常用的技术类在线参考手册与文档资料
平常学习编程或者模块, 有很多在线帮助文档或者手册可以参考, 查询, 现在把它们记下来, 再次寻找的时候比较方便. 面对一项新技术的时候, 如何去学习才能循序渐进? 可以用到的资料有哪些?
- 官方教程(Tutorials): 由官网提供, 通常为英文, 教入门者一步一步地完成一些示例;
- Specification: 集中体现该项技术设计思想的东西, 设计改技术的方方面面;
- API Reference: 大而全的API索引以及文档, 针对不同的语言接口可能提供多份;
- 技术博客+技术书籍+源代码;
文档类:
爬虫:
Scrapy1.2 文档: http://python.usyiyi.cn/translate/scrapy_12/index.html
Beautiful Soup 4.4.0 中文文档: http://beautifulsoup.readthedocs.io/zh_CN/latest/
Requests中文参考手册: http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/
urllib: https://docs.python.org/3/library/urllib.html
Python Website Crawler Tutorials(很好): https://potentpages.com/web-crawler-development/tutorials/python/
Classification datasets results(多个公共数据集上的准确率结果排名): http://rodrigob.github.io/are_we_there_yet/build/classification_datasets_results.html#43494641522d3130
HTML:
HTML参考手册: http://www.w3school.com.cn/tags/index.asp
数据库:
SQL快速参考: http://www.w3school.com.cn/sql/sql_quickref.asp
Try Redis: http://try.redis.io/
Python:
Python 2.7.12文档(英文): https://docs.python.org/2/index.html
Python Tips(好的外文教程): http://book.pythontips.com/en/latest/index.html
Python官方中文文档: http://python.usyiyi.cn/
Python 2.7教程(廖雪峰): http://www.liaoxuefeng.com/wiki/001374738125095c955c1e6d8bb493182103fac9270762a000
scikit-image(python图像处理): http://scikit-image.org/
scikit-image用户文档: http://scikit-image.org/docs/stable/user_guide.html
scikit-learn(python机器学习): http://scikit-learn.org/stable/
scikit-learn用户文档: http://scikit-learn.org/stable/documentation.html
R:
Java:
The JavaTM Tutorials: http://docs.oracle.com/javase/tutorial/index.html
The Java Language Specification: http://docs.oracle.com/javase/specs/jls/se8/html/index.html
Java Platform, Standard Edition 8 API Specification: http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/index.html
资料类:
tutorialspoint(国外的免费的计算机方面教程, 超级全): https://www.tutorialspoint.com/index.htm
Python爬虫学习系列教程: http://cuiqingcai.com/1052.html
Analytics Vidhya(国外比较好的大数据学习网站): https://www.analyticsvidhya.com/
ProcessOn在线绘图平台: https://www.processon.com/
静觅网(技术杂谈很好): http://cuiqingcai.com/
StackOverFlow(IT技术问答网站): http://stackoverflow.com/
Quora(问答SNS网站): https://www.quora.com/
菜鸟工具(很多语言在线编译): http://c.runoob.com/
DataCastle(中国最大的数据科学竞赛平台,里面有代码分享): http://www.pkbigdata.com/
PPV课(专注于数据挖掘,数据分析,数据库课程培训的网站): http://www.ppvke.com/
盘多多(可以搜索下载电子书): http://www.panduoduo.net/
实验楼(IT在线教育网站): https://www.shiyanlou.com/
W3school(Web技术教程): http://www.w3school.com.cn/
网易云课堂(在线技能学习平台): http://study.163.com/
计蒜客(编程,算法,计算机理论在线学习平台): https://www.jisuanke.com/
Kaggle: https://www.kaggle.com/
POWER BI(微软数据可视化神器): https://zhuanlan.zhihu.com/p/22424022
参考:
[1] 技术的正宗和野路子: http://kb.cnblogs.com/page/554496/
