&figure&&img src=&/50/8ca143db01cdff1dc7d1a36c71a48456_b.png& data-rawwidth=&900& data-rawheight=&500& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&900& data-original=&/50/8ca143db01cdff1dc7d1a36c71a48456_r.png&&&/figure&&p&日常操作中我们经常会遇到「分屏」这个需求，而且屏幕越大就越是迫切，这年头连 iPad 都开始支持分屏了，Mac OS 自然要做的更好才是，然而如何将屏幕一分为二，看似简单，却有些学问。&/p&&p&在最近 OS X 10.11 EI Capitan 的更新里，我们苦苦等来了原生分屏（Split View）这一功能，但似乎并没有那么强大，为什么这样说呢，让先看看它究竟能做些什么吧。&/p&&br&&h2&OS X 原生分屏：Split View&/h2&&figure&&img src=&/92317daf285ecffbd2424a_b.jpg& data-rawwidth=&1200& data-rawheight=&858& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1200& data-original=&/92317daf285ecffbd2424a_r.jpg&&&/figure&&p&&strong&触发方式一：&/strong&&br&&/p&&p&&strong&按住&/strong& 窗口左上角的绿色全屏按钮，如果窗口触发微缩动画，则说明该 App 支持分屏模式，拖动靠放在屏幕左右即可。&/p&&br&&figure&&img src=&/3e2b9a79364ea3abe672ded_b.jpg& data-rawwidth=&1200& data-rawheight=&714& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1200& data-original=&/3e2b9a79364ea3abe672ded_r.jpg&&&/figure&&p&&strong&触发方式二：&/strong&&br&&/p&&p&先进入某 App 的 全屏模式，打开 &a href=&/?target=https%3A///zh-cn/HT204100& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Mission Control&i class=&icon-external&&&/i&&/a&（如四指上滑），将另一个窗口拖入顶部的小桌面中。&/p&&br&&figure&&img src=&/4c0971b5bba_b.jpg& data-rawwidth=&1560& data-rawheight=&900& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1560& data-original=&/4c0971b5bba_r.jpg&&&/figure&&p&触发 Split View 之后，可以操作调整屏幕左右两侧的布局比例，鼠标移动到顶部可以显示菜单栏。&/p&&br&&p&再次点击「全屏按钮」可以退出这个模式。&/p&&br&&h2&那么，如何评价 OS X 自带的原生分屏呢？&/h2&&p&首先，我认为 Split View 功能触发方式不够直观，很多用户更习惯是按住窗口贴靠屏幕左右侧来触发（你懂的），有的用户不知如何触发，有的知道了也不常用。&/p&&p&其次，基于全屏的分屏这种形式过于强调专注，而且退出分屏模式的操作也不够彻底（会保留另一个窗口全屏模式），操作成本较大。&/p&&p&简言之：&b&通常我们只是需要简单的「分屏布局」，而不是「基于全屏的分屏」。&/b&&br&&/p&&br&&h2&那么 Split View 到底有什么用呢？&/h2&&p&它为我们提供了一种类似「禅意模式」，在这个模式下我们可以更专注，特别适用于频繁在两个 App 之间操作或交互的场景。&/p&&blockquote&例如：在进行图文编辑时，左侧开着编辑器（如：Evernote），右侧开着浏览器查阅资料（如：Chrome），专注于写作本身。&br&&br&再例如：编程时，一侧开着编辑器，一侧开着调试器，其它不相关的 Apps 统统眼不见心不烦。&/blockquote&&h2&小结&/h2&&p&Split View 功能还不够强大，它出现在 iOS 系统上，算的上是 Amazing，因为解决了同时运行两个程序的需求，但若以相同的形式出现在 OS X 上就只能 soso 了。&/p&&p&要解决我们真正的「简单分屏」需求，还是得请出「&a href=&/?target=https%3A///moom/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Moom&i class=&icon-external&&&/i&&/a&」这一类的专业分屏软件。&/p&&p&更多关于「Moom」的使用技巧，且看下一篇详解。&/p&&br&&blockquote&&p&&em&题图：&/em&&em&Half Apple - via &a href=&goog_& data-editable=&true& data-title=&Fringe &&Fringe &/a&&/em&&i&&a href=&/?target=http%3A///wiki/Glyphs& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Glyphs&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/i&&/p&&/blockquote&&figure&&img src=&/597e9fbfe54df5e0a9676_b.jpg& data-rawwidth=&1000& data-rawheight=&580& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1000& data-original=&/597e9fbfe54df5e0a9676_r.jpg&&&/figure&&p&关注 &a href=&/MacTips& class=&internal&&MacTips 知乎专栏&/a& ，一手更新，最佳体验&/p&
日常操作中我们经常会遇到「分屏」这个需求，而且屏幕越大就越是迫切，这年头连 iPad 都开始支持分屏了，Mac OS 自然要做的更好才是，然而如何将屏幕一分为二，看似简单，却有些学问。在最近 OS X 10.11 EI Capitan 的更新里，我们苦苦等来了原生分屏（Spli…
推荐几个（下载链接违规已删除，需要自行百度即可）&br&---------------------------------------------------------------------------------------------------------------&br&一、下载神器Aria2 &br&&figure&&img src=&/d363dd0bbaa0cf4c7b530eaa34aef33a_b.jpg& data-rawwidth=&252& data-rawheight=&258& class=&content_image& width=&252&&&/figure& 实现百度云、迅雷离线等满速下载。&br&&figure&&img src=&/24fe30c97c551bae1f7983d_b.jpg& data-rawwidth=&1214& data-rawheight=&222& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1214& data-original=&/24fe30c97c551bae1f7983d_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img src=&/68edf5d71b4c98e2ae34f16be36248df_b.jpg& data-rawwidth=&2028& data-rawheight=&1186& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2028& data-original=&/68edf5d71b4c98e2ae34f16be36248df_r.jpg&&&/figure&&br&二、在线视频播放器（ Fosi制作）&br&&figure&&img src=&/dcd50c05b5caabab7480_b.jpg& data-rawwidth=&214& data-rawheight=&222& class=&content_image& width=&214&&&/figure&&br&可以观看视频直播，可以自由添加直播源、点播源等，基于HTML5，不用担心flash发热&figure&&img src=&/ac16b215e0d26da50cb86_b.jpg& data-rawwidth=&2150& data-rawheight=&1184& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2150& data-original=&/ac16b215e0d26da50cb86_r.jpg&&&/figure&&br&三、Bilibili客户端（非官方）&figure&&img data-rawwidth=&339& data-rawheight=&320& src=&/ced22227ceb425d7175ee36_b.jpg& class=&content_image& width=&339&&&/figure&特点：硬解播放；libass 显示弹幕，超低 CPU 占用；自动拼接分段视频；支持发送弹幕；IP 地址伪造，方便海外用户；弹幕透明度调整；本地视频弹幕播放；多 Tab 浏览，一键下载视频；弹幕关键词屏蔽。&br&四、Popcorntime 不解释&br&&figure&&img src=&/225ff9a567b670d8c4cff_b.jpg& data-rawheight=&852& data-rawwidth=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1080& data-original=&/225ff9a567b670d8c4cff_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img src=&/c51d26179aeb44e1687241_b.jpg& data-rawheight=&608& data-rawwidth=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1080& data-original=&/c51d26179aeb44e1687241_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img src=&/dad4894ccef8d7ea77498_b.jpg& data-rawheight=&579& data-rawwidth=&1080& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1080& data-original=&/dad4894ccef8d7ea77498_r.jpg&&&/figure&
