- Boost https://www.boost.org/ (C++语言增强库)
- Dlib http://dlib.net/ 安装Dlib之前首先应该编译Boost,机器学习库
- TensorFlow https://www.tensorflow.org/
- igraph http://igraph.org/ (图API)
- libpqxx https://github.com/jtv/libpqxx (C语言连接PostgreSQL数据库)
- json-c https://github.com/json-c/json-c 将数据封装为JSON格式(C语言)
- Google Protocol Buffer https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases 结构化数据序列化工具
- word2vec https://arxiv.org/pdf/1310.4546.pdf https://code.google.com/archive/p/word2vec/ https://rare-technologies.com/word2vec-tutorial/#app https://juejin.im/post/59f13363f265da431875f746 (中文维基百科语料)
- RDMA Remote Direct Memory Access 远程内存直接访问
- IB-verbs
- Graph Theory and Graph Database
- Properties Graph Databases
- RDF Graph Databases
- storage techniques
- NVMe SSD
- NFS
- DNFS
- Linux System Programming
- system call
- glibc
- C Compile
- GNU Makefile https://seisman.github.io/how-to-write-makefile/overview.html
- automake
- 库的编译与安装
- pkg-config 使用 https://people.freedesktop.org/~dbn/pkg-config-guide.html ,尤其要学会写.pc文件,并添加到环境变量中
- 编译动态与静态链接库,通过写.pc文件,使得pkg-config可用
gcc -fPIC -shared -o libxxx.so.1.0.0 xxx.c 将共享库编译为标准格式libxxx.so.1.0.0 ln -s libxxx.so.1.0.0 libxxx.so 建立符号链接,将其指向最新版本的共享库
- RPC (Romote Procedure Calls) 远程过程调用
- 安装
sudo apt-get install rpcbind
,用其提供portmap服务 - RPC programming
- Google Protocol Buffer: https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-gpb/index.html
- 安装
- 并行程序设计(Parallel Programming)
- pthread多核、共享内存并行程序设计
- GPU数据并行程序设计
- MPI分布式内存并行程序设计
- openMP共享内存并行程序设计
- Machine Learning 机器学习
- 监督学习
- 非监督学习
- FPGA 现场可编程门阵列
- Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU102 (20000RMB)
- Zynq UltraScale+ MPSoC ZCU104 (8000RMB)
- verilog
- C语言交叉编译技术
- Text Mining 文本挖掘
- Deep Learing 深度学习
- 知识图谱
- 信息/知识抽取
- 命名实体识别
- 关系抽取
- 知识存储
- 知识表示
- 知识学习与挖掘
- 信息/知识抽取