大家好，我是 Guide 哥！这篇文章我会推荐一些关于算法学习的书籍以及资源。希望对大家学习算法有帮助！
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | AI深入浅出 最近几个月小编遨游在税务行业的智能问答调研和开发中，里面涉及到了很多的自然语言处理NLP的功能点。虽然接触NLP也有近两年的时间了，现在真正要应用到问答中，避免不了还是需要再重新熟识并深入研究理解。 下面是与NLP相关的一些书籍推荐、课件推荐和开源工具推荐。 主要是记录下入门的资料，由于资料的存储位置没有做规整，所以本文没有附带资源下载链接。如果有同学需要其中的资
深度学习是如今最火热的技术之一，但是对于有心入门却不得其法的同学来说，选择适合自己的书籍至关重要。 本着乐于助人、无私奉献的精神，小编特意为大家精选了 10本深度学习相关的书籍。这些书籍中，有些非常注重理论知识，主要关注神经网络和深度学习背后的数学和相关假设；有些则注重实战，通过代码而不是理论来讲解深度学习。而那种既有理论讲解，同时又有相应的实战训练的书籍。 本次电子书籍为CSDN回馈粉丝福利免费赠送，所有书籍均可在CSDN上在线学习（文末获取学习地址）。 现在，让我们一览这些书籍，比较优劣，看看哪些对于学
本文整理12册容易被忽略的人工智能书籍，有经典入门内容、有理论加深内容，现在大家都很关注怎样能够更快做出结果，往往忽略了一些基础内容，这些书籍，希望各位“闲暇”时，可以“阅读”一番。
前两天有同学私信我，让老梁推荐一下算法工程师入门书单。今天就和大家抛砖引玉聊聊这个话题。
公众号设立以来，很多同学都在问如何入门、提高，以及有什么好的算法书籍可以学习。这周空闲时间我就大概在网上整理了一下，由于每个人的性格、学习习惯都不一样，不能针对个人情况来推荐，所以这里给的算法书籍仅做参考哦。
学习算法，很重要的一点在于有一些好的算法书籍可以学习和查阅。就比如说最经典的算法导论，拥有此书，你可以保证自己的算法无懈可击，不会出现严重问题，因为书上的东西经过了成百万上千万的读者查阅，写作者有能力证明自己的算法的正确性。相对于书籍，网络教程可能比较容易出现问题，因为99%的写作者只是按理解写算法，并不能证明，看的时候只能起到辅助理解的作用。
计算机只能懂得离散（甚至是有限的语言），所以离散数学在当今的作用是不可或缺的。如果没有离散数学，就不会有现代的运筹学，也基本上不会有计算数学，那么当今很多学科的发展都会受到很大限制，其影响可想而知。
包括机器学习、计算机视觉、计算机图形学、自然语言处理、语音、数据挖掘、智能问答、机器翻译、软件开发、AI 伦理、商业创新……这些书单里既有最经典的专业书籍，也有一些适合轻快阅读的大众读物。
这是一个算法题目合集，题目是我从网络和书籍之中整理而来，部分题目已经做了思路整理。问题分类包括：
其实，机器学习包含多种交叉学科，同时也在很多方面得到应用，如数据挖掘、图像处理等。机器学习的知识体系包含数学、编程语言、监督学习、非监督学习、深度学习等，同时还包括多种工具和框架的应用。
我买的大部分是技术书，也有一些非技术书，比如《明朝那些事儿》、《平凡的世界》之类的。
如果有人问学习算法有什么书籍可以推荐，那么《算法之道》一定必读不可。这本书第二版的豆瓣评分高达 8.4 。非常适合初学者。 书籍简介 本书追求的目标是算法背后的逻辑，是一本启示书，而不是一本包罗万象的算法大全。因此，本书甄选了那些最能展现算法思想、战略和精华，并能够有效训练算法思维的内容。本书将算法的讨论分为五篇：算法基础篇、算法设计篇、算法分析篇、经典算法篇、难解与无解篇。每篇分别讨论算法的一个方面：基础、设计、分析、经典和难解问题。第2版还对进程调度问题、跳转表问题、概率分析应用、遗传算法等方面进行了
入门书单 《数学之美》 作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数学在机器学习和自然语言处理等领域的应用。 《Programming Collective Intelligence》（《集体智慧编程》 作者Toby Segaran也是《BeautifulData : The Stories Behind Elegant Data Solutions》（《数据之美：解密优雅数据解决方案背后的故事》）的作者。这本书最大的优势就是里面没有理论推导和复杂的数学公式，是很不错的入门书。目前中文版已经脱销，对于有志
书籍是获取知识的最好来源之一。技术书籍浩如烟海，市场上有不少《XXX入门到精通》，《XXX王者归来》，《21天学会XXX》这样的书，当然也有不少经典，个人的精力有限，这些经典不可能都通读。所以·，博主尝试整理一个Java工程师所需知识的核心书单，尽可能优中选优，挑选出Java工程师必备知识的一些最核心、最经典的书籍，希望能一起学习，一起进步。
大多数人学习数据科学的重心放在编程上面，然而，要真正精通数据科学的话是不能够忽视数据科学背后的数据基础。本篇文章，将分享给读者我喜欢的七本有关于数据科学基础的书，下面将逐一为大家介绍这七本数学基础书，请大家开始“享受”吧！ 首先要明确一点，我们为什么要为学习数据科学的数学基础而努力呢？以下是激励我的原因：