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刚写的文章贴上来。&br&&br&&br&&b&Hugo Boss和纳粹的难解孽缘&/b&&br&&br&&p&无论纳粹政权多么的邪恶和罪无可恕，不可否认的，第三帝国对自我形象的包装绝对是二战中的翘楚。&br&&/p&&br&&p&纳粹党的社会运动追求强烈的统一性，通过驱逐异类而塑建一个无坚不摧，固若金汤的集体。&/p&&p&这一时期，以希特勒为首的纳粹德国沉醉于各式各样的制服和配饰中。&/p&&br&&p&不仅仅是武装部队，矿工，邮递员，电车售票员，火车司机的工作服全部与军装接近，胸口缀满象征职务等级的银扣铜扣，蓝领阶层也会佩戴白手套，臂章和十字银英徽以建立日耳曼荣誉感，资深人员甚至被授予华丽的佩剑。&/p&&br&&p&电影「朗读者」中，凯特 · 温斯莱特扮演的电车售票员。 ▼&/p&&figure&&img src=&/ff62a8c486bc18e67c37_b.jpg& data-rawwidth=&864& data-rawheight=&576& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&864& data-original=&/ff62a8c486bc18e67c37_r.jpg&&&/figure&&br&&p&制服，对于纳粹而言是神秘主义与无上荣誉的象征。着迷于古罗马帝国的希特勒曾说：军装一定要帅，要能体现帝国士兵的高贵和威严，这样年轻人才会义无反顾的投奔我们。在穷兵黩武和种族主义的极权体制下，制服成了地位的标识和人种优秀论的道具。&/p&&br&&p&在这一思想指导下，由纳粹艺术家设计，Hugo Boss生产的制服优雅，得体，桀骜，性感，堪称史上最杰出的军装。&/p&&br&&p&只看衣服别看脸 ▼&/p&&figure&&img src=&/5d9be122bca99c2fbf86accb_b.jpg& data-rawwidth=&850& data-rawheight=&926& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&850& data-original=&/5d9be122bca99c2fbf86accb_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&b&Hugo Boss的原罪&/b&&/p&&br&&p&雨果 · 博斯（Hugo Boss)1885年出生在一个平凡的德国家庭，是五个孩子中最小的一名，十几岁时既在纺织厂工作，一战时曾做为下士服役。&br&&/p&&br&&p&1924年，雨果在德国南部的小城成立了一家以自己名字命名的男装制衣厂Hugo Boss。工厂生产衬衣，夹克，雨衣一类的工作服和劳保用品。1930年，由于经济不景气，公司几近破产，最终债权人只留给他六台缝纫机。&/p&&br&&p&雨果 · 博斯 ▼&/p&&figure&&img src=&/5f84cc4ace8f87fea219325_b.jpg& data-rawwidth=&1266& data-rawheight=&900& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1266& data-original=&/5f84cc4ace8f87fea219325_r.jpg&&&/figure&&br&&p&早在1931年，雨果 · 博斯便加入了纳粹党。次年，党卫队从冲锋队中独立出来。纳粹艺术家Karl博士和平面设计师Walter Heck绘制出全黑制服替换原本的黄褐色制服以示区分。Hugo Boss拿到了这笔订单，自此开始为纳粹党冲锋队（SA），党卫队（SS）和希特勒青年团（HJ）生产制服。&br&&/p&&p&希特勒于1923年创立的纳粹党冲锋队（SA），创立初期负责维护党内会议。成员穿黄褐色卡其布军装，右袖戴曲十字袖标。&/p&&br&&p&这批衣服来源于库存的德国驻东非殖民地军团制服。一战后德国失去了非洲殖民地，这些衬衫一直堆积在仓库里，直到希特勒建立冲锋队后用来做了自己的制服。 ▼&/p&&figure&&img src=&/0bd3c62ba0b2ece5899be3_b.jpg& data-rawwidth=&1020& data-rawheight=&722& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1020& data-original=&/0bd3c62ba0b2ece5899be3_r.jpg&&&/figure&&br&&p&党卫队（ss)原是希特勒的个人随护团，从冲锋队的菁英成员中选拔，之后党卫队做为纳粹党自身的风纪组织存在。后期党卫队实质上是国家公安和谍报机关。&/p&&br&&p&这身全黑制服又称M32制服，是党卫队最著名的形象。特点是西服领，右肩单肩章。 ▼&/p&&figure&&img src=&/24c13fa7af_b.jpg& data-rawwidth=&1024& data-rawheight=&906& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1024& data-original=&/24c13fa7af_r.jpg&&&/figure&&br&&p&党卫队队徽是以其缩写「SS」变形的双闪电，此标志由纳粹设计师Walter Heck在1932年完成。&/p&&p&两个交错旋转的S既成为纳粹党（全称：国家社会主义工人党）的卐标志。这个标志是希特勒自己在1920年设计的。不得不说，这个两次被美术学院拒之门外的三流画匠在Logo设计上很有一手。▼&/p&&figure&&img src=&/ed476b4ba677f0fdb976c_b.jpg& data-rawwidth=&1372& data-rawheight=&1363& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1372& data-original=&/ed476b4ba677f0fdb976c_r.jpg&&&/figure&&br&&p&二战后，德国刑法典规定卐及奈尔特十字等纳粹符号禁止出现在公开场所。为此，电影「无耻混蛋」上映前不得不临时更换海报。&/p&&br&&p&2005年，哈里王子在化妆舞会上穿戴了纳粹的领章和袖标引起悍然大波，「太阳报」更是刊登头版谴责。有些禁忌绝对不能碰。▼&/p&&figure&&img src=&/fd714dbfcc11acf80501_b.jpg& data-rawwidth=&984& data-rawheight=&658& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&984& data-original=&/fd714dbfcc11acf80501_r.jpg&&&/figure&&br&&p&党卫队领章左右不同，自一级突击大队长（中校）以下，右侧领章为双闪电标志或是所在师标志，左侧领章为衔级标志。旗队长（上校）以上左右领章相同。&br&&/p&&br&&p&电影「无耻混蛋」剧照，左侧四颗星为Storm Unit Leader ▼&/p&&figure&&img src=&/dae32dd97964_b.jpg& data-rawwidth=&1280& data-rawheight=&854& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1280& data-original=&/dae32dd97964_r.jpg&&&/figure&&br&&p&军帽装饰为上鹰下骷髅，以区别国防军的上鹰下军徽。▼&/p&&figure&&img src=&/f26a5ea155bc92db0b3f8d_b.jpg& data-rawwidth=&599& data-rawheight=&436& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&599& data-original=&/f26a5ea155bc92db0b3f8d_r.jpg&&&/figure&&br&&p&希特勒青年团（ HJ）是一个纳粹党设立的青年组织。这是纳粹党继冲锋队之后设立的第二个准军事组织。成员人数达870万人，占当时德国青年的98%。▼&/p&&figure&&img src=&/956b0da5d3_b.jpg& data-rawwidth=&567& data-rawheight=&461& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&567& data-original=&/956b0da5d3_r.jpg&&&/figure&&br&&p&说句政治不正确的话，比我小时候穿的XX队制服好看多了。▼&br&&/p&&figure&&img src=&/02fd1a486e0081dfa08b2df_b.jpg& data-rawwidth=&1064& data-rawheight=&720& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1064& data-original=&/02fd1a486e0081dfa08b2df_r.jpg&&&/figure&&br&&p&雨果 · 博斯是党卫队中的活跃分子，自从源源不断的接到纳粹订单，Hugo Boss的运转得到了有力提升。事业时来运转，雨果更加认定了纳粹是德国的无二选择。&br&&/p&&br&年间，雨果 · 博斯陆续参加了「德意志劳工阵线」，「帝国保护协会」以及「国家社会主义人民福利社」等多个纳粹组织。&br&这些听上去无比美好的机构最终指向的是元首的个人崇拜和集权独裁。介于一战后德国民间积累的抵触与不满情绪冲破了临界点，强势的纳粹主义迅速发展壮大。&br&&p&&b&党卫队的制服样式&/b&&/p&&br&&p&Hugo Boss 制作的制服不是批量生产，而是由裁缝为军人逐一量体定做，因此每一件制服都合体贴身，绝不会松松垮垮。&/p&&p&Hugo Boss甚至印刷了厚厚的图册供军官们挑选心仪的式样。下图非Hugo Boss印刷▼&br&&/p&&figure&&img src=&/6e69b10f832dff4bf156a_b.jpg& data-rawwidth=&504& data-rawheight=&378& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&504& data-original=&/6e69b10f832dff4bf156a_r.jpg&&&/figure&&br&&p&不止纳粹，从一战到魏玛共和国，德国军队一向秉承着普鲁士的传统，无论军事理论，武器训练，乃至军容装备都恪守着严谨的作风。&/p&&br&&p&党卫队制服图册。夏季军服采用混纺棉质材料，冬季则采用羊毛布料与人造纤维材料合织，军服表面挺括整齐。 ▼&/p&&figure&&img src=&/ef2a9cb3b195feedbaa16a1c8c712b99_b.jpg& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&423& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&/ef2a9cb3b195feedbaa16a1c8c712b99_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&p&除了上文提到的全黑制服外，党卫队还配有灰色制服，下图领章为Standard Leader。▼&/p&&figure&&img src=&/afb1cf370eef95ceaa3118b_b.jpg& data-rawwidth=&640& data-rawheight=&600& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&640& data-original=&/afb1cf370eef95ceaa3118b_r.jpg&&&/figure&&br&「辛德勒的名单」中，拉尔夫 ·费因思饰演的武装党卫队军官身穿闭合领制服。这个设计除了领章外，与国防军的制服很相似。▼&figure&&img src=&/cc1f470bbb0bccd08f3167a_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&520& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/cc1f470bbb0bccd08f3167a_r.jpg&&&/figure&&br&&p&比较下图的国防军制服。