【开源项目】Project Based Learning 基于项目的学习

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【开源项目】Project Based Learning 基于项目的学习。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

【开源项目】Project Based Learning 基于项目的学习

简介

Project Based Learning 是一个集合了很多学习资源的项目,有一系列主流编程语言的编程教程,可以在其中通过从头开始构建项目学习到很多实际项目的技能。

项目地址:

https://github.com/practical-tutorials/project-based-learning

这些项目教程涉及了很多编程语言与技术。项目目录如下:

  • C#
  • C/C++
  • Clojure
  • Dart
  • Elixir
  • Erlang
  • F#
  • Go
  • Haskell
  • HTML/CSS
  • Java
  • JavaScript
  • Kotlin
  • Lua
  • OCaml
  • PHP
  • Python
  • R
  • Ruby
  • Rust
  • Scala
  • Swift
  • Additional resources

可以选择感兴趣的编程语言,例如我们选择 C/C++ 的项目:

【开源项目】Project Based Learning 基于项目的学习

可以看到有编写一个简单的内存分配器,用C语言编写 Shell,编写一个FUSE文件系统,构建自己的文本编辑器,构建自己的Lisp等等一系列的项目。

继续往下看还有网络编程的部分:
【开源项目】Project Based Learning 基于项目的学习
还有 OpenGL 的部分:
【开源项目】Project Based Learning 基于项目的学习

我们打开其中一个项目Build Your Own Text Editor来构建自己的文本编辑器:

【开源项目】Project Based Learning 基于项目的学习

这个项目可以从零开始用 C 语言构建出一个简单的文本编辑器,只有大约1000 行 C 代码。教程通过184个步骤来构建文本编辑器,每一步,都会添加、更改或删除几行代码。

接下来换一个项目,点击开项目 Write a Shell in C 来用 C 语言编写 Shell:

【开源项目】Project Based Learning 基于项目的学习

可以看到一篇关于如何用 C 编写 Shell 的教程博客。

接下来再换一个项目,点击开项目 Let’s Build a Simple Database 让我们构建一个简单的数据库:

【开源项目】Project Based Learning 基于项目的学习

可以通过目录看到作者分成了 13 个步骤,然后一步步地构建出一个简易的数据库。

通过打开的这几个项目可以看到,都是一些非常好的项目,可以通过这些项目从零构建出相应的应用程序,可以根据自身的情况选择不同的编程语言,不同的技术领域来学习,非常值得收藏学习。

【开源项目】Project Based Learning 基于项目的学习

这个项目的有超过95.9k星,超过13.5k个Fork,可以看到这个项目还是非常受到大家欢迎与喜爱的。


本文链接:https://blog.csdn.net/u012028275/article/details/129886230文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-475347.html

到了这里,关于【开源项目】Project Based Learning 基于项目的学习的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • Intro project based on BERT

    这篇博客使用的是PyTorch,如果对PyTorch的使用比较陌生,建议直接去看PyTorch本身提供的tutorial,写的非常详细,还有很多例子。 这篇博客除了会介绍BERT之外,也会展示如何使用BERT做迁移学习(Transfer Learning)。 语言模型 BERT,其实就是Transformer中的encoder。是语言模型的变形。

    2024年01月25日
    浏览(45)
  • 【论文笔记】Skill-based Meta Reinforcement Learning

    研究背景。 While deep reinforcement learning methods have shown impressive results in robot learning, their sample inefficiency makes the learning of complex , long-horizon behaviors with real robot systems infeasible. 虽然深度强化学习方法在机器人学习中表现出色,但它们的样本效率使得在真实机器人系统中学习复杂、

    2024年02月12日
    浏览(50)
  • 论文阅读--Deep Learning-Based Channel Estimation

    论文信息: Soltani M, Pourahmadi V, Mirzaei A, et al. Deep learning-based channel estimation[J]. IEEE Communications Letters, 2019, 23(4): 652-655. 创新点: 信道时频响应建模为图像,将OFDM的时频特性视做一种2D图像信息。 将导频位置的通道响应视为LR图像,并将估计的通道响应视为HR图像。 利用基于深度

    2024年02月01日
    浏览(49)
  • TartanVO: A Generalizable Learning-based VO 论文阅读

    题目 :TartanVO: A Generalizable Learning-based VO 作者 :Wenshan Wang, Yaoyu Hu 来源 :CoRL 时间 :2021 代码地址 :https://github.com/castacks/tartanvo 我们提出了第一个基于学习的视觉里程计(VO)模型,该模型可推广到多个数据集和现实场景,并且在具有挑战性的场景中优于基于几何的方法。

    2024年02月13日
    浏览(50)
  • 文献阅读:Deep Learning based Semantic Communications: An Initial Investigation

    作者 Huiqiang Xie Zhijin Qin Geoffrey Ye Liy Biing-Hwang Juangy 发表期刊or会议 《GLOBECOM》 发表时间 2020.12 随着新应用的发展,需要开发新的通信系统以提高通信的准确性和效率,作者通过考虑bit背后的语义来开发智能通信系统 文中对语义通信系统的解释:   所考虑的语义通信系统主

    2024年02月11日
    浏览(42)
  • Introducing Language Guidance in Prompt-based Continual Learning

    本文是LLM系列文章,针对《Introducing Language Guidance in Prompt-based Continual Learning》的翻译。 持续学习旨在学习一系列任务的单一模型,而无需访问以前任务的数据。该领域最大的挑战仍然是灾难性的遗忘:早期任务的可见类的性能损失。一些现有的方法依赖于昂贵的重放缓冲区

    2024年02月09日
    浏览(57)
  • 【图像修复】论文阅读笔记 ----- 《Image inpainting based on deep learning: A review》

    原文下载链接1:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0141938221000391 原文下载链接2:http://s.dic.cool/S/KSS4D4LC 本篇论文综述发表于2021年。文章总结了基于深度学习的不同类型神经网络结构的修复方法,然后分析和研究了重要的技术改进机制;从模型网络结构和恢复方法等方

    2024年02月01日
    浏览(64)
  • Datawhale 强化学习笔记(三)基于策略梯度(policy-based)的算法

    第九章 策略梯度 之前介绍的 DQN 算法属于基于价值(value-based)的算法,基于策略梯度的算法直接对策略本身进行优化。 将策略描述成一个带有参数 θ theta θ 的连续函数,该函数将某个状态作为输入,输出的不再是某个确定性(deterministic)的离散动作,而是对应的 动作概率分布

    2024年01月21日
    浏览(46)
  • 【论文笔记】基于预训练模型的持续学习(Continual Learning)(增量学习,Incremental Learning)

    论文链接: Continual Learning with Pre-Trained Models: A Survey 代码链接: Github: LAMDA-PILOT 持续学习 (Continual Learning, CL)旨在使模型在学习新知识的同时能够保留原来的知识信息了,然而现实任务中,模型并不能很好地保留原始信息,这也就是常说的 灾害性遗忘 (Catastrophic forgetting)

    2024年04月26日
    浏览(48)
  • 论文阅读<Contrastive Learning-based Robust Object Detection under Smoky Conditions>

    论文链接:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022W/UG2/papers/Wu_Contrastive_Learning-Based_Robust_Object_Detection_Under_Smoky_Conditions_CVPRW_2022_paper.pdf         目标检测是指有效地找出图像中感兴趣的目标,然后准确地确定它们的类别和位置。近年来,许多优秀的方法被开发出来,以提供强

    2024年02月04日
    浏览(48)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包