右一的电子笔记全导航（持续更新ing
以下内容与CSDN同步更新O(∩_∩)O~
🌱右一的实操记录
- 大部分是和电子笔记对应的实验记录，主要是记录了一些当时实验遇到的问题以及个人理解和体会。
- 其余是一些兴趣驱动的拓展实践，日后也会继续更新补充哒(╹▽╹)。
📚大数据管理与分析【实验】
- 大数据 | 实验零：安装Hadoop伪分布式系统
- 大数据 | 实验一：大数据系统基本实验 | 常用的Linux操作和Hadoop系统
- 大数据 | 实验一：大数据系统基本实验 | 熟悉常用的HDFS操作
- 大数据 | 实验一：大数据基本实验 | MapReduce初级编程
- 大数据 | 实验一：大数据基本实验 | 熟悉常用的HBase操作
- 大数据 | 实验二：文档倒排索引算法实现
- 大数据 | 实验三：PageRank算法实现
- 大数据 | 实验四：并行化数据挖掘算法设计
📚数据结构【实验】
- 实验1.1 递归练习——子集价值
- 实验1.2 递归练习——全排列问题
- 实验2 排序算法
- 实验3 数组描述线性表
- 实验4.1 链表实现
- 实验4.2 链表合并
- 实验5 稀疏矩阵
- 实验6 栈——算术表达式
- 实验7 队列——卡片游戏
- 实验8.1 线性开型寻址
- 实验8.2 链表散列
- 实验9.1 二叉树基础
- 实验9.2 二叉树遍历
- 实验10.1 堆的操作
- 实验10.2 霍夫曼编码
- 实验11 二叉搜索树（带索引）
- 实验12 图论基础
- 实验13 prim算法和kruskal算法
📚机器学习【实验】
📚大数据安全【实验】
- 大数据安全 | 【实验】仿射加密
- 大数据安全 | 【实验】凯撒加密与解密
- 大数据安全 | 【实验】DES加密解密
- 大数据安全 | 【实验】S-AES加密
- 大数据安全 | 【实验】RSA加密解密
- 大数据安全 | 【实验】Diffie-Hellman密钥交换算法
- 大数据安全 | 【实验】ElGamal公钥密码
📚信息检索【实验】
📚爬虫【小实践】
- 爬虫 | 基础模块了解
- 爬虫 | 正则、Xpath、BeautifulSoup示例学习
- 爬虫 | 【实践】Best Computer Science Scientists数据爬取
- 爬虫 | 【实践】百度搜索链接爬取，生成标题词云 | 以“AI换脸”为例
📚AIGC
📚杂货铺
🌱右一的开发日记
- 记录一些网站开发的学习过程及超有趣的实操
瞎捣鼓记录O(∩_∩)O~ - 当前主要是记录一些前端的内容，包括
跟课笔记及实操过程小结。 - 欢迎光临个人博客网站，因为是使用hexo + Github Page搭建的，所以暂时还比较卡o(╥﹏╥)o，推荐使用魔法👀。
- 更新腾讯云部署的个人博客网站网站，相比github部署在国内环境下更流畅~
📚前端【跟课笔记】
🐇核心技术
🐇高级技术
- Node.js |（一）Node.js简介及计算机基础
- Node.js |（二）Node.js API：fs模块 | 尚硅谷2023版Node.js零基础视频教程
- Node.js |（三）Node.js API：path模块及Node.js 模块化 | 尚硅谷2023版Node.js零基础视频教程
- Node.js |（四）HTTP协议 | 尚硅谷2023版Node.js零基础视频教程
- Node.js |（五）包管理工具 | 尚硅谷2023版Node.js零基础视频教程
- Node.js |（六）express框架 | 尚硅谷2023版Node.js零基础视频教程
- Node.js |（七）express案例实践：记账本 | 尚硅谷2023版Node.js零基础视频教程
- ES6 | （一）ES6 新特性（上） | 尚硅谷Web前端ES6教程
- ES6 | （二）ES6 新特性（下） | 尚硅谷Web前端ES6教程
- Vue | （一）Vue核心（上） | 尚硅谷Vue2.0+Vue3.0全套教程