电影「刺杀希特勒」剧照 ▼&/p&&figure&&img src=&/927f80dc5719cdb603d7a_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&447& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/927f80dc5719cdb603d7a_r.jpg&&&/figure&&br&&p&党卫队还配有夏天穿着的白色Summer Jacket ▼&/p&&figure&&img src=&/bff34fefddd9bdb8ef5286ffa10fd727_b.jpg& data-rawwidth=&756& data-rawheight=&726& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&756& data-original=&/bff34fefddd9bdb8ef5286ffa10fd727_r.jpg&&&/figure&&p&以及短款的Waiter Jacket ▼&/p&&figure&&img src=&/e8b495d3b3be2e2ccb95fdb_b.jpg& data-rawwidth=&1008& data-rawheight=&665& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1008& data-original=&/e8b495d3b3be2e2ccb95fdb_r.jpg&&&/figure&&br&&p&为军官提供的正装礼服，足见纳粹对于仪表的重视 ▼&/p&&figure&&img src=&/9fda5f7a6dcac97beada9a75c2ecabc0_b.jpg& data-rawwidth=&850& data-rawheight=&595& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&850& data-original=&/9fda5f7a6dcac97beada9a75c2ecabc0_r.jpg&&&/figure&&br&&p&1938年冬，柏林身着闭合领大衣的党卫队列兵。 ▼&br&&/p&&figure&&img src=&/ef297b1dab135c_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&450& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/ef297b1dab135c_r.jpg&&&/figure&&br&&p&「辛德勒的名单」中出现的翻领大衣。▼&br&&/p&&figure&&img src=&/676c9cf25e8f1c0609951_b.jpg& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&344& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&/676c9cf25e8f1c0609951_r.jpg&&&/figure&&br&&p&党卫队M32黑色制服的设计者是党卫队上校军官Karl Diebitsch和平面设计师Walther Heck。 Karl博士是希姆莱的私人艺术顾问，也是纳粹党早期党员，入党序号为 1436。除制服外，他还设计了党卫队和警察的佩剑，匕首以及大部分武装党卫队勋章。&/p&&br&&p&1939年，卡尔博士设计出纳粹直属的「德意志研究会」标识和冲锋队徽章。卡尔还设计过不少纳粹德国时期的邮票，后被希特勒授予荣誉勋章。由于卡尔是后备军官，战后未被判刑，于1985年去世。&/p&&br&&p&Karl博士设计的党卫队佩剑 ▼&/p&&figure&&img src=&/5b868f25aa6e80fcb0def7_b.jpg& data-rawwidth=&800& data-rawheight=&648& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&800& data-original=&/5b868f25aa6e80fcb0def7_r.jpg&&&/figure&&br&&p&匕首 ▼&/p&&p&&figure&&img src=&/f4f88fafaf5a56c67c5e9b_b.jpg& data-rawwidth=&567& data-rawheight=&597& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&567& data-original=&/f4f88fafaf5a56c67c5e9b_r.jpg&&&/figure&&br&纳粹周边配饰 ▼&/p&&figure&&img src=&/e0ee9cff05efc1c87988d_b.jpg& data-rawwidth=&631& data-rawheight=&474& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&631& data-original=&/e0ee9cff05efc1c87988d_r.jpg&&&/figure&&br&&p&徽章 ▼&/p&&figure&&img src=&/f6c2b4fbefad000cb5255_b.jpg& data-rawwidth=&850& data-rawheight=&638& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&850& data-original=&/f6c2b4fbefad000cb5255_r.jpg&&&/figure&&br&&p&&b&Hugo Boss的审判&/b&&/p&&br&&p&雨果 · 博斯的亲纳粹行为带了丰厚的企业利润。至1941年，短短9年中Hugo Boss的盈利增长了80倍。&br&&/p&&br&&p&在战争的后期，由于劳动力匮乏，Hugo Boss使用集中营战俘并且强迫一些外籍劳公为其工作。公司的管理人士皆为狂热的纳粹份子并是元首的忠实追随者。&/p&&br&&p&1945年，雨果 · 博斯受到希特勒的接见并合影留念。他将这张备受珍视的照片挂在自己寓所的墙上。这一切，全都成为了战后审判的确凿铁证。&/p&&figure&&img src=&/efb229a18d9_b.jpg& data-rawwidth=&1134& data-rawheight=&756& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1134& data-original=&/efb229a18d9_r.jpg&&&/figure&&p&介于雨果 · 博斯的早期纳粹党员身份，对党卫队的财力支持，非法使用劳工和违法获利，雨果 · 博斯被认为不只是一个昏了头的老百姓，而是激进的纳粹主义者和第三帝国的投机份子。在1946年的战后审判中，雨果 · 博斯被剥夺政治权利，取消公司职务，并罚以重金。&/p&&br&&p&生于不义的政权，取之不义的钱财，上天收回的如此之快。&/p&&br&&p&2年后，雨果 · 博斯在疾病和精神抑郁的双重折磨中去世，但他的企业存活了下来。&/p&&br&&p&&b&Hugo Boss的转型&/b&&/p&&br&&p&由于雨果 · 博斯被禁止从事商业活动，他的女婿尤金 · 霍利接管了公司。1950年，依靠制作军装时期积累的经验，Hugo Boss开始转型定制西装，此举迎合了战后的市场需求，岌岌可危的公司重新开始振作并扩张为150个员工的大型制衣企业。&/p&&br&&p&1960年，Hugo Boss开始制作西装成衣，再次顺应了市场的走向。&br&&/p&&br&&p&2014年世界杯上，穿着Hugo Boss的德国队 ▼&/p&&figure&&img src=&/9da410ff2ec97dbfa514c_b.jpg& data-rawwidth=&1117& data-rawheight=&676& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1117& data-original=&/9da410ff2ec97dbfa514c_r.jpg&&&/figure&&br&&p&1969年，尤金 · 霍利退休，将公司交给两个儿子主持。70年代，Hugo Boss的商标被设计出来，Hugo Boss开始走向国际市场。&/p&&br&&p&Hugo Boss一直是方程式赛车的赞助商，先后赞助过70年代的一级方程式世界冠军安垂亚劳达以及稍后的迈凯伦车队。▼&br&&/p&&figure&&img src=&/18f42c80b6820f15ced1fb4f6061189f_b.jpg& data-rawwidth=&686& data-rawheight=&453& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&686& data-original=&/18f42c80b6820f15ced1fb4f6061189f_r.jpg&&&/figure&&br&&p&1991年，意大利时装集团Marzotto收购了Hugo Boss，由此Hugo Boss公司与雨果 · 博斯家族彻底脱离。&br&&/p&&br&&p&然而，1999年，Hugo Boss的原罪再次被公示于众。一位美国律师代表大屠杀中的幸存者向Hugo Boss提起公诉，迫使公司发表书面道歉。&/p&&br&&p&今日的Hugo Boss是一家再正常不过的企业，然而这段80年前的黑历史仍然时时被人提起。▼&/p&&figure&&img src=&/dead1790ff54bcf967f045c84b4bc1e5_b.jpg& data-rawwidth=&564& data-rawheight=&564& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&564& data-original=&/dead1790ff54bcf967f045c84b4bc1e5_r.jpg&&&/figure&&br&&p&自第三帝国建立伊始，纳粹就开动了军国主义理念的宣传，制服也成为宣传战中的棋子。收腰式的款式加入了众多华美装饰物，就像一株美艳剧毒的罂粟对年轻人有着强烈的吸引力。很多青年入伍为的就是能得到一套漂亮的制服。&/p&&br&&p&然而，摘掉了所有配饰，军衔和胸章的纳粹制服，也不过就是一身平凡无奇的着装而已。▼&/p&&figure&&img src=&/18a1eceb85efe74b9c88b5_b.jpg& data-rawwidth=&480& data-rawheight=&480& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&480& data-original=&/18a1eceb85efe74b9c88b5_r.jpg&&&/figure&&br&&br&&p&本文由微信公众号【不止恋物】原创，商业用途请联系我们&/p&
刚写的文章贴上来。 Hugo Boss和纳粹的难解孽缘 无论纳粹政权多么的邪恶和罪无可恕，不可否认的，第三帝国对自我形象的包装绝对是二战中的翘楚。 纳粹党的社会运动追求强烈的统一性，通过驱逐异类而塑建一个无坚不摧，固若金汤的集体。这一时期，以希特勒为…
谢邀&br&看起来挺拔，其实就是挺胸，抬头，展肩，给人一个漂亮的体态，从字面上讲很好理解，但对于常年不良体态的人，很难明白挺胸，展肩的方法和意义，主要还是肌肉能力太差太差太差了，差到大脑早就不会控制自己的身体了，就算明白什么意思，也无法做到。&br&这肯定是需要通过训练，才能找回来的。&br&健身圈里有一说，叫新手练胸，老手练背，高手练腿。&br&这不是一个好的现象，但很说明现实，大家不愿意训练腿部和背部，又苦又累，而等他们发现大胸才是华而不实时，大多会出现肩关节不适疼痛，体态变形明显等问题。&br&其实正确的训练思路，步骤应该是反过来的，腿，背，胸及其它部位。&br&这有一定训练难度，需要正确的指导，很辛苦，但对于整体的体态调整，肌肉功能发展，都是非常有好处的。&br&&figure&&img src=&/d7c6958dad13f219bf5e8_b.jpg& data-rawwidth=&265& data-rawheight=&247& class=&content_image& width=&265&&&/figure&背部主要肌肉都需要训练，背阔肌，斜方肌，竖脊肌，三角肌，等都是帮助伸展躯干，挺拔身姿的，还有拉伸胸肌，肩关节，达到展开双肩，通过训练学会肩胛骨略收，背肌收紧。&br&&br&&figure&&img src=&/30c7b6baad3c753e35deee_b.jpg& data-rawwidth=&750& data-rawheight=&499& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&750& data-original=&/30c7b6baad3c753e35deee_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&/0145b1aea2a4acda5b2c18a_b.jpg& data-rawwidth=&750& data-rawheight=&499& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&750& data-original=&/0145b1aea2a4acda5b2c18a_r.jpg&&&/figure&使用健美选手的图片，可以很清楚的看出，哪些肌肉可以有效的帮助你体态挺拔。