我收藏的一些下载资源的链接

本文主要是个人收藏的一些资源下载的链接, 欢迎补充!

综合

免费

主要包含文档(含电子书), 音频, 视频, 软件, 源代码等等.

1. 盘搜搜: http://www.pansoso.com/
   可以搜到百度网盘和华为网盘中CSDN等网站的资料.

2. 微盘: http://vdisk.weibo.com/
   资源比较丰富, 且免费下载.

非全免费

1. 中国软件开发网(CSDN): http://download.csdn.net/
   主要是IT方向的资源, 包括源码, 软件, 文档等等. 采用积分制, 当然也有免积分的. 可以通过评论下载的资源获得积分.

2. 程序员联合开发网(pudn): http://www.pudn.com/
   主要是IT方向的资源, 包括源码, 软件, 文档等等. 不采用积分制, 不过每天下载的次数受下载点数的限制. 然而, 一次上传资源, 可以用好久.

电子书

不要忘了上述的综合类网站哟.

外文电子书

1. 计算机类: http://freecomputerbooks.com/
   种类丰富, 如: 计算机语言, 计算机科学, 数学, 数据库, 电子工程, Java, Linux&Unix, 移动计算, 软件工程, 网页设计等等.

2. 维基教科书(en): http://en.wikibooks.org/wiki/Main_Page
   种类丰富, 包含: 自然科学, 数学, 电脑, 社科, 语言, 工程学, 艺术等等.

3. 古登堡计划(Project Gutenberg): http://www.gutenberg.org/

   古登堡计划（Project Gutenberg）是一个以自由的和电子化的形式, 基于互联网, 大量提供版权过期而进入公有领域书籍的一项协作计划. 最初是在1971年7月由Michael Hart发起的. 它是世界上第一个数字图书馆, 所有书籍的输入都是由志愿者来完成的, 并将这些书籍文本化.

4. IT电子书: http://it-ebooks.info/
   主要是IT领域的电子书, 基本上都是文字版, 有机器学习, 编程等等方面的书籍.

5. 国际光学工程学会(Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers, SPIE): http://ebooks.spiedigitallibrary.org/books.aspx
   国际光学工程学会的书籍, 当然都是和光学相关的.

中文电子书

1. 维基百科教科书(zh):
   http://zh.wikibooks.org/wiki/Wikibooks:%E9%A6%96%E9%A1%B5
   内容较少, 似乎没有提供PDF版.

2. 我爱E书: http://www.52ebook.com/
   都是中国传统文化类.

中文&外文电子书

1. 亚马逊免费电子书:
   http://www.amazon.cn/Kindle%E5%85%8D%E8%B4%B9%E7%94%B5%E5%AD%90%E4%B9%A6/b?node=116175071

2. 百度阅读: http://yuedu.baidu.com/

源码

1. SearchCode: http://searchcode.com
   它是一个强大的代码搜索引擎, 汇聚了Github、Bitbucket、Google Code(将于2016-1-25日停用)、Codeplex、Sourceforge、Fedora Project等多家开源站点, 拥有超过20万个项目、180亿行源代码, 能以特殊字符、语言、仓库和源方式从90多种语言找到函数、API的真实代码.

2. GitHub: http://github.com/
   无须注册, 免费下载.

   作为开源代码库以及版本控制系统, Github拥有140多万开发者用户. 随着越来越多的应用程序转移到了云上, Github已经成为了管理软件开发以及发现已有代码的首选方法.

3. 开源中国: http://www.oschina.net/

4. 当然还有前面提到的: CSDN和pudn.

公开课

1. coursera: http://www.coursera.org/
   Coursera是免费大型公开在线课程项目, 由美国斯坦福大学两名计算机科学教授( 吴恩达(Andrew Ng)和达芙妮·科勒(Daphne Koller) )创办. 旨在同世界顶尖大学合作, 在线提供免费的网络公开课程.

2. 网易公开课: http://open.163.com/

   网易视频公开课频道推出国内外名校公开课, 涉及广泛的学科, 名校老师认真讲解深度剖析, 网易视频公开课频道搭建起强有力的网络视频教学平台.

3. 中国大学公开课: http://www.icourse163.org/

数据集

主要是科学研究用到的数据集, 由于本人研究方向为机器学习, 所以大都是相关方面的.

图像

1. ImageNet: http://image-net.org/index
   主要为研究人员, 教育者, 学生等提供图像数据集, 但需要注册才能下载.