- Vue | （二）Vue核心（下） | 尚硅谷Vue2.0+Vue3.0全套教程
- Vue | （三）Vue组件化编程 | 尚硅谷Vue2.0+Vue3.0全套教程
- Vue | （四）使用Vue脚手架（上） | 尚硅谷Vue2.0+Vue3.0全套教程
- Vue | （五）使用Vue脚手架（中）| 尚硅谷Vue2.0+Vue3.0全套教程
- Vue | （六）使用Vue脚手架（下）| 尚硅谷Vue2.0+Vue3.0全套教程
📚捣鼓捣鼓
🐇小小案例
🐇世界top2000计算机科学家可视化大屏
🐇基于CBDB的唐代历史人物分析
-
因为是小组作业，所以只会给出我个人制作部分的解析博客哦~
🐇喵喵大王立大功
🐇TED自用学习辅助网站
🌱右一的电子笔记（付费）
- ⭐️【笔记涵盖】：数据结构、数据库、计算机网络、计算机组成原理、操作系统、图形学、大数据管理与分析、大数据安全、信息检索与数据挖掘、机器学习……
- ⭐️该笔记导航对应【右一的电子笔记合集】专栏。整理不易，一点点
有偿，持续更新，搭配笔记导航使用更佳(〃‘▽‘〃)
📚计算机基础
🐇数据结构
- 数据结构 | 第五章：线性表——数组描述 | arrayList的查找、插入、删除
- 数据结构 | 第六章：线性表——链式描述 | 桶排序
- 数据结构 | 第七章：数组和矩阵 | 行主映射和列主映射 | 稀疏矩阵
- 数据结构 | 第八章：栈 | 数组描述arrayStack | 链表描述LinkedStack | 括号匹配
- 数据结构 | 第九章：队列 | 循环队列 | 方法pop和push
- 数据结构 | 第十章：散列表 | 字典 | 线性探查 | 链式散列 | LZW编码
- 数据结构 | 第十一章：二叉树和其他树 | 【前序遍历】【中序遍历】【后序遍历】【层次遍历】 | 并查集
- 数据结构 | 第十二章：优先级队列 | 堆 | 左高树 | 堆排序 | 霍夫曼编码
- 数据结构 | 第十四章：搜索树 | 二叉搜索树的查找、插入、删除
- 数据结构 | 第十五章：平衡搜索树——AVL树 | AVL树的搜索、插入、删除
- 数据结构 | 第十五章：平衡搜索树——B-树 | B-树的搜索、插入、删除
- 数据结构 | 第十六章：图 | 邻接矩阵 | 邻接链表 | 图的遍历【DFS】【BFS】
- 数据结构 | 第十七章：贪婪算法 | 拓扑排序 | Dijkstra算法 | Kruskal算法 | Prim算法
- 数据结构 | 第十八章：分而治之 | 归并排序 | 快速排序
- 数据结构 | 第十九章：动态规划 | Floyd算法
- 数据结构 | 各种排序算法梳理 | 复习版
- 数据结构与算法 | 【题型】自制题目解析
- 【转载】数据结构 | 时间与空间复杂度就看这篇了
- 【转载】数据结构 | 【题型】霍夫曼编码：编码过程分析
🐇计算机网络
- 计算机网络｜第一章：计算机网络和因特网
- 计算机网络｜第二章：应用层
- 计算机网络｜第三章：传输层
- 计算机网络｜第四章：网络层：数据平面
- 计算机网络｜第五章：网络层：控制平面
- 计算机网络｜第六章：链路层和局域网
🐇计算机组成原理
- 计算机组成原理 | 第一章：概论 | 冯诺依曼计算机 | 计算机硬件
- 计算机组成原理 | 第六章：计算机的运算方法 | 进制转换 | 定点运算 | 浮点数运算
- 计算机组成原理 | 第四章：存储器 | 存储器与CPU连接 | 存储器的校验 | Cache容量计算
- 计算机组成原理 | 第五章：输入输出系统 | 程序中断方式
- 计算机组成原理 | 第八章：CPU结构和功能 | 中断屏蔽技术 | 指令周期
- 计算机组成原理 | 第七章：指令系统 | 寻址方式 | 指令格式设计
- 计算机组成原理 | 第九章：控制单元的功能 | 微操作命令 | 时钟周期
- 计算机组成原理 | 第十章：控制单元的设计 | 节拍安排 | 微命令 | 微操作 | 微指令 | 微程序