&br&只要你是直立生活的人类，双腿就是让你站立，挺拔的最重要部位，也是一切训练的灵魂。&br&想一想一个人都难以站直，站正，双腿无力，跑跳障碍，还谈什么美感。&br&普通人不可能训练的那么夸张，但也必须靠训练才能得到。&br&1：&figure&&img src=&/85cdb08f05ea1a5def255d_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&336& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/85cdb08f05ea1a5def255d_r.jpg&&&/figure&&br&腿部肌肉力量训练肯定是负重深蹲最爽，使用杠铃，哑铃都可以，必须可以先徒手做标准后，在慢慢尝试负重。&br&如果你能负重自重蹲起，身体就稳定的多了，这可是腿部力量要求的最低标准哦！&br&大腿平行地面就行，不需要像举重运动员一样蹲那么深。&br&2：&figure&&img src=&/13df460fbaae801a151327e_b.jpg& data-rawwidth=&380& data-rawheight=&280& class=&content_image& width=&380&&&/figure&&br&负重深蹲对一些人来说太难了，感觉很危险，那就试试腿举，有上斜腿举，和水平腿举都可以。&br&器械腿举一样可以很好的训练腿部肌肉力量，相对安全的多，技术难度也要小的多，对腰部压力很小。&br&注意腿的角度，全脚掌踩实，膝关节下到90度，后背靠近凳子，吸气下，呼气蹬起。&br&重量要大一些，最好完成8～10次。&br&3：&br&&figure&&img src=&/c3edeb502cc4_b.jpg& data-rawwidth=&486& data-rawheight=&543& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&486& data-original=&/c3edeb502cc4_r.jpg&&&/figure&&br&&figure&&img src=&/720c10efdfec35ea49b6f_b.jpg& data-rawwidth=&600& data-rawheight=&574& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&600& data-original=&/720c10efdfec35ea49b6f_r.jpg&&&/figure&背阔肌的训练当然是引体向上，如果你能不借力标准完成十个，就算及格了，必须是背肌发力完成的。&br&遗憾的是大部分不能正确的完成引体向上，脚一悬空就不会发力了，还是要借助器械高位下拉辅助完成背阔肌的训练，相对更好掌握一些，可以作为引体向上的过度。&br&4：&figure&&img src=&/7d411ca59ff428c4aa8ad59a496f9868_b.jpg& data-rawwidth=&500& data-rawheight=&524& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&500& data-original=&/7d411ca59ff428c4aa8ad59a496f9868_r.jpg&&&/figure&&br&器械水平坐姿划船，很好的训练中下斜方肌，用力挺胸，收紧肩胛骨，舒展开双肩，对于上身的挺拔体态非常有好处。&br&5：&figure&&img src=&/05adc2cefab8e2bfae3c00_b.jpg& data-rawwidth=&419& data-rawheight=&260& class=&content_image& width=&419&&&/figure&&br&硬拉来了，硬拉是下背部，竖脊肌很好的训练，正确的硬拉可以帮助你强化腰力，稳定脊柱，挺拔身姿。&br&硬拉是一个复合性很强的动作，需要熟练的髋关节运动，较好的柔韧性，学会锁住腰椎，腹肌对抗，膝关节自然放松，屈髋，锁腰，收腹，吸气俯身，呼气拉起，展肩，停两秒。&br&硬拉同样需要达到可以轻松拉起自重的力量标准为基础。&br&如果你不能标准完成硬拉，就先从罗马凳训练开始，掌握对身体的控制后在尝试负重训练，最后再学习硬拉。&br&6：&figure&&img src=&/b12fa1b5dee6_b.jpg& data-rawwidth=&589& data-rawheight=&434& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&589& data-original=&/b12fa1b5dee6_r.jpg&&&/figure&找图真累，来张二和一，侧平举和哑铃推举。&br&三角肌的训练可以先从侧平举开始，是为了学会三角肌的使用，掌握单关节的运动方式，不要借力，对着镜子，保证自己头正肩平，可以先静态保持30～60秒，感觉三角肌的发力，酸爽。&br&肘关节放松，必须抬起头，抬起下巴看着天花板，腕，肘，肩，在平行线上，手腕一定不要高过肘关节，哑铃重量要轻。&br&如果感觉双臂太难，可以一侧一侧的单手做，但必须保持身体的标准站姿。&br&坐姿推举，训练三角肌的力量围度，哑铃可以重一点，帮助打造结实的三角肌，使你挺拔而宽大，和背阔肌共同形成完美的倒三角。&br&有点累了，先写这么多，希望有所帮助。
谢邀 看起来挺拔，其实就是挺胸，抬头，展肩，给人一个漂亮的体态，从字面上讲很好理解，但对于常年不良体态的人，很难明白挺胸，展肩的方法和意义，主要还是肌肉能力太差太差太差了，差到大脑早就不会控制自己的身体了，就算明白什么意思，也无法做到。 这…
&p&我主要关注CS相关课程。推荐下我觉得不错的：&/p&&p&&b&1. 华盛顿大学的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/proglang& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Programming Languages&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&这门绝对是第一神课啊！很奇怪前面的回答很多只是轻轻带过……首先，课程内容不是一般大学里会教的，函数式编程，一开始就让你大开眼界！后面各种类型推导系统，用Scheme写解释器，还有非常精华的各种编程范式的优劣比较，醍醐灌顶毫不为过。其次，老师讲的非常好，上过的同学应该还记得他上窜下跳要让你记住函数类型的contra-variant规则吧！口音清晰，讲解细致，实时写代码进行解释，不能更耐心了！最后，整个课程的作业设置也很好，有理论上的问题，也有编程实践，而且难度也适中，每次都会先从热身开始慢慢加大难度。最吊的就是peer assessment了！简直就是code review最佳实践啊，还能学习别人好的写法，又是对功力的一大提升！总之这门课对整个Coursera系统的利用之完善可以说是到了极致，也正是因为上了这门课让我从此对Coursera无比痴迷，疯狂刷课……&/p&&p&很多同学问这门课好像Coursera上不开了，可以直接去这门课程的主页学习：&a href=&///?target=https%3A//courses.cs.washington.edu/courses/cse341/16sp/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&UW CSE341, Spring 2016&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 不知道作业系统之类的体验如何……&/p&&p&&b&16-12-24更新：&/b&&br&这门课又可以在Coursera上找到了！地址：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/programming-languages& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Programming Languages, Part A - University of Washington | Coursera&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&figure&&img src=&/c8abf2ad6af800fed5085a_b.jpg& data-rawwidth=&2048& data-rawheight=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2048& data-original=&/c8abf2ad6af800fed5085a_r.jpg&&&/figure&&p&第一次使用“神的编辑器”……&/p&&p&&b&2. Maryland的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/softwaresec& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Software Security&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&这个是正在上的，也是讲的非常好！把很多概念都串起来了，一周当黑帽，下一周换白帽，展现了计算机安全的方方面面。而且内容很新，heartbleed，MCFI之类的2014年出现的东东都提到了。这门课的deadline非常紧，作业都是限时提交的，还好上了第一周看难度不大，评分方面感觉有点bug……明明做错了都算我得分……今年是安全大热的年度，Maryland的安全系列课程有四门，感兴趣的同学可以都跟一下！&/p&&p&&b&3. Princeton的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/algs4partII& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Algorithms&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&目前上过的最好的算法课，这位老爷爷师承高德纳，但又不像The Art of Computer Programming那么偏理论天书范……他写的算法红宝书也是广受追捧，看他上课的确是种享受，娓娓道来，各种图表动画，脉络清晰。这门课的作业也很赞，有理论问题，有面试常见问题，还有编程大作业三部分。其中编程大作业难度挺大，课题都很有趣，比较偏工程，只给一个API的框架然后自己去实现整个流程（也就是不光包括核心算法，也有文件IO，数据预处理之类的东西），每次都要做上好几个钟头。编程作业的评判也是相当严格，会考察代码风格，运行时间，消耗内存，API调用次数等等额外的东西，让我这个专业搞测试的人都有点汗颜了……说了这么多，这门课还是有个致命缺点……所有普林斯顿的课程都没有证书，连得分记录都没有……唉，本来是有望角逐第一神课的啊！&/p&&p&&b&4. Stanford的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/crypto& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Cryptography&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&斯坦福的课程都特征明显，讲授内容会偏理论一些，需要不错的数学功底。作业一般不限制编程语言，每次题目都是动态生成的所以不能靠猜的……作业一般只能提交3次，所以拿高分的难度也比较大一些。这门课也讲的很好，老师语速很快，几乎不用加速……可惜我的数学实在太差了……掌握的不是很好，只记得算法里到处都是x0r，那些神奇的Oracle Padding, Timing Attack等攻击方法更是让人大开眼界，还有老师那句重复了多次的永远不要自己去设计/实现安全方面的核心算法……等着明年再跟第二部分，考虑跟Maryland的同名课程比较着学下。&/p&&p&&b&5. 北大的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/spic1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&计算导论&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&目前内地大学上过的课中唯一一门觉得值得推荐的……李戈老师的确讲的很不错！