低代码平台

ODOO

www.odoo.com 学习资料可查看B站。

人工智能前沿信息

• https://www.zhuanzhi.ai/
• https://paperswithcode.com/

工业智能

https://modelscope.cn/ 预训练模型网站

从案例和实践练习中理解工业智能理论和技术

课程链接：https://github.com/bettermorn/IAICourse 以工业情境为模块，通过案例，从问题描述、数据资源和解决方案三个方面，实践用人工智能理论和技术解决工业问题的方法，包括故障预诊断和设备健康管理PHM、基于计算机视觉的智能质检、基于时序数据分析技术的生产运营优化、排程排产、生产质量分析方法、生产故障缺陷检查与定位、强化学习在工业的应用、工业知识管理和知识图谱。视频里有不少我用4张GPU V100S做训练的实验例子。：）学习基础，请查看学习之前的准备工作和Anaconda常见问题解决方法、 机器学习基础、 机器学习实战技能。学习过程：观看视频，完成练习，练习细节在github实战案例上，有理论技术和实践问题欢迎留言在每集视频里，也可以在https://github.com/bettermorn/IAICourse/issues 发布问题，我会尽量回答问题。

• 人工智能训练环境https://github.com/bettermorn/IAICourse/wiki/%E3%80%90%E5%8F%82%E8%80%83%E4%BE%8B%E5%AD%90%E3%80%91%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%AE%AD%E7%BB%83%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%92%8C%E8%AE%B0%E5%BD%95%E6%B5%8B%E8%AF%95%E7%BB%93%E6%9E%9C

时序数据

• https://github.com/bettermorn/IAICourse/wiki/%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%88%86%E6%9E%90%E6%96%B9%E6%B3%95
• 时序数据处理Python库 https://github.com/timeseriesAI/tsai/

参考书

• 工业大数据分析实践
• 工业大数据分析算法实战
• 工业大数据工程:系统、方法与实践

Python

• 特别说明，对每一个应用都需要建独立的环境
• 参考Python学习参考资料
• 学习之前的准备工作和Anaconda常见问题解决方法 https://github.com/bettermorn/IAICourse/wiki/%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E4%B9%8B%E5%89%8D%E7%9A%84%E5%87%86%E5%A4%87%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E5%92%8CAnaconda%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98%E8%A7%A3%E5%86%B3%E6%96%B9%E6%B3%95
• 人工智能训练环境https://github.com/bettermorn/IAICourse/wiki/%E3%80%90%E5%8F%82%E8%80%83%E4%BE%8B%E5%AD%90%E3%80%91%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%AE%AD%E7%BB%83%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%92%8C%E8%AE%B0%E5%BD%95%E6%B5%8B%E8%AF%95%E7%BB%93%E6%9E%9C

使用VS Code玩转Python

• Quick Start Guide for Python in VS Code
• Django Tutorial in Visual Studio Code
• Run and Debug Python in the Web

Web3.0

参考https://blog.csdn.net/carrottwo/article/details/129454381

区块链基础知识

• 密码学 可参考 https://www.bilibili.com/video/BV1Tg411f7mB 非对称加密原理 - 公钥和私钥是天生的一对 https://www.bilibili.com/video/BV1pq4y1G7xv/ 《区块链系列课程》1.2 区块链中的密码学

梧桐链相关资料

梧桐链案例

• 梧桐链存证平台 https://ts.wutongchain.com/#/
• 梧桐链证书平台 https://cert.wutongchain.com/
• 梧桐签 https://www.wutongchain.com/wutongqian

梧桐链产业大赛信息

https://blkc2022.wutongchain.com/

SDK 文档

https://blkc2022.wutongchain.com/sdkv2.pdf?1716796501000

智能合约文档wlang 语法介绍

https://blkc2022.wutongchain.com/wlang%E8%AF%AD%E6%B3%95%E4%BB%8B%E7%BB%8D.pdf?1717230903000

智能合约编辑器

https://ide.wutongchain.com/

梧桐链培训视频

链接 https://pan.baidu.com/share/init?surl=LNjw4kbhLEBxegvfjE6-Dw&pwd=1021

梧桐链开发环境

• SDK请求地址： https://dev-env.wutongchain.com:49080/{接口名}?ledger=blkc2022
• 梧桐链区块浏览器地址： https://dev-env.wutongchain.com:49082

