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为帮助大家快速入门Python学习、机器学习、深度学习，根据我自己多年的学习和工作经验，总结了这份保姆级的学习清单，让大家在学习时不走弯路。 这份清单主要内容如下图所示，主要有3大部分，分别为python编程、机器学习和深度学习，在学习理论知识的同时注重实战，让大家快速上手。在各个部分，本文还推荐了学习图书和视频，可以帮助大家高效学习。 现如今，无论是机器学习、深度学习还是数据分析领域，python都已成为当今最热门的语言，在爬虫、网络编程等领域也深受开发者使用，python已成为使用人数最多的一门编程语言，在各个领域中发挥着作用。 因此，如果想入门机器学习或深度学习，python成为了必须掌握的一门编程语言。 机器学习部分将重点讲解机器学习方面要学习的东西。机器学习是关于计算机基于数据分布，学习构建出概率统计模型，并运用模型对数据进行分析与预测的方法。在深度学习大规模应用之前，传统的机器学习算法深受学术界追捧。 深度学习作为机器学习的一个分支，是近年来最热门同时也是发展最快的人工智能技术之一，相关学习资源包括免费公开教程和工具都极大丰富，同时这也为学习深度学习技术的IT人才带来选

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《阿里巴巴Java开发手册》是阿里巴巴集团技术团队的集体智慧结晶和经验总结，经历了多次大规模一线实战的检验及不断完善，系统化地整理成册，回馈给广大开发者。现代软件行业的高速发展对开发者的综合素质要求越来越高，因为不仅是编程知识点，其它维度的知识点也会影响到软件的最终交付质量。比如：数据库的表结构和索引设计缺陷可能带来软件上的架构缺陷或性能风险；工程结构混乱导致后续维护艰难；没有鉴权的漏洞代码易被黑客攻击等等。所以本手册以Java开发者为中心视角，划分为编程规约、异常日志、单元测试、安全规约、MySQL数据库、工程结构、设计规约七个维度，再根据内容特征，细分成若干二级子目录。根据约束力强弱及故障敏感性，规约依次分为强制、推荐、参考三大类。对于规约条目的延伸信息中，“说明”对规约做了适当扩展和解释；“正例”提倡什么样的编码和实现方式；“反例”说明需要提防的雷区，以及真实的错误案例。

根据海拔地形分为低海拔、中海拔、中高海拔、高海拔、极高海拔类型，根据地形起伏程度分为丘陵、小起伏、中起伏、大起伏、极大起伏等根据地形类型丘陵、山脉、平原、沟壑等，另外还有海积、湖积、冲积、洪积、风积、冰碛、剥等，数据已经按省整理成tif格式自然界中地貌形态有大型、中型、小型或微型等，地貌成因类型 是相当复杂的。例如，剥蚀地貌有河蚀、湖蚀、海蚀、溶蚀、冻蚀、风蚀；堆积地貌有冲积、洪积、湖积、海积、冰碛、风积；构造地貌有褶皱的、断块的；气候地貌有湿热气候地貌、干旱气候地貌等等。数据坐标：WGS84及Albers_Conic_Equal_Area。精度为30m的栅格数据。

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