不过这门是基础课程，适合大一大二或者刚转行过来的同学，所以我没上完就退了……&/p&&p&&b&6. 密歇根大学的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/pythonlearn& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Programming for Everybody&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&这门课我女朋友全部跟完了，非常适合没有任何基础的同学学习。其实编程作为一种爱好也是很正常的啊，里面有趣的东西实在太多了，锻炼脑子又收获乐趣，何乐而不为呢。Rice大学有一门&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/interactivepython& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Interactive Programming in Python&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 也是入门级别，跟这个课挺类似。可惜做作业用Code Sculptor需要翻墙……后来也是因为比较简单所以没上完。&/p&&p&&b&7. 乔治亚的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/sdn& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&SDN&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/p&&p&这门课其实讲的比较一般吧，很多时候就是念ppt，不过好在内容很新也很扎实。由于本身就是个新课题，所以这门课每年的内容都在更新！除了讲课本身，每周还有两个业界大牛的interview作为补充，所以整体内容还是很地道的！作业其实也是比较简单，不过把Pyretic Pox Kinetic等各种SDN技术框架都让你体验了遍，是一个很不错的进入这个领域的起点哦。&/p&&figure&&img src=&/72c1e4db473cf2317028_b.jpg& data-rawwidth=&2048& data-rawheight=&1280& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2048& data-original=&/72c1e4db473cf2317028_r.jpg&&&/figure&&p&配图为某次作业，基于Haskell写的NetASM，网络汇编语言！实现了一个虚拟交换机上的L2 firewall。&/p&&p&&b&8. Stanford的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/compilers& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Compilers&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&恩，好难啊……我上了一周就放弃了…………我一定会回来的！！！&/p&&p&&b&9. 华盛顿大学的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/hwswinterface& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&The Hardware/Software Interface&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/p&&p&上面有同学说这门课讲的一般……不过我觉得还挺好的啊。很多内容都是基于经典的CSAPP，作业非常有趣，剧透一下我的解题笔记哈哈……&a href=&///?target=http%3A//zijie0.github.io//CSAPP---Buffer-Overflow-Attacks/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&CSAPP - Buffer Overflow Attacks&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 对于像我这样不是科班出身的人来说这门课是个非常好的基础补充。可能由于第一门上华盛顿大学的课实在体验太好，所以后面都有点爱屋及乌了。给予这门课强烈推荐评级！&/p&&figure&&img src=&/db24f1fbb9f8e3ee4f7921d_b.jpg& data-rawwidth=&1440& data-rawheight=&900& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1440& data-original=&/db24f1fbb9f8e3ee4f7921d_r.jpg&&&/figure&&p&某次作业……拆弹现场哈哈&/p&&p&&b&10. Stanford的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/algo2& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Algorithms: Design and Analysis&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/p&&p&斯坦福的算法课，内容上从名字可以看出来更偏理论一些，课程上很多数学推导内容，可以说是内功心法……作业相比普林斯顿的就简单纯粹很多了！毕竟核心算法基本就那么点逻辑，几行代码基本上都能很快写完……这个课的老师实在是太像纸牌屋里那个Peter Russo了（《&b&蚁人&/b&》中的大反派！），真实分分钟出戏啊……如下图：&/p&&figure&&img src=&/98c8dbdad9c4b8e18ecc5ae32ba280d7_b.jpg& data-rawwidth=&947& data-rawheight=&525& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&947& data-original=&/98c8dbdad9c4b8e18ecc5ae32ba280d7_r.jpg&&&/figure&&figure&&img src=&/cb3eaf2ce5c8b4611ffab81_b.jpg& data-rawwidth=&584& data-rawheight=&412& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&584& data-original=&/cb3eaf2ce5c8b4611ffab81_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&br&&/p&&p&恩，另外上这门课时发现讨论区挺活跃的！大家都在那讨论如何优化自己的算法，时常去看看很有收获！附一个我的作业笔记：&a href=&///?target=http%3A//zijie0.github.io//Python-Algorithms---Knapsack-Problem/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Python Algorithms&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&b&11. 台大的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/cprogramming& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&计算机程式设计&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&其实就是讲C语言，比较基础，我女朋友上完了。作业还是挺有趣的，而且每次都会在deadline之后贴出参考代码，这个对初学者还是很有帮助的！有一个作业是讲光线射入一间有各种镜子的房间后会从哪个窗口出来的，我写了下搞了一堆if else上去非常复杂……后来看了参考答案发现可以用数组来控制一些跳转逻辑，典型的逻辑与控制解耦方法，代码复杂度一下就下来了。这种在自己动手过程中发现的道理才印象深刻啊！最后一周的作业是写个非常简单的BASIC语言解释器，让我回想起那天夕阳下用小霸王学习机写BASIC的小男孩，那是我逝去的青春……&/p&&p&&b&12. 洛桑联邦理工的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/progfun& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Functional Programming Principles in Scala&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&这个是Scala的作者亲自讲的课，其实在讲FP方面我觉得是没有华盛顿大学的那门讲的好的，而且由于Scala异常丰富的特性，这门课的作业也会让人在具体实现上有些迷茫，好像跟课程内容没啥关系嘛……学完之后整理了个笔记，基本涵盖了所有内容，有兴趣的同学可以看看。注意文中有大量作业剧透，本想借此刷访问量的……可惜写得太差，唔…… &a href=&///?target=http%3A//zijie0.github.io//Learning-Scala/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Learning Scala&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&b&13. Princeton的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/comparch& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Computer Architecture&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/p&&p&又是一门很不错的课，视频量大且难度专业度很高，讲各种CPU的架构与设计，配合那本教材&a href=&///?target=http%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&计算机体系结构 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 一起看效果很好！唯一的缺点是没有证书……连作业都是pdf，全靠自觉，对我来说简直是无法完成的任务…………给个截图大家感受下……&/p&&figure&&img src=&/aeaddad1453e_b.jpg& data-rawwidth=&1910& data-rawheight=&1200& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1910& data-original=&/aeaddad1453e_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&14. Maryland的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/android& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Android系列课程&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&链接里的是第一门，这个课没什么出彩的地方，但是循序渐进把安卓的各种部件都讲解的很清晰，作业难度也比较低，很适合新手入门。后面还有几门课由于我不再搞mobile方面的东西了就没有再跟……不过看这个课感觉应该会很不错的！编程作业都给了框架，然后本地跑安卓的UI Automation通过上传log的方式来评判成绩。