虚拟现实XR

参考文档

• 【新手上路】如何在Web3时代成为XR创建者 https://blog.csdn.net/carrottwo/article/details/131364108 包含使用WebXR 等。参考视频 https://www.bilibili.com/video/BV1Sc411y7Kv https://www.bilibili.com/video/BV1Hi4y1a72V
• 【新手上路常见问答】关于AR的技术开发 https://mp.weixin.qq.com/s/pbo9Ck8kyO9cUOSrr6fjcQ

Web Application

Web入门学习

• 学习建议：初学者最好不要使用现有的复杂的框架，而是使用 HTML5+CSS3（可使用CSS框架Bootstrap https://getbootstrap.com/）+JavaScript（可使用JavaScrpit库JQuery https://jquery.com/）
• 基础知识在线学习资料 https://www.w3schools.com/ 交互式学习材料，所写即所得，学习体验好，也可搜索类似的菜鸟教程等。

Web应用框架

• React https://react.dev/
• AngularJS https://angularjs.org/
• 10 best web development frameworks in 2024 https://hackr.io/blog/web-development-frameworks

Java学习参考资料

• Java参考学习资源 https://github.com/bettermorn/ACMWDevHubPPT/wiki/Java%E5%8F%82%E8%80%83%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E8%B5%84%E6%BA%90
• 基于Java的Web程序开发指南https://github.com/bettermorn/ACMWDevHubPPT/wiki/%E5%9F%BA%E4%BA%8EJava%E7%9A%84Web%E7%A8%8B%E5%BA%8F%E5%BC%80%E5%8F%91%E6%8C%87%E5%8D%97

基于Python创建Web App的框架包括

• streamlit https://streamlit.io/ A faster way to build and share data apps
• Dash/plotly https://dash.plotly.com/ Dash is the original low-code framework for rapidly building data apps in Python.
• Gradio https://www.gradio.app/ Build & Share Delightful Machine Learning Apps Gradio is the fastest way to demo your machine learning model with a friendly web interface so that anyone can use it, anywhere!
• Bokeh 可视化库 https://bokeh.org/ Build Powerful Data Applications
• 以上4个，可参考https://github.com/stvgz/python-datascience-web-apps
• Flask https://flask.palletsprojects.com/
• Django https://www.djangoproject.com/

Django

• Django架构，参考

• https://www.interviewbit.com/blog/django-architecture/
• https://forum.djangoproject.com/t/django-project-structure-for-modern-frontend-es6-module-javascript-typescript/10146
• https://medium.com/@sayelmunsi/the-django-architecture-cc79823f6eb1

• 快速开发Web应用，使用Django refer to:https://www.djangoproject.com/ Writing your first Django app, part 1 https://docs.djangoproject.com/en/4.2/intro/tutorial01/ 也可参考菜鸟教程 https://www.runoob.com/django/ ，需要掌握原理而不是简单跟随。
• Django 连接sqlite https://sqldocs.org/sqlite/django-sqlite/ django https://docs.djangoproject.com/zh-hans/4.2/ref/databases/ SQLite 注意事项 https://sqlitebrowser.org/dl 也可参考 https://www.runoob.com/django/django-orm-1.html ，需要掌握原理而不是简单跟随。
• Django开发Web应用快速检索 https://github.com/bettermorn/ACMWDevHubPPT/wiki/Django%E5%BC%80%E5%8F%91Web%E5%BA%94%E7%94%A8%E5%BF%AB%E9%80%9F%E6%A3%80%E7%B4%A2
• Django案例：端到端的预测工具Web界面开发 参考这里的设计，分配各自的工作任务，前端工作：负责用HTML，JavaScript，CSS写前端页面，后端工作：负责用Python写业务逻辑及返回給页面的数据。
• VSCode中的DjangoDjango Tutorial in Visual Studio Code

数据可视化

• d3js https://d3js.org/
• echarts https://echarts.apache.org
• 冰与火人物关系可视化展示例子.mp4

机器学习

可参考 https://github.com/bettermorn/IAICourse/wiki 系列内容。

参考书籍和代码

• 机器学习实战 Machine Learning in Action by Peter Harrington published by Manning Inc, for Python 3.X. The official page for this book can be found here: http://manning.com/pharrington/ 代码：https://github.com/pbharrin/machinelearninginaction3x

推荐系统

*【新手上路常见问答】推荐系统：协同过滤的类型 https://mp.weixin.qq.com/s/jXjOs652ltRxQ46gxYpUKA

• 推荐系统最新研究 https://www.zhuanzhi.ai/topic/2001106727705358
• 机器学习参考案例 https://scikit-learn.org/stable/

