之前自己在使用git的时候出现了很多的问题，每次百度或者Google之后，找到的文章总是支离破碎，或者直接复制粘贴官方文档里的内容，没有很详细的指导新人如何使用git，教程里的命令介绍也很不全面。所以自己写一些笔记，方便遗忘的时候查询。

本仓库是笔者在准备 2018 年春招实习过程中的学习总结，内容以计算机书籍的学习笔记为主，在整理重点知识的同时会尽量保证知识的系统性。

当前仓库搜集了 570 多个 Linux 命令，内容包含 Linux 命令手册、详解、学习，内容来自网络和网友的补充，非常值得收藏的 Linux 命令速查手册.

如果要成为一个有一定水平的程序员，算法是必须要会的。算法，让你的程序变得更有灵气。

本文档为数据结构和算法学习笔记，我们希望这个笔记能给你在学习算法的过程提供思路和源码方面的参考，但绝不鼓励死记硬背！

在计算机科学中，数据结构是计算机中存储、组织数据的方式。 数据结构意味着接口或封装：一个数据结构可被视为两个函数之间的接口，或者是由数据类型联合组成的存储内容的访问方法封装。 大多数数据结构都由数列、记录、可辨识联合、引用等基本类型构成。

一本关于排序算法的 GitBook 在线书籍 《十大经典排序算法》，使用 JavaScript & Python & Go & Java 实现。 排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。

飞桨开源框架(PaddlePaddle)是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架。

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如自然语言处理。 它最初由Facebook的人工智能研究团队开发，并且被用于Uber的概率编程软件Pyro。 PyTorch主要有两大特征： 类似于NumPy的张量计算，可使用GPU加速.

PyTorch是使用GPU和CPU优化的深度学习张量库。