另外也有peer assessment，下载别的同学的代码来跑什么的。有一次作业里包含了拍照录像功能，然后就在截图里看到了世界各地上这门课的大叔/正太的自拍照，感慨了一下这就是mooc的魔力啊！不管你身在何方，基础怎么样，现在从事什么都可以随时加入学习，一起讨论进步，真是太美好了！&/p&&p&&b&15. Stanford的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/mmds& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Mining Massive Datasets&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&最近开的新课，老中青三大帅哥齐上阵，视频量巨大无比……不过内容很新很有趣，介绍了好多从来没听过的大数据算法啊！第一周讲map reduce和page rank，听完还以为是一门很简单的小白课程，不过后面越来越精彩纷呈！最近一周直接讲了Netflix那个推荐算法大赛中大家是如何使用各种协同过滤，SVD/CUR算法配合时间序列补偿等等技术一步一步把算法的误差从0.95减少到0.87左右……当然最后要拿到大奖还是得用一锅乱炖大法…………这门课的作业感觉偏简单了点，感觉做了好多线性代数的复习题……恩，到时候挑战下optional的编程题吧！&/p&&p&&b&更新：&/b&把编程题做完了，跟Algorithms里某次的作业很像啊，还有期末考试没参加，考完再来写完整感想。&/p&&p&&b&15-1-12再次更新：&/b&期末考试发挥不佳，最后也就拿了94分……还是不够仔细啊。考试期间还把这门课的中文版教材：&a href=&///?target=http%3A///subject//& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&大数据 (豆瓣)&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 过了一遍。总体是一门导论性质的课程，基本没有要求实现那些提到的算法。如果对自己要求高的可以根据参考条目之类把所有算法都深入学习一遍，功力长进绝不一般。&/p&&p&&b&16. 台大的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/ntumlone& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习基石&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&也是最近在跟的课，老师说这是门story based课程，还以为会很轻松听听故事，结果…………智商被凌辱了有没有？虽然叫基石，不过难度比Andrew Ng的那门大多了……作业更是我见过中最可怕的，选对得分，选错倒扣，所以瞎猜的得分期望为0……做完只给总分，不给具体对错结果，而且每次重试都有2%的扣分……所以一定要认真复查，仔细抉择，瞎猜前记得斋戒七日，沐浴更衣……&/p&&p&&b&14-11-28更新：&/b&这门课终于上完了，发现每次听课都还是比较轻松愉快的，但是写起作业来就抓瞎了……每次都要花两天时间来做，还从没有一次刷到过满分。总体感受这门课相当不错，讲解清晰，作业很有挑战！在学习过程中搜索了各个大学的machine learning的课件发现很多都直接用了这门课里的图片啊，作为连续几年获得KDDCup冠军队伍的成员，台大在这方面的教育水平应该也算拔尖了（查了下是三个姓林的教授啊，还有个很有名的林智仁是著名的libsvm的作者）。另外讨论区里林教授也经常亲自回答问题，非常贴心！上这门课最好是有非常扎实的线性代数基础，微积分概率论也有用到，对于写代码本身要求倒还好，基本上用numpy或者用R，matlab都能对付。今天选了这门课的后续课程《机器学习技法》继续挑战自我！&/p&&p&对着《统计学习方法》做作业……&/p&&figure&&img src=&/da7b88ed67bd9_b.jpg& data-rawwidth=&2048& data-rawheight=&1536& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&2048& data-original=&/da7b88ed67bd9_r.jpg&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&&b&17. 新墨西哥大学的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/webapplications& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Web Application Architectures&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&挺好的课程，主要就是介绍了Rails开发web app，MVC架构之类。作业真是不能更简单了，不过本身也就是导论性质的课程吧，几乎没花什么时间就把目前还算比较流行的web技术架构了解了一下，很值得一上！不过如果是专门搞这个的同学估计会觉得太简单了，没啥必要跟了就。&/p&&p&&b&15-1-12更新：&/b&&/p&&p&&b&18. 台大的 &a href=&///?target=https%3A//class.coursera.org/ntumltwo-001/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&机器学习技法&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&《机器学习基石》的后续，仍然是屌炸天的难度……看介绍应该主要上SVM，AdaBoost以及神经网络/深度学习。看这几个名字就要热血沸腾有没有！昨天刚完成第一次作业，竟然史无前例拿到了400分。喜极而泣啊！上课过程中有强烈的想要补习线性代数，统计学的冲动……不知道大家有没有什么好的书本/教程推荐啊？&/p&&p&&b&19. Johns Hopkins的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/specialization/jhudatascience/1& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Data Science - Specializations&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&目前见过开课频率最高最规律的课了……可能是因为很短（都是一个月）而且有9门之多的缘故吧。难度较低，12月一个月就搞定了4门，不过月底开始忙起来了，加上机器学习技法，估计这个月能上一门就不错了……课程基本都是用R语言，比较系统地教授数据科学中的整个流程，比如获取数据，清理数据，做初步分析（各种绘图），可重复研究（看上去也就是完善的文档记录）要点等。后面也会涉及到统计，回归分析，机器学习之类偏数学的内容。几位老师貌似都是搞生物医学统计方面的。个人对使用R语言有些不太满意……现在不都是Python大法好了吗……9门课都是每月都有开，所以时间上来不及的时候可以退掉等下个月的……&/p&&p&&b&20. 密歇根大学的 &a href=&///?target=https%3A//class.coursera.org/modelthinkingzh-001& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&模型思维&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&第一次上中文版的课，以前觉得自己英语还是挺不错的，基本不用看字幕都可以很顺利地跟下来，现在有了中文字幕发现差距还是有的，基本可以全程2倍速（除了翻译有瑕疵的时候）……这门课算是我上的第一门跟计算机方面关系不大的课，真是轻松无比有种看美剧的感觉啊。当然内容还是非常不错的，有一周就讲了《思考，快与慢》中提到的几种理性偏差精华版哈哈。而且实用性也不错，上过课我还真的潜移默化会在平时决策时搞个表格/决策树什么的东西来算一下……各种背景的同学都可以上，给予强烈推荐评级！&/p&&p&&b&15-2-10更新：&/b&&br&最近工作压力大，业余时间少了很多……然后Coursera最近开课的数量开始井喷，已经完全没法每门课都体验下了……好多好课都想上啊！看看能坚持几门吧。&/p&&p&&b&21. Illinois的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/hetero& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Heterogeneous Parallel Programming&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&当年看王越写的Mac OS背后的故事系列时对异构编程充满了向往，不过本人C/C++基础很差，所以这门课选了也只是放在那……搞高性能科学计算的同学们可以关注下！&/p&&p&&b&22. Illinois的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/cloudcomputing& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Cloud Computing Concepts&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&哈哈，难得选上一门跟工作实际相关的课程啊。之前看的大多数云计算的书都比较虚，这个课听了个Intro感觉干货挺足的，编程作业是用C++实现一个member protocol，感觉挺有趣。这也是一个系列课程，每门课都不长，看起来负担不大。必须要重点跟一下了！&/p&&p&&b&15-4-13更新：&/b&&br&完成了CCC的第一部分，这门课的很多方面跟Mining Massive Datasets非常像，老师上课基本上就是讲解各种分布式算法，毕竟是一步一步讲算法过程，比看书应该吸收快一些。然后就是简单介绍各种算法的应用。涵盖的内容还是相当丰富的，MapReduce，Gossip/Membership，P2P系统，KV存储，分布式时序问题，大名鼎鼎的Paxos等等都有涉及，对拓宽知识面，了解分布式的一些基础原理很有帮助。作业难度不大，美中不足的是唯一的一个编程作业用的是C++……完全不会啊……目前在跟第二部分的课程。&/p&&p&&b&23. Illinois的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/patterndiscovery& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Pattern Discovery in Data Mining&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&本科时上过印象最深的一门课就是数据挖掘了，当时就知道了这个著名的Han, Jiawei和他的经典教材。这次终于有机会听一下他本人的授课了，不得不感慨这就是技术改变生活啊！&/p&&p&&b&15-4-13更新：&/b&&br&可惜没有足够的时间，这门课没有跟而选择了Cloud Computing那个Specialization。由于这2个系列都出自Illinois，而且对云计算那个课的印象不错，以后有空应该还会回来学的！&/p&&p&&b&24. Brown的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/matrix& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&线性代数&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&通过写代码的方式来学线性代数真实令人耳目一新！主要是在台大的机器学习课程中被各种数学虐虚了，必须来补习一下基础了啊！&/p&&p&&b&15-4-13更新：&/b&&br&这门课我非常喜欢！讲解，作业都很吸引人！尤其是对学到内容的应用部分，给人相当直观的感受！比如用学到的知识去做照片视角的变换，应用于加密解密系统等。要是本科时的线性代数能这么讲该多好！