CS 自学指南：北大学生整理的计算机课程指南
北大学生耗时4年整理，收录MIT、斯坦福等顶尖高校计算机课程，68.6k人收藏。涵盖数学基础、编程入门到AI、系统等方向，含视频、项目与评测，2-3年系统自学路线，助你转码、补课或提升求职竞争力。
带你读《计算思维导论》之二：计算基础
本书设计了9个章节，分别是绪论、计算基础、计算平台、计算机网络基础、数据库技术基础、逻辑思维、问题求解、数据挖掘基础、计算机新技术。通过本书的学习，学生能够了解利用计算手段求解社会问题或自然问题的基本思维模式，理解网络的原理与构建，从而形成网络化思维，了解抽象复杂系统或复杂问题的基本思维模式，了解由问题到算法再到程序的问题求解思维模式，了解数据管理和挖掘的手段，并体验基于数据库和数据挖掘的数据运用方法，理解大数据、人工智能等技术的社会影响。
原生支持QwenImage！FlowBench 正式开启公测！本地 + 云端双模生图，AI创作更自由
FlowBench 是由 ModelScope x Muse 团队打造的一站式 AI 工作流创作平台，现已开启全面公测。该平台以工作流为核心，支持本地与云端资源协同运行，面向开发者、设计师及 AI 创作者提供高效、稳定、易用的可视化创作体验。FlowBench 原生支持 QwenImage 图像生成模型，最低仅需 8GB 显存即可实现本地生图，并支持多 LoRA 融合、多图批量生成等强大功能。用户可在 Mac 和 Windows 系统下载使用，同时享受云端与本地自由切换带来的灵活体验。公测期间，FlowBench 团队将持续优化功能，推出更多创新特性，助力用户开启高效 AI 创作之旅。
