C++强化学习规划表

第一阶段 C语言加强以及C++语言详解(29天)


课程名称


课程内容


学习目标


C语言强化


· C语言基础复习(数据类型、变量、内存布局、指针基础)
· C语言基础强化提高(C语言中的字符串、一维数组、二维数组)
· C语言基础强化提高(一级指针,二级指针,三级指针实战,N级指针概念,指针数组和数组指针)
· C语言基础强化提高(结构体、文件的使用)
· 动态库的封装和设计
· 函数指针回调函数
· C语言面试题强化与提高


在基础班C语言知识点之上,掌握C语言深入技巧,为日后 做更大的项目打下坚实的基础
灵活应用C语言接口封装设计的方法,进行企业项目开发


C++对C的扩展


· C++对C的扩展,
· C++关键字, 
· 命名空间,引用,C/C++混合编程
· 引用(左值、右值、引用本质分析、引用和const结合)
· 函数扩展(内联函数、函数重载、函数参数增强)


掌握C与C++语言的异同


C++编程


· 面向对象编程思想
· 类的封装,构造和析构、静态成员、对象管理
· 类的构造(有参构造函数、无参构造、拷贝构造默认构造函数)和析构
· 对象动态管理、友元函数、友元类、操作符重载
· c++编译器对象管理模型分析
· 类对象的动态管理(new/delete)
· 友元函数和友元类
· 运算符重载(一元运算符、二元运算符、运算符重载难点、项目开发中的运算符重载)
· 类的继承、多继承及其二义性、虚继承
· 多态(概念、意义、原理剖析、多态案例)
· 虚函数、纯虚函数、抽象类(面向抽象类编程思想案例)
· 函数模板、类模板,模板的继承
· C++类型转换
· C++输入输出流(标准I/O 文件I/O 字符流I/O)
· C++异常处理(异常机制、异常类型、异常变量、异常层次结构、标准异常库)
· 世界500强面试题强化训练


从面向过程编程 到面向对象编程的思维转化
理解面向对象的三大特性:封装,继承,多态
灵活应用C++语言,全面掌握面向对象编程方法
灵活应用C++语言面向抽象类编程特点,进行企业项目的设计和开发


C++11新特性


·
C++11新特性、智能指针、右值引用,lanmda表达式
· auto, Decltype,多线程,线程同步技术


掌握C++11新特性在实际编程中的应用方式


STL


· STL容器、迭代器的原理
· 序列式容器vector、deque
· 堆栈容器stack
· 双向链表容器list
· 关联式容器set、multiset
· 关联式容器map、multimap
· 对组pair
· STL 算法详解,查找、排序、拷贝和替换、算数和生成、集合、遍历
· 项目案例


掌握泛型编程技巧,理解容器类在C++语言中的应用模式
掌握全部STL类的使用方法
具备在C++项目中熟练使用 STL的能力


BOOST


·
Boost跨平台编译,容器,算法,时间处理
· 正则表达式,字符串处理,多线程,智能指针,网络应用


掌握智能指针、BOOST类库体系、BOOST在项目开发中的应用


设计模式


· 设计模式概念
· 单例模式
· 工厂模式
· 代理模式
· 迭代模式等
· UML应用


决定一个项目成败最重要的是项目总体的设计,通过本阶段的学习,掌握面相对象编程重要的一环,在编码之前的建模技巧

第二阶段 数据结构(8天)


课程名称


课程内容


学习目标


数据结构
基础课程


· 算法基础、顺序存储、链式存储、循环链表
· 双向链表、栈(顺序和链式)、队列(顺序和链式)
· 栈的应用、树基本概念及遍历、二叉树
· 排序算法、并归算法、选择、插入、快速、希尔


学习数据结构与常用算法
掌握线性表,栈,队列等数据结构在代码中具体的实用方式
掌握各种排序以及查找算法


数据结构
高端数据结构


· 图论(深度优先搜索、广度优先搜索、最小生成树、最短路径等)
· 动态存储管理、查找(二叉排序树和平衡二叉树、B树和B+树、哈希表)
· 内排序和外排序、动态规划
· 面试题强化


学习数据结构常用技巧和算法思想,为日后的编码奠定严谨的理论基础

第三阶段 Unix/Linux TCP/IP网络服务器开发(20天)


课程名称


课程内容


学习目标


Unix/Linux
服务器开发


·
Unix/Linux基本命令
· Unix/Linux运维常用操作
· Unix/Linux开发环境
· Unix/Linux文件I/O操作
· Unix/Linux文件系统剖析
· 进制控制原语
· 进程间通信
· Unix/Linux信号处理
· 进程间关系和守护进程
· 线程控制原语和线程间同步
· 网络编程协议
· Socket套接字原语详解
· 高并发服务器
· 异步I/O与sendfile
· Linux开发调试机制


掌握Unix/Linux平台开发方式
熟练使用各种系统调用
熟练Unix/Linux内存管理,进程,线程调度
掌握网络服务器开发方式,熟练编写TCP,UCP网络服务程序
掌握同步/异步IO模型在网络编程中的使用方式


