前言

记录所学知识、所掌握的工具，目的在于：一是温故而知新，二是帮助明确自身的短板从而有目的地提升。

计算机

互联网是目前我从事的行业。

编程与软件开发

• 数据结构与算法
• 面向对象编程、面向切片编程
• 多线程与锁
• 异步通信（消息队列或事件驱动）
• 设计模式
• Web应用开发（前、后端）：RESTful API设计与开发、MVC模式
• 桌面应用开发
• 微服务架构
• 版本控制

数据库与数据管理

• 数据库设计
• 关系型数据库
• 非关系型数据库

人工智能与机器学习

• 计算机视觉
• 自然语言处理
• 模型训练与评估
• 模型部署、模型量化

分布式与并行计算

• 并行计算
• 分布式计算

网络与通信技术

• 网络协议
• 安全与加密技术

系统架构设计

• 模块化设计

电子

因为目前业余时间做的项目主要是嵌入式方面的，所以就接着梳理这块的知识啦。

• 硬件

• PCB设计

• 嵌入式Linux

机械

说来惭愧，机械是我本科和研究生阶段的

• 机械设计

• CAD软件

工具备忘

工具是理论的应用，一项理论可能有多个为它服务的工具，例如深度学习方面的工具就有TensorFlow、PyTorch、Caffe等等。我个人认为，深入理解基本原理远比熟练掌握一门工具重要。在这里对接触过的工具做一个统计，也仅是让自己知道会用什么工具、哪些更熟练，同时也给大家做个参考。

• 编程语言：C/C++、Python、Java、JavaScript、HTML
• 版本控制：Git
• 数据库与缓存：MySQL、Postgresql、Sqlite、Doris、Redis、Caffeine
• 科学计算、数据处理与可视化：Numpy、Pandas、Matplotlib、Matlab
• 网络协议（非工具）：TCP、UDP、HTTP、WebSocket
• 消息队列：Kafka、RocketMq、MQTT
• 分布式、流批计算：Flink、Spark(待)、ZooKeeper、Hadoop(待)
• 任务调度：Airflow(待)、xxljob、APScheduler
• 搜索与推荐：ElasticSearch
• 容器化、部署：Docker
• 人工智能与机器学习：Tensorflow(含Keras)、PyTorch、ScikitLearn
• 图像处理：OpenCV、PIL
• GUI：PySide/PyQT、LVGL、U8g2(待)
• AIoT/EdgeAI/嵌入式AI：TFLite、SNPE、ESP-DL(待)
• Web应用框架：SpringBoot、Django、Flask、FastAPI
• 移动应用开发：AndroidStudio
• SQL工具包或对象关系映射(ORM)库：MyBatis、SQLAlchemy
• 流程引擎：Camunda
• 系统：FreeRTOS、ROS
• 嵌入式开发：VSCode+PlatformIO、Keil5(MDK-ARM)、Arduino
• PCB设计：AltiumDesigner、LCEDA
• 机械设计：Solidworks、Catia
• 图像处理和视频剪辑：AdobePremiere、会声会影、 剪映