执行 ndk-build -j8 命令进行编译。 编译依赖说明：人脸检测模块 FaceDetector，面部关键点定位模块 FaceLandmarker 以及人脸特征提取与比对模块 FaceRecognizer 均依赖前向计算框架 SeetaNet 模块，因此需优先编译前向计算框架 SeetaNet 模块。