Unix/Linux项目


· 项目实战


掌握高并发的linux网络服务器的实现方式

第四阶段 数据库开发(MySQL,Oracle)(8天)


课程名称


课程内容


学习目标


数据库开发阶段


· SQL语言编程
· SQL语言编程与面试强化
· ORACLE数据库管理,实战操作
ORACLE Proc编程
· MYSQL数据库管理、实战操作
· MYSQL 高级编程实战


掌握SQL语言的实用技巧
掌握ORACLE数据库的使用方式
掌握MYSQL数据库的实用方式

第五阶段 UI界面开发(VC++ MFC和QT)(11天)


课程名称


课程内容


学习目标


VC++ MFC
开发实战


· Windows的SDK编程原理
· 消息映射机制


掌握windows消息驱动编程模式
掌握win32编程原理


· 对话框的编程
· 文件操作
· Windows常用控件的编程 
· 菜单、工具栏和状态栏


掌握MFC类库构架,消息映射机制以及控件与消息处理函数
掌握MFC的文件操作与UI界面开发方式


· MFC绘图
· 视图文档框架
· 窗口切分、一档多视图
· 文档序列化


掌握MFC绘图,单文档多文档结构
掌握如何实现文档序列化


· MFC数据编程原理
· MFC网络编程原理
· 线程与进程控制
· MFC相关WinSocket\CSocket网络开发
· Windows下UDP-TCP、IP编程
· COM组件应用于,ADO编程,ActiveX自动化接口应用


掌握COM组件调用方式,自动化的使用方式
掌握ADO编程技巧,以及ADO和常用数据库的编程模型
基于windows的 socket以及MFC的socket使用方式


QT跨平台
图形开发


· 子窗口和控件,信号和槽基础
· 坐标体系,设置子窗口位置,布局管理,Resize策略
· 常用主窗口
· QT常用消息和消息机制
· 自定义控件实现
· 信号和槽的高级使用技巧
· 2D绘图,简单绘制
· 使用QGraphicsScene绘制
· 使用坐标变换
· 绘图到其他设备(图片和打印机)
· 使用QT实现库
· 内存文件,普通文件,Socket,文件映射
· 序列化
· 基于QTSocket的TCP,UDP编程,UDP的广播和多播
· 使用MVC结构来访问数据库
· 进程和线程
· HttpClient
· json的编码和解码
· 通用容器
· 多媒体子系统
· qt工具(qt设计师,qt预言家,qt助手,qt例子)
· 命令行解析
· 调试信息重定向
· 使用资源
· 在window下做安装包
· 使用QT开发IOS和Mac应用
· 使用QT开发Android应用


掌握QT类库构架,图形界面开发模型
掌握QT开发技巧,消息机制,图形处理
掌握QT网络编程,UDP,TCP使用方式
QT文件处理方式,序列化
掌握QT在windows,linux,ios,android不同平台下的移植技术


项目


· 项目实战


通过项目实战,讲所学的QT以及MFC知识点有机的 串联起来,掌握具体知识点在实际项目中的实用技巧

第六阶段 No-SQL开发(MongoDB)


课程名称


课程内容


学习目标


MongoDB
开发阶段


· 与传统的关系型数据库相比,MongoDB具有操作简单、完全免费、源码公开、随时下载等特点
· 利用MongoDB技术可以有效解决海量数据处理问题


掌握MongoDB的使用
掌握通过MongoDB处理大数据的技巧

第七阶段 大数据云计算实战(结合阿里云搭建Linux云计算大数据业务实现技巧)


课程名称


课程内容


学习目标


云计算阶段


·
Linux云计算服务器搭建,模块部署技巧
· 实战阿里云平台
· Linux云服务器处理大数据技巧


掌握Linux云计算服务器搭建
掌握阿里云服务于Linux编程结合使用技巧
掌握云服务于大数据处理方案

第八阶段 脚本语言(Linux-Shell,Python)


课程名称


课程内容


学习目标


Shell
Python


·
Linux-Shell语法
· Linux-shell编程技巧,正则表达式
· Python语言
· python网络编程 
· python服务器模块快速搭建
· 脚本实战操作,基于python的网络爬虫


掌握Unix/Linux环境下的shell编程技巧
掌握python编程技巧

 

时间: 2024-10-12 17:20:00

C++强化学习规划表的相关文章

u-boot分析(十一)----MMU简单分析|u-boot分析大结局|学习规划

u-boot分析(十一) 通过前面十篇博文,我们已经完成了对BL1阶段的分析,通过这些分析相信我们对u-boot已经有了一个比较深入的认识,在BL2阶段大部分是对外设的初始化,并且有的我们已经分析过,在这篇博文我打算对BL1阶段没有分析到的重要外设进行简单分析,并结束对u-boot的分析,同时对后面自己的博文进行简单的规划,希望有兴趣的朋友跟我一块学习和研究嵌入式. 今天我们会分析到以下内容: 1.      MMU分析(内容出自我以前的博客) 2.      裸机开发总结 3.      后期