迁移学习/AR

• 【实战技能】Google I/O 2022大会AI/ML给开发者的启发 https://blog.csdn.net/carrottwo/article/details/125035699
• OCR https://github.com/topics/ocr

计算机视觉

参考 https://github.com/bettermorn/IAICourse/wiki/%E8%A5%BF%E6%B5%A6%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD%E7%A0%94%E7%A9%B6%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E8%B7%B5%E9%A1%B9%E7%9B%AE

• 代码参考 https://bbs.csdn.net/topics/615490440【代码】CV常用方法GAN、AE、半监督学习方法、EwC增量学习

自监督学习

• https://bbs.csdn.net/topics/616382334【专题11:用自监督学习方法解决计算机视觉问题】1.概述和DINOv2原理B站链接是 https://www.bilibili.com/video/BV1gk4y1M7GJ

增量学习

• 【学习资源】终身机器学习之增量学习 https://blog.csdn.net/carrottwo/article/details/130328096

元学习

• 【学习笔记】元学习如何解决计算机视觉少样本学习的问题？https://blog.csdn.net/carrottwo/article/details/132706459

YOLOv5

• YOLO YOLOv5, YOLOv8 and YOLOv10: The Go-To Detectors for Real-time Vision
• 代码 https://github.com/ultralytics/yolov5
• paperwithcode Efficient Teacher: Semi-Supervised Object Detection for YOLOv5

自然语言处理相关

可参考 https://github.com/bettermorn/KGCourse/wiki/%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1%E6%9E%84%E5%BB%BA%E5%B7%A5%E5%85%B7%E5%92%8C%E4%BB%A3%E7%A0%81%E9%80%9F%E6%9F%A5%E8%A1%A8

HanLP

https://github.com/hankcs/HanLP

自适应学习

• 自适应学习的理论、典型产品和开源参考代码。https://blog.csdn.net/carrottwo/article/details/137774929
• 自适应学习参考内容 https://github.com/bettermorn/IAICourse/wiki/%E8%87%AA%E9%80%82%E5%BA%94%E5%AD%A6%E4%B9%A0
• 案例视频：https://www.veed.io/view/c4278972-9ed3-4472-bc0e-e659875983d5
  AdaptiveLearningdemo.mp4

知识图谱相关

知识图谱与大语言模型融合

• https://github.com/bettermorn/KGCourse/wiki/%E7%9F%A5%E8%AF%86%E5%9B%BE%E8%B0%B1KG%E4%B8%8ELLM%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B *【演示】 使用OneKE模型预测信息或抽取知识 https://www.bilibili.com/video/BV1hKY9e5EMc 你们可以考虑用OneKE抽取知识

图数据库

• 伊恩·罗宾逊,吉姆·韦伯,埃米尔·艾弗雷姆. 图数据库（第2版）（异步图书） 配套代码：https://github.com/iansrobinson/graph-databases-use-cases 值得借鉴，2013年的代码，可用。
• 图数据实战：用图思维和图技术解决复杂问题 [美]丹妮丝·柯斯勒·戈斯内尔 [美]马蒂亚斯·布罗谢勒 https://e.dangdang.com/products/1901349640.html 代码仓库：https://github.com/datastax/graph-book 包括图思维、邻接点、树、路径查找、推荐、实体解析

参考资料

• 中文开发知识图谱 http://openkg.cn/ OpenKG最早于2015年，由中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会发起，旨在促进以中文为核心的知识图谱数据的开放、互联与众包，以及知识图谱工具、模型和平台的开源开放。包括开放图谱、开源工具、精选数据和精选工具。
• 复旦大学知识工场实验室 http://kw.fudan.edu.cn/ 有一些可以应用的认知服务。复旦大学肖仰华团队作品：数智教材平台示范课程。http://sz.sundeinfo.cn/
• https://github.com/bettermorn/KGCourse

参考代码

• 可用代码 https://github.com/bettermorn/KGCourse/blob/master/Lab/elasticQA/elasticQAPy3.11Code.zip 相关说明见 https://github.com/bettermorn/KGCourse/tree/master/Lab/elasticQA#readme 来源：http://data.openkg.cn/tool/elasticsearch-kbqa。 参考视频 https://www.bilibili.com/video/BV1Jm4y117XG
• https://github.com/NanGePlus/GraphragTest 相关视频 【演示】用GraphRAG分析西游记