🐇操作系统
📚高程（c++）
📚数据库系统概念
- 数据库系统概念 | 第一章 && 第二章：引言 && 关系模型
- 数据库系统概念 | 第三章：SQL介绍
- 数据库系统概念 | 第四章：中级SQL
- 数据库系统概念 | 第六章：形式化关系查询语言 | 含带答案习题
- 数据库系统概念 | 第七章：使用E-R模型的数据库设计 | ER图设计| ER图转化为关系模型 | 强实体和弱实体
- 数据库系统概念 | 第十三章：事务管理 | 事务特性（ACID）| 冲突可串行化
- 数据库系统概念 | 【应试向】SQL语句练习 && 形式化关系查询语言
📚大数据管理与分析
- 大数据｜大数据基础（概念向）
- 大数据｜Hadoop系统
- 大数据｜HDFS分布式文件系统
- 大数据｜MapReduce模型 | Hadoop MapReduce的基本工作原理
- 大数据 | HBase基本工作原理
- 大数据｜Hive和数据仓库
- 大数据｜Spark介绍
📚大数据安全
📚数据可视化
📚python基础
📚机器学习
- 机器学习｜机器学习概述
- 机器学习 | 单变量线性回归 | 吴恩达学习笔记
- 机器学习｜多变量线性回归 | 吴恩达学习笔记
- 机器学习｜逻辑回归｜吴恩达学习笔记 | 牛顿法
- 机器学习｜优化算法 | 评估方法｜分类模型性能评价指标 | 正则化
- 机器学习 | 降维：PCA主成分分析
- 机器学习 | SVD奇异值分解
- 【转载】机器学习 | 降维：LDA
- 机器学习 | 支持向量机SVM | 概念了解向
- 机器学习 | 决策树 Decision Tree | 概念向
- 机器学习 | 集成算法 | Bagging | Boosting | 概念向
- 机器学习 | 强化学习 vs 深度学习 vs 深度强化学习 | 概念向
- 机器学习 | 强化学习基本原理 | MDP | TD | PG | TRPO
- 机器学习 | 强化学习方法分类汇总 | 概念向
- 机器学习 | 通俗理解Q-Learning、Sarsa和Sarsa(λ)
- 机器学习 | 神经网络介绍 | 概念向
📚信息检索与数据挖掘
- 信息检索与数据挖掘 |（一）介绍
- 信息检索与数据挖掘 | （二）布尔检索与倒排索引
- 信息检索与数据挖掘 | （三）模糊检索
- 信息检索与数据挖掘｜（四）索引构建
- 信息检索与数据挖掘 | （五）文档评分、词项权重计算及向量空间模型
- 【转载】信息检索与数据挖掘 | （六）信息检索度量指标
- 信息检索与数据挖掘 | （七）概率检索模型
- 信息检索与数据挖掘 | （八）语言建模的IR
- 信息检索与数据挖掘 | （九）Link Analysis（链接分析）
- 信息检索与数据挖掘 | （十）线性回归与逻辑回归
- 信息检索与数据挖掘 | （十一）深度学习
- 信息检索与数据挖掘 | （十二）聚类
📚云计算
- 云计算 | （一）云计算概述
- 云计算 | （二）基本概念与模型
- 云计算 | （三）云使能技术
- 云计算 | （四）基本云安全
- 云计算 | （五）云基础设施机制
- 云计算 | （六）虚拟化
- 云计算 | （七）特殊云机制
- 云计算 | （八）基本云架构
- 云计算 | （九）高级云架构
- 云计算 | 期末梳理（上），包含回忆版试题
- 云计算 | 期末梳理（中）
- 云计算 | 期末梳理（下）
📚深入浅出SSD
- SSD | （一）SSD综述
- SSD | （二）SSD主控
- SSD | （三）NAND闪存（上）
- SSD | （四）NAND闪存（中）
- SSD | （五）NAND闪存（下）
- SSD | （六）FTL详解（上）
- SSD | （七）FTL详解（中）
- SSD | （八）FTL详解（下）
- SSD |（九）ECC原理 | LDPC
- SSD | （十）PCIe介绍（上）
- SSD | （十一）PCIe介绍（中）
- SSD | （十二）PCIe介绍（下）