强化学习之猜猜我是谁--- Deep Q-Network ^_^

Deep Q-Network和Q-Learning怎么长得这么像,难道它们有关系? 没错,Deep Q-Network其实是Q-Learning融合了神经网络的一种方法 这次我们以打飞机的一个例子来讲解Deep Q-Network,什么打飞机?嘻嘻,我们接着看 简要 Deep Q-Network简称DQN 神经网络有什么作用呢,在Q-Learning中我们使用Q表来记录经验的,通过神经网络我们就不需要Q表了,当我们把状态和动作输入到神经网络中时,经过神经网络的分析等到action,在环境复杂的下

浅谈强化学习的方法及学习路线

介绍 目前,对于全球科学家而言,“如何去学习一种新技能”成为了一个最基本的研究问题.为什么要解决这个问题的初衷是显而易见的,如果我们理解了这个问题,那么我们可以使人类做一些我们以前可能没有想到的事.或者,我们可以训练去做更多的“人类”工作,常遭一个真正的人工智能时代. 虽然,对于上述问题,我们目前还没有一个完整的答案去解释,但是有一些事情是可以理解的.先不考虑技能的学习,我们首先需要与环境进行交互.无论我们是学习驾驶汽车还是婴儿学习走路,学习都是基于和环境的相互交互.从互动中学习是所有智力发展和

AI+游戏:高效利用样本的强化学习 | 腾讯AI Lab学术论坛演讲

3月15日,腾讯AI Lab第二届学术论坛在深圳举行,聚焦人工智能在医疗.游戏.多媒体内容.人机交互等四大领域的跨界研究与应用.全球30位顶级AI专家出席,对多项前沿研究成果进行了深入探讨与交流.腾讯AI Lab还宣布了2018三大核心战略,以及同顶级研究与出版机构自然科研的战略合作(点击 这里 查看详情). 腾讯AI Lab希望将论坛打造为一个具有国际影响力的顶级学术平台,推动前沿.原创.开放的研究与应用探讨与交流,让企业.行业和学界「共享AI+未来」. 彭健 美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校

强化学习(八)价值函数的近似表示与Deep Q-Learning

在强化学习系列的前七篇里,我们主要讨论的都是规模比较小的强化学习问题求解算法.今天开始我们步入深度强化学习.这一篇关注于价值函数的近似表示和Deep Q-Learning算法. Deep Q-Learning这一篇对应Sutton书的第11章部分和UCL强化学习课程的第六讲. 1. 为何需要价值函数的近似表示 在之前讲到了强化学习求解方法,无论是动态规划DP,蒙特卡罗方法MC,还是时序差分TD,使用的状态都是离散的有限个状态集合$\mathbb{S}$.此时问题的规模比较小,比较容易求解.但是假

深度强化学习泡沫及路在何方?

一.深度强化学习的泡沫 2015年,DeepMind的Volodymyr Mnih等研究员在<自然>杂志上发表论文Human-level control through deep reinforcement learning[1],该论文提出了一个结合深度学习(DL)技术和强化学习(RL)思想的模型Deep Q-Network(DQN),在Atari游戏平台上展示出超越人类水平的表现.自此以后,结合DL与RL的深度强化学习(Deep Reinforcement Learning, DRL)迅速

[Reinforcement Learning] 强化学习介绍

随着AlphaGo和AlphaZero的出现,强化学习相关算法在这几年引起了学术界和工业界的重视.最近也翻了很多强化学习的资料,有时间了还是得自己动脑筋整理一下. 强化学习定义 先借用维基百科上对强化学习的标准定义: 强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益. 从本质上看,强化学习是一个通用的问题解决框架,其核心思想是 Trial & Error. 强化学习可以用一个闭环示意图来表示: 强化学习四元素

David Silver强化学习Lecture1:强化学习简介

课件:Lecture 1: Introduction to Reinforcement Learning 视频:David Silver深度强化学习第1课 - 简介 (中文字幕) 强化学习的特征 作为机器学习的一个分支,强化学习主要的特征为: 无监督,仅有奖励信号: 反馈有延迟,不是瞬时的; 时间是重要的(由于是时序数据,不是独立同分布的); Agent的动作会影响后续得到的数据; 强化学习问题 奖励(Rewards) 奖励 \(R_t\) 是一个标量的反馈信号,表示Agent在 \(t\) 时

强化学习网络中谷歌新型PlaNet最牛,它到底牛在哪里?

来源商业新知,原标题:行业前沿:谷歌新型PlaNet强化学习网络牛在哪里 现如今,迁移学习在机器学习领域中十分流行. 迁移学习是谷歌.Salesforce.IBM和微软Azure提供的多种自动机器学习管理服务的基础.由谷歌提出的BERT模型以及由Sebastian Ruder和Jeremy Howard共同提出的ULMFIT(通用语言模型微调文本分类)模型都重点突出了迁移学习,可见迁移学习是目前NLP(自然语言处理)的研究重点. 正如Sebastian在博文<NLP的ImageNet时代已经到来