参考视频

• 【专题9:知识图谱在工业知识管理的应用】案例展示：6使用ElasticSearch实现语义搜索
• 【专题9:知识图谱在工业知识管理的应用】案例展示：7用ElasticSearch搭建知识问答系统

遗传算法相关

参考库Deap

• 快速原型设计和测试创意的新型进化计算框架 https://deap.readthedocs.io/en/master/ 代码库 https://github.com/deap/deap

软件开发质量工具

代码规范及常见代码错误

• C及C++ GCC Coding Conventions https://gcc.gnu.org/codingconventions.html Recommended C Style and Coding Standards https://www.doc.ic.ac.uk/lab/cplus/cstyle.html

• PEP 8 -- Style Guide for Python Code https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/ Python遵循PEP8规范。 对代码 Pycharm IDE，参考https://www.jetbrains.com/help/pycharm/tutorial-code-quality-assistance-tips-and-tricks.html 。对VSCode IDE，使用autopep8 automatically formats Python code to conform to the PEP8 style guide. autopep8插件可自动格式化 Python 代码，使其符合 PEP8 风格. 其他可参考 https://henryeleonu.com/how-to-encourage-best-practices-in-python-programming-by-complying-with-pep8-style-guide

• C# Coding Conventions (C# Programming Guide) https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/csharp/programming-guide/inside-a-program/coding-conventions

• Errors in C/C++ https://www.geeksforgeeks.org/errors-in-cc/

• Golang:Go for Visual Studio Code https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=golang.go

安全编码规范

Security Best Practices for Go Developers https://go.dev/doc/security/best-practices Run “Go: Toggle Vulncheck” 详情查看 Tutorial: Find and fix vulnerable dependencies with VS Code Go https://go.dev/doc/tutorial/govulncheck-ide

在IDE使用工具检查开发质量

参考链接质量检测指标

检查条目	工具	检查结果数据格式	使用方法	参考链接
规约扫描	P3C	xml	安装插件Alibaba Java Coding Guidelines
单元测试	Junit	html	参考单元测试JUnit
代码复杂度	MetricsReloaded	csv	安装插件MetricsReloaded	https://plugins.jetbrains.com/plugin/93-metricsreloaded
代码复杂度	CodeMetrics	csv/xml	安装插件CodeMetrics	https://plugins.jetbrains.com/plugin/12159-codemetrics
Python代码复杂度	complexipy		安装插件	VSCode安装https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=rohaquinlop.complexipy
Python代码复杂度	CodeComplexity		安装插件	Pycharm安装https://plugins.jetbrains.com/plugin/21667-code-complexity

软件开发常用参考资料

应用程序版本号制定规则

版本号订定规则为： major.minor.maintenance.build major是最大的版本编号，minor为其次，maintenance为维护版本号，某些软件可能再细分作build，为更小的版本编号。例如：1.0.0.1 major：主要版本号 minor：次要版本号 maintenance：维护版本号（仅限bug修复） build：非发布版本号，内部版本号（或源控制版本号），通常自动增加。 通常，正式版的版本编号为“1.0.0.0”。1.0.0.0以下的版本（0.x）为测试版，代表仍有一些重大错误（bugs），未正式推出。 在新版本推出时，应更新major、minor或是build（如有）的版号，决定于变更的大小。当有极大的更新时，会增加major的版号。而当有大更新，但不至于更新major时，会更新minor的版号。若更新比较小，例如只是除虫（bug fixing），则会更新maintenance的版本号。

Android开发者社区

https://developer.android.google.cn/ Developer Guides https://developer.android.google.cn/guide （可选择中文）

Java开发者社区

• Oracle 官方信息 https://www.oracle.com/technetwork/java/index.html
• 阿里云开发者社区 https://developer.aliyun.com/special/tech-java

Python社区

• 官方社区 https://python-forum.io/
• Python中文社区 https://www.pythontab.com/

C# 等微软产品

查询MSDN即可

• https://msdn.microsoft.com/en-us
• https://docs.microsoft.com/en-us/dotnet/csharp/tutorials/

IBM开发者社区

• https://developer.ibm.com/
• https://www.ibm.com/developerworks/cn/

程序设计相关问题

遇到任何问题都可以访问通用型网站 https://stackoverflow.com/

程序设计调试参考书籍

• 像计算机科学家一样学习Java/C++/Python系列书籍