美中不足的就是对于数学原理部分介绍还是比较粗暴的，可能可以结合 &a href=&///?target=http%3A//www.52cs.org/%3Fp%3D175& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&理解矩阵 | 我爱计算机&i class=&icon-external&&&/i&&/a& 这篇文章一起看看会有所帮助。&/p&&p&&b&25. 巴黎高等师范的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/smac& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Statistical Mechanics&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&一看是个不认识名字的大学，查了下才知道是法国第一名校……听了第一周的蒙特卡罗方法，对法式英语很不习惯……而且对这个领域之前没有任何了解，他上来直接这么讲感觉让人有点云里雾里的……不出意外估计不会跟多久吧。&/p&&p&&b&15-4-13更新课程：&/b&&/p&&p&&b&26. 南京大学的 &a href=&///?target=https%3A//class.coursera.org/softwaretesting-001& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&软件测试&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&之前看了几个北大的公开课总感觉老师年纪都好大，讲课毫无激情，内容也比较陈旧。最近看了这个课的介绍部分，感觉内容很新，跟行业结合挺紧密的，而且老师也比较年轻，第一印象不错。课程还专门搞了个Mooctest系统来帮助大家学习实战，极具诚意，值得推荐！&/p&&p&&b&27. EPFL的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/course/reactive& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Principles of Reactive Programming&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&Scala课程的第二部分，还是由Scala之父亲自操刀。鉴于目前Spark如此火爆，有时间还是要跟一下的。另外Berkeley在edX开了两门Spark相关的课，看介绍是用其Python接口来教学的，不过跳票好久了啊…… &a href=&///?target=https%3A//www.edx.org/course/introduction-big-data-apache-spark-uc-berkeleyx-cs100-1x& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Introduction to Big Data with Apache Spark&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/p&&p&&b&15-6-29更新：&/b&&br&工作太忙中途放弃了Scala的这门课，视频和作业难度一如即往的大，个人感觉更偏实战一些，应该是市面上最好的了解学习Scala的课程了！如果重开的话再跟吧。最近倒是把edX的那门Spark课上得差不多了，等全部完结再来写总结。&/p&&p&&b&15-9-29更新：&/b&&br&有好一阵子没有上课了，而且之前Coursera也很久没有推出新的让我感兴趣的课程……于是就刷了2门edX的课，也一并放在这里吧。&/p&&p&&b&28. UC Berkeley的 &a href=&///?target=https%3A//courses.edx.org/courses/BerkeleyX/CS100.1x/1T2015/info& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Introduction to Big Data with Apache Spark&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&与Databricks合作的课程，课程安排设计合理，讲解非常清晰顺畅，有种在看新闻播报的感觉，应该是花了大量时间准备+录制的。主要就是介绍了时下非常火爆的Spark的工作原理，大数据的一些概念介绍。作业主要是问答题和Lab，这个Lab的体验是相当的好啊！用Vagrant拉下虚拟机来就直接搭好Spark环境，然后用IPython notebook来写作业，感觉交互性，展示的美观程度完全不输Rmd！作业内容还是比较接近实战项目的，整体难度中等，对着PySpark文档写作业基本毫无压力……&/p&&p&&b&29. UC Berkeley的 &a href=&///?target=https%3A//courses.edx.org/courses/BerkeleyX/CS190.1x/1T2015/info& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Scalable Machine Learning&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&上一门课的后续，更多偏向了机器学习的内容。不过感觉深度一般，Scalable估计主要就体现在能用Spark来做类似MR的大规模并行处理了，在算法细节上的优化介绍和机器学习原理性的东西介绍很少。时间也太短了点……感觉意犹未尽。多来几周的内容就好了！&/p&&p&edX的证书：&/p&&figure&&img src=&/d22e3f475dc3a4d85594e79_b.png& data-rawwidth=&1084& data-rawheight=&614& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&1084& data-original=&/d22e3f475dc3a4d85594e79_r.png&&&/figure&&p&&br&&/p&&p&今天看到有人在知乎说Coursera怎么都是收费课程了，我上去转了圈发现有大量课程更新啊！而且不少也采用了edX，Udacity里那种学校和业界知名公司合作的形式……看来又可以一阵猛刷了。&/p&&p&&b&30. Illinois的 &a href=&///?target=https%3A//class.coursera.org/cloudapplications-001/& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Cloud Computing Applications&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&这个课是云计算系列课程中的第三门，视频量出奇的大……最近实在没时间，到现在我第一周的视频都还没看完。不过目前看内容感觉挺不错的，云计算，大数据各种内容包罗万象，讲解内容也还是有所深入，并不是蜻蜓点水一笔带过的那种。后续应该至少会把所有的视频跟完。&/p&&p&&b&15-12-10更新：&/b&&br&Coursera改版之后把重心放到了“专项课程”上，最近主要关注了下Data Science下面的几个专项。&/p&&p&&b&31. 华盛顿大学的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/specializations/machine-learning& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Machine Learning Specialization&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&目前上过体验最好的Specialization也是体验最好的机器学习课程！对初学者友好度令人感动……被台大的课虐怕了的同学可以来感受一下。只要有非常基础的Python，线性代数经验就能顺利上手，课程内容有趣，讲解到位，正回馈多多，很容易坚持下来。目前完成第一门课是一个Overview，把后面几门的主要内容都过了一遍，同时展示了Dato（这门课的合作商）强大的GraphLabCreate框架。作业难度低，而且趣味性及实战性比台大的作业好不少，轻轻松松就实现了一个深度学习神经网络有木有！不过如果是有经验的从业者，估计这个系列难度会有点过低了……&/p&&p&&b&32. UC San Diego的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/specializations/big-data& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Big Data Specialization&i class=&icon-external&&&/i&&/a& &/b&&/p&&p&这个系列也不错，主要介绍Hadoop系的那些东东，配合Cloudera的VM来讲解，布置作业。上完前3门，MapReduce，HDFS，Hive，Pig，HBase，Spark，Splunk（这门课的合作商）都在作业中有了直观的使用体验，当然基本没有什么难度……从没接触过Hadoop生态圈的同学可以通过这个课快速了解下。&/p&&p&&b&33. 华盛顿大学的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/specializations/data-science& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Data Science at Scale Specialization&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&br&虽然名字看起来很牛，不过给我感觉是这三个专项课程中最差的一门了。上完两门，最后一门弃了。内容偏理论，讲解略枯燥，上完感觉收获不大。&/p&&p&另外还有很多新的CS方面的Specialization：&a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/browse/computer-science& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Computer Science&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&有不少Python，Java和前端开发方面的课程，感兴趣的同学可以follow下。&/p&&p&&b&16-12-24更新：&/b&&/p&&p&&b&34. 多伦多大学的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/neural-networks& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Neural Networks for Machine Learning&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&br&16年是人工智能和深度学习大红大紫的一年，这门课又是来自宗师级人物Hinton，必须得上啊！上之前最好是已经有“传统”机器学习的基础，否则需要补习很多课程中没有解释的各种概念……这个课应该是12年制作的，在当时看来绝对是极其前沿的内容，Hinton老师带着大家各种读论文，甚至还有没发表的研究成果，感觉更像是一门研究生级别的课。作业难度不大，编程作业用的是Matlab，稍微有点遗憾……要是用TensorFlow之类的多好！当然12年那时还没有开源TF……老爷子的英语跟其它美语老师的风格很不一样，喜欢看英剧的朋友们有福了 :)&/p&&p&&b&35. 斯坦福大学的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/learn/probabilistic-graphical-models& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Probabilistic Graphical Models&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&br&这又是一个领域宗师亲自上的课，跟吴恩达的cs229一起算是Coursera的看家宝了！