Fundamentals of Audio and Music Engineering: Part 1 Musical Sound & Electronics (CourseraArchive) 1 个评论 关注

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简介: In this course students learn the basic concepts of acoustics and electronics and how they can applied to understand musical sound and make music with electronic instruments. Topics include: sound waves, musical sound, basic electronics, and applications of these basic principles in amplifiers and speaker design.

Algorithms Specialization (Coursera专项课程) 0 个评论 关注

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简介: 课程名称：算法专业化 概述：算法是计算机科学的核心，具有广泛的实际应用和深厚的知识内涵。本专业化课程是针对至少具备一些编程经验的学习者提供的算法入门课。课程内容严谨，注重整体概念的理解，而非低级实现及数学细节。完成该专业后，您将能自信地应对技术面试，并与其他程序员和计算机科学家流利地讨论算法。 关于讲师：Tim Roughgarden 自2004年以来一直担任斯坦福大学计算机科学系的教授，拥有丰富的算法及其应用教学和出版经验。 课程大纲： 1. 学习内容包括：分治法、排序与搜索、随机化算法等。 - 课程链接：[分治法、排序与搜索、随机化算法](https://www.coursera.org/learn/algorithms-divide-conquer) 2. 数据结构、图搜索与最短路径相关内容。 - 课程链接：[图搜索、最短路径与数据结构](https://www.coursera.org/learn/algorithms-graphs-data-structures) 3. 贪心算法、最小生成树与动态规划。 - 课程链接：[贪心算法、最小生成树与动态规划](https://www.coursera.org/learn/algorithms-greedy) 4. 最短路径重新回顾、NP 完全问题及其解决方法。 - 课程链接：[最短路径重访、NP 完全问题及解决办法](https://www.coursera.org/learn/algorithms-npcomplete) 此课程将帮助您掌握算法的基础知识与实际应用，为您的技术生涯奠定坚实的基础。

Creative Writing Specialization (Coursera专项课程) 0 个评论 关注

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简介: 创意写作专业课程简介 该课程专注于三种主要的创意写作类型：短篇小说、叙事短文和回忆录。课程旨在帮助学生掌握杰出作家所使用的技巧，从而创作出引人入胜的故事，这些故事通常充满了令人难忘的角色和独特的背景，并以新颖的描述风格呈现。参与者将有机会分析和建设性地评估同伴的写作。在最终项目中，学生将起草、重写并完成一篇较为完整的原创故事，选择自己最感兴趣的体裁。 该专业课程适合从有抱负的短篇小说作家到已成名的小说家，课程的灵活性允许学生根据自己的时间和需求选择学习顺序。无论是正在寻找新的灵感的作家还是希望优化已完成作品的作者，此课程都能提供必要的工具和支持。通过包含四门关于写作关键方面的课程，学生将提升自己的写作能力、批评能力，并在阅读的作品中找到灵感。 课程还为完成首次作业的学习者提供了包括Write-Bros高达80%的折扣和Scrivener首次购买时30%的折扣，还有Scribophile在线写作社区30%的会员折扣，充分支持学习者的创作旅程。 具体课程包括： 1. **创意写作：情节的技巧** - 探讨情节构建的基本要素。 2. **创意写作：角色的技巧** - 学习如何创造立体的角色。 3. **创意写作：环境与描述的技巧** - 理解构建故事背景的技术。 4. **创意写作：风格的技巧** - 发展独特的个人写作风格。 5. **Capstone：您的故事** - 聚焦于撰写一篇完整的故事、叙述文章或回忆录。 该专业为希望提升写作能力的学习者提供了全面的学习体验，是创意写作的理想选择。

Genomic Data Science Specialization (Coursera专项课程) 0 个评论 关注

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简介: 基因组数据科学专业化课程汇总 课程名称：基因组数据科学专业化 课程概述：随着基因组学在医学发现中引发革命，深入理解基因组及运用基因组数据集中的信息变得至关重要。基因组数据科学结合统计学和数据科学，致力于解析基因组数据。本专业化课程涵盖了用于分析和解读下一代测序实验数据的基本概念和工具，教授用户使用命令行及多种软件实施工具，如Python、R、Bioconductor和Galaxy。 该专业化课程既可以作为基因组数据科学的独立入门课程，也适合作为生物学、分子生物学或遗传学专业本科生及博士后的补充，帮助科学家们提升与数据互动的能力。 免费审核：访问 https://www.coursera.org/jhu 点击课程，选择注册并选取审核选项。注意，选择审核后将无法获得结业证书。 课程设置： 1. **现代基因组技术导论**：介绍现代基因组学的基本生物学及实验工具。 课程链接：[链接](https://www.coursera.org/learn/introduction-genomics) 2. **基因组数据科学中的Python**：介绍Python编程语言和iPython笔记本。 课程链接：[链接](https://www.coursera.org/learn/python-genomics) 3. **DNA测序算法**：学习分析DNA测序的计算方法和数据结构。 课程链接：[链接](https://www.coursera.org/learn/dna-sequencing) 4. **基因组数据科学的命令行工具**：介绍管理和分析目录、文件及大数据集所需的命令。 课程链接：[链接](https://www.coursera.org/learn/genomic-tools) 5. **Bioconductor在基因组数据科学中的应用**：学习如何使用Bioconductor工具进行基因组数据分析。 课程链接：[链接](https://www.coursera.org/learn/bioconductor) 6. **基因组数据科学的统计学**：介绍最流行的基因组数据科学项目背后的统计原理。 课程链接：[链接](https://www.coursera.org/learn/statistical-genomics) 通过此课程，你将获得基因组数据科学的深入理解，并能够有效运用相关工具和方法进行数据分析和解读。