提交 7c81020d 编写于 作者: Miykael_xxm's avatar Miykael_xxm 🚴

add tags.json

上级 32d67d17
[
{
"id" : 1 ,
"name" : "编程语言" ,
"tags" : "c, c++, c#, perl, java, erlang, go, javascript, objective-c, kotlin, swift, qt, lua, ruby, bash, batch, julia, r, scala, Julia, typescript, php, python, rust"
},
{
"id" : 2 ,
"name" : "游戏" ,
"tags" : "游戏引擎, unity, unity3d, pygame, cocos2d, cocos2d-x, cocos2d-java, corona sdk, cryengine, 小游戏, VR, AR"
},
{
"id" : 3 ,
"name" : "前端" ,
"tags" : "Javascript, vue/vue.js, layui, jquery, node.js, angular, easyui, javascript, elementui, react, echarts, bootstrap, ecmascript, typescript, jqgrid"
},
{
"id" : 4 ,
"name" : "数据库" ,
"tags" : "mysql, oracle, sqlserver, mongodb, postgresql, navicat, database, redis, sqlite, big data, spark, kafka, hadoop, zookeeper, rabbitmq, flume, elasticsearch, hbase, hive, flink, storm, 时序数据库, tsdb, mssql"
},
{
"id" : 5 ,
"name" : "数据结构与算法" ,
"tags" : "数据结构, 链表, 散列表, 宽度优先, 广度优先, 深度优先, 迭代加深, 启发式算法, 图搜索算法, 动态规划, 爬山算法, 模拟退火算法, 算法, 贪心算法, 排序算法, 决策树, 最小二乘法, 逻辑回归, 线性回归, 支持向量机, svm, 近邻算法, 均值算法, kmeans, 随机森林, leetcode, 预编码算法, 红黑树, 二叉树, b树, 霍夫曼树, 插入排序, 堆排序, 剪枝, 合并排序, 哈希算法, 推荐算法"
},
{
"id" : 6 ,
"name" : "人工智能" ,
"tags" : "tensorflow, pytorch, opencv, keras, caffe, scikit-learn, sklearn, pytorch, mxnet, mllib, paddlepaddle, jittor, deeplearning4j, tensorrt, mnn, mmlab, x-deep learning, mindspore, tensorrt, 机器学习, 集成模型, xgboost, lightbgm, adboost, boosting, 概率图模型, 最大期望算法, 聚类/clustering, 深度学习, 神经网络, 门控循环单元, 长短期记忆, 迁移学习, 图神经网络, 生成对抗网络, 图卷积, 推荐模型, deepfm, 智能推荐, 协同过滤, 语音识别, 监督学习, 无监督学习, 半监督学习, 集成学习, 迁移学习, 主成分分析, 奇异值分解, 计算机视觉, 边缘检测, 目标检测, 动作检测, 行人检测, 目标跟踪, 语义分割, 图像处理, 数据增广, 超分辨率算法, 图像生成, alexnet, googlenet, yolo, 强化学习, 马尔可夫决策过程, 自然语言处理, 语言模型, 语义理解, 情感分析, 指代消歧, 依存解析, 语言建模, 机器翻译, 自动摘要, 自然语言推理, elmo, transformer, xlnet, doc2vec, skipgram, cbow, bert, albert, nnlm, lda/主题模型, glove, 词嵌入, cnn, rnn, lstm, 分类, 朴素贝叶斯, 非最大值抑制, 人机对话, 知识图谱, 实体消歧, 信息抽取, 图计算, 联邦学习, deepdive, bert"
},
{
"id" : 7 ,
"name" : "开发工具" ,
"tags" : "idea, jupyter, pycharm, vscode, eclipse, vim, phpstorm, myeclipse, git, github, svn, visualstudio, jupytet, postman"
},
{
"id" : 8 ,
"name" : "网络" ,
"tags" : "网络协议, tcp, tcp/ip, udp, websocket, 网络安全"
},
{
"id" : 9 ,
"name" : "嵌入式" ,
"tags" : "arm, 物联网, iot, mcu, 51单片机, stm32, proteus, 嵌入式硬件, 单片机, 嵌入式实时数据库, rtdbs"
},
{
"id" : 10 ,
"name" : "区块链" ,
"tags" : "比特币, libra, 以太坊, 数字货币, 去中心化, 分布式账本, 信任链"
},
{
"id" : 11 ,
"name" : "移动开发" ,
"tags" : "Flutter, iOS, xcode, macos, android, electron, Xamarin"
},
{
"id" : 12 ,
"name" : "微软开发" ,
"tags" : ".netcore, asp.net, c#, typescript, linq, hololens, mssql, azure, WPF, MFC"
},
{
"id" : 13 ,
"name" : "测试" ,
"tags" : "单元测试, 集成测试, 测试覆盖率, 模块测试, 压力测试, 测试工具, 安全性测试, 威胁分析, 测试用例, 可用性测试, AB测试"
},
{
"id" : 14 ,
"name" : "软件工程" ,
"tags" : "需求分析, 规格说明书, 结对编程, 极限编程, sprint, scrum, 敏捷流程, jira, github, tfs"
},
{
"id" : 15 ,
"name" : "设计模式" ,
"tags" : "UML, 开闭原则, 里氏替换原则, 依赖倒置原则, 单一职责原则, 接口隔离原则, 迪米特法则, 合成复用原则, 单例模式, 原型模式, 简单工厂模式, 工厂方法模式, 抽象工厂模式, 建造者模式, 代理模式, 适配器模式, 桥接模式, 装饰器模式, 外观模式, 享元模式, 组合模式, 模板方法模式, 策略模式, 命令模式, 责任链模式, 状态模式, 观察者模式, 中介者模式, 迭代器模式, 访问者模式, 备忘录模式, 解释器模式"
},
{
"id" : 16 ,
"name" : "操作系统" ,
"tags" : "linux, windows, win10, gnu , octave, ios, macos, blackberry, 鸿蒙, centos, ubuntu"
},
]
\ No newline at end of file
Markdown is supported
0% .
You are about to add 0 people to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
想要评论请 注册