概率图模型本身是传统机器学习里比较高级的方法，只可惜现在风头都在深度学习那了……课程本身内容非常丰富，也分了表达，推断，学习三个部分来上（否则就要称为一个近20周的大课了）。就讲课来说个人认为比Hinton讲的要更好，比较具体，会有推演和举例。作业我只做了问答题，有两个可选的编程作业没有额外花时间去做了。强烈推荐搞这个方向的同学跟这门课。&/p&&p&&b&36. EPFL的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/specializations/scala& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Scala Specialization&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&br&这个其实就是之前Martin的Scala课程，另外加了2门并发和Spark组成了一个专项课程。第二门课貌似被阉割了一些内容，有点遗憾。整体上课体验还是不错的，编程作业很有挑战性！Scala本身随着大数据和Spark框架的崛起也变得越来越流行，反正我本人用了几天Scala做项目原型后就再也回不去Java了……哈哈哈，必须向广大JVM平台开发者安利下！&/p&&p&&b&37. 密歇根大学的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/specializations/data-science-python& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Applied Data Science with Python&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&br&这个系列课程我没有上，因为本身对Python，numpy，pandas，sklearn之类都已经比较熟悉了。不过对于想从事数据工作的人来说，都可以跟一下这个课入个门。Python本身学习曲线很低，掌握之后的生产率提升又很明显，性价比相当高！看了下课程内容安排都挺合理，根据我之前上密歇根大学的其它课程经验来看应该不会差。欢迎有上过此系列课程的同学提供反馈。&/p&&p&&b&38. 优达学城的 &a href=&///?target=http%3A///course/deep-learning--ud730& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度学习&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&br&这个是Udacity的课程，其实就是Google出品的TensorFlow tutorial……比起刚开始这个课的内容上已经有所完善了，但总体来说还是一个走马观花的课程，比较适合有一定机器学习基础的人初次体验深度学习来上。作业内容就是TensorFlow项目里的一些example，用Jupyter Notebook写，语言用的自然是最好上手的Python binding。无论是作业还是问答题都没有评分，全靠自觉。如果想系统学习深度学习，还是更推荐斯坦福的cs231n和cs224d这两个课。&/p&&p&&b&39. Deeplearning.ai的 &a href=&///?target=https%3A//www.coursera.org/specializations/deep-learning& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&深度学习专题课程&i class=&icon-external&&&/i&&/a&&/b&&/p&&p&最近非常热门的新课，大名鼎鼎的吴恩达主讲！之前很多人评论说为什么这个回答里都没提到Coursera的镇站神课cs229，这次终于有机会体验了一下吴恩达的讲课！不得不说吴老板讲课的确厉害，很多复杂的问题都讲解的很清晰。总体内容上比较基础实在，结构设计非常合理，各种承前启后对新手来说很友好。而且里面融入了很多吴恩达多年从业经验的总结，比如gradient check技巧，还有整个第三门课程讲如何组织机器学习项目等等。这点非常难能可贵。想起之前有人采访数学家们说你们思考数学问题时真的都是像论文里那样满脑子都是公式飞来飞去吗？很多人表示其实不是的，他们会有一套更形象化更易于具象思维的表达方式来看问题。吴恩达是我见过少数能把这种“内在表达”非常清晰地讲授出来的老师！现在只开了3门课，两天就上完了有点不过瘾……可以期待一下剩下的两门CNN和RNN。总而言之，强烈推荐！&/p&&p&&br&&/p&&p&&b&看到这里的同学，请允许我打个小小的广告&/b&&/p&&p&杭州城西大数据分析方向初创公司招聘各类研发，产品，解决方案，运营人才！感兴趣的同学欢迎联系我了解详情！&/p&&p&&br&&/p&&p&最后必须炫一下证书集了，我上课的最大动力啊……&/p&&figure&&img src=&/v2-27bc4e42a4d01d93afc1ce8b787cd3cd_b.png& data-rawwidth=&739& data-rawheight=&3797& class=&origin_image zh-lightbox-thumb& width=&739& data-original=&/v2-27bc4e42a4d01d93afc1ce8b787cd3cd_r.png&&&/figure&
我主要关注CS相关课程。推荐下我觉得不错的：1. 华盛顿大学的
这门绝对是第一神课啊！很奇怪前面的回答很多只是轻轻带过……首先，课程内容不是一般大学里会教的，函数式编程，一开始就让你大开眼界！后面各种类型推导系统，用Scheme…
&blockquote&2016年2月更新&br&&br&Coursera上2015年最火爆的课程&/blockquote&&ol&&li&&a href=&///?target=http%3A///redirect%3Fz%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.coursera.org%252Flearn%252Flearning-how-to-learn%252F%26t%3DZmQ2MzU4M2EzMDk3ZTAwYjdmYTI2NDAwZTI5OGJmNjFhZDhmODFhOSxoTHRmaWdOaw%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Learning How to Learn: Powerful mental tools to help you master tough subjects&i class=&icon-external&&&/i&&/a&, University of California, San Diego&/li&&li&&a href=&///?target=http%3A///redirect%3Fz%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.coursera.org%252Flearn%252Fanalytics-excel%252F%26t%3DMjQ5YmUyYzliNjU2ODkxOTEyMjEzOGU5ZWZhNjY1NWIzYWMxZDM1NyxoTHRmaWdOaw%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Mastering Data Analysis in Excel&i class=&icon-external&&&/i&&/a&, Duke University&/li&&li&&a href=&///?target=http%3A///redirect%3Fz%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.coursera.org%252Flearn%252Fpython%26t%3DMjJmYWJjNjE3ZjFiZWU0NDc0OTcyNDY1MzIxZTE2YTU1MTE3ZGIxZixoTHRmaWdOaw%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Programming for Everybody (Getting Started with Python)&i class=&icon-external&&&/i&&/a&, University of Michigan&/li&&li&&a href=&///?target=http%3A///redirect%3Fz%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.coursera.org%252Flearn%252Fmachine-learning%26t%3DNDY1ZTQ2MWI3NWFkNjk0NTU2Y2Q4MzI2YjU3ZmUyYjNkNGNkNDY3ZixoTHRmaWdOaw%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Machine Learning&i class=&icon-external&&&/i&&/a&, Stanford University&/li&&li&&a href=&///?target=http%3A///redirect%3Fz%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.coursera.org%252Flearn%252Fr-programming%26t%3DMmY2Nzg1ZDZhOTcxYzc3OWQ0N2NiYmFkNWM4ZjBiYzk3ODk3ODZkZSxoTHRmaWdOaw%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&R Programming&i 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On Coursera, you can learn to build apps for the two most common mobile platforms, Android and iOS, in just a few courses.&br&&br&&a href=&///?target=http%3A///redirect%3Fz%3Dhttps%253A%252F%252Fcareers.coursera.org%252Fweb-developer%252F%26t%3DZjA5YWMxNmZjZDE3YTljZTUyZjJkMjA5NmM0NWYyNTJjOWVlNjU5OSxiNjA5WlpBQw%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Become a Web Developer &i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&Career opportunities in computer science are growing repidly, and web development is one of the most versatile and accessible skills you can learn.&br&&br&&a href=&///?target=http%3A///redirect%3Fz%3Dhttps%253A%252F%252Fcareers.coursera.org%252Fmachine-learning%26t%3DMzQ2ZTZhNTNlNTc3NmRmZDY3NzNiZDMzYzVkZGMwOTc5MjBhYTIwYixiNjA5WlpBQw%253D%253D& class=& wrap external& target=&_blank& rel=&nofollow noreferrer&&Become a Machine Learning Engineer &i class=&icon-external&&&/i&&/a&&br&Pursue a career in creating the products of the future - including 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