有关设计模式、重构、编程规范等的经典书籍很多，有很多你应该已经听说过、甚至看过。今天，我就结合我的经验，对这些书籍进行一个整理和点评。你可以据此来选择适合你的书籍，结合着专栏一块儿来学习，这样学习效果会更好。
平时有不少读者朋友问，有没有学习书籍网上课程推荐？今天结合自己学习经历与身边几个朋友的经历总结了一份程序员相关的书籍和网课。
今天我们来分享零基础入门 Python，应该如何自学，自学的路径是怎么样的，内容是从入门到进阶，既有教程，也有经典书籍推荐，还有众多类库介绍，不要错过哦
疑惑一 linux系列经典的书籍 入门篇 《LINUX权威指南》书不错，写的很全面也比较广，涉及的不深，做为入门书籍不错，可以比较全面的了解linux 。另外比较热门的也可以看看《鸟哥的私房菜》等书，偏管理类的书。如果想做server方向的可以找来看看。 驱动篇 《LINUX设备驱动程序》就是网上说的“LDD”，经典之作，必备书籍。国产经典《Linux驱动详细解》也是一本非常不错的书，很实用，书中源代码 分析比较多，基于2440的，对linux外围驱动有很全面的讲解 内核篇 浙江大学的《LINUX内核源代码
对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可
对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门，绘图与可视化
对于初学R语言的人，最常见的方式是：遇到不会的地方，就跑到QQ群、论坛上吼一嗓子，然后欣然or悲伤的离去，一直到遇到下一个问题再回来。当然，这不是最好的学习方式，最好的方式是——看书。目前，市面上介绍R语言的书籍很多，中文英文都有。那么，众多书籍中，一个生手应该从哪一本着手呢？入门之后如何才能把自己练就成某个方面的高手呢？相信这是很多人心中的疑问。有这种疑问的人有福了，因为笔者将根据自己的经历总结一下R语言书籍的学习路线图以使Ruser少走些弯路。 本文分为6个部分，分别介绍初级入门，高级入门
其实无论是成为程序员还是成为一名优秀的程序员，只要不是做算法岗，都不太需要优秀的数学能力，高中数学足矣。
关于程序员是否要努力学好英语是个有趣的话题，有些人激进地认为程序员必须要学好英语，真的是这样吗？程序员如何正确地定位英语在计算机中的地位，给出一些个人看法。
「编写博文」 科幻作家刘慈欣在其科幻小说《三体》中虚构了一个“三体世界”，也向公众科普了牛顿1687年提出的这个著名“三体问题”。事实上， “三体问题”正是历史上悬而未决的著名科学问题。暨南大学副教授李晓明在国际杂志《新天文学（new astronomy）》发表论文，将“机器学习”与其发明的极高精度数值算法相结合，提出了求解“三体问题”周期轨道的路线图，在数量级层面大大提高了计算效率，为获得“三体问题”海量、精确的周期轨道铺平了道路。如下图所示：
作为一个对算法没有任何认知，非科班出身的前端程序员，如果想提高自己的能力，不再只写业务代码当一个应用工程师，算法是必须掌握的一门本领。算法也是一种思想，当你去读一些优秀框架的源码，如果对算法和数据结构一无所知，读起来很困难，你无法理解人家为什么要那样写，那样写的好处是什么，接下来就跟大家分享下作为一个前端程序员，如何学习数据结构与算法。 后续将持续更新与算法相关的文章，分享自己所学以及踩的各种坑。
《机器学习实战》一书是机器学习的经典书籍，出版的很早。数据的代码都是使用的是Python2写的，接下来一系列的文章将会介绍书中的每个算法，并从Python3来进行改写。
听听这是人话么，我帮你们翻译一下，其实数据结构就是用来描述计算机里存储数据的一种数学模型，因为计算机里要存储很多乱七八糟的数据，所以也需要不同的数据结构来描述。
3月的今天，我第一次在公众号内送了5本甄选的书和1个TensorFlow的斯坦福PPT完整教程。
“读史使人明智，读诗使人灵秀，数学使人周密，科学使人深刻，伦理学使人庄重，逻辑修辞使人善辩，凡有所学，皆成性格。 ——培根”
今天给大家推荐几本系统学习Java语言必须要读的经典书籍，它们经过了无数人的口口相传，成为了Java领域顶流的经典名著。同时针对每一本书，给出一些个人的阅读建议。
【新智元导读】我们在《机器学习里，数学究竟多重要？》一文中提供了机器学习所需的数学知识和建议，对于初学者来说，并不需要先掌握大量的数学知识再开始做机器学习。学习最基本的线性代数和数理统计，然后在掌握更多技术和算法的过程中继续学习数学是很好的方法。那么，本文带来值得推荐的数学基础书籍。 “机器学习／深度学习并不需要很多数学基础！”也许你在不同的地方听过不少类似这样的说法。对于鼓励数学基础不好的同学入坑机器学习来说，这句话是挺不错的。不过，机器学习理论是与统计学、概率论、计算机科学、算法等方面交叉的领域，对这些
做数据挖掘也有些年头了，写这篇文一方面是写篇文，给有个朋友作为数据挖掘方面的参考，另一方面也是有抛砖引玉之意，希望能够和一些大牛交流，相互促进，让大家见笑了。 入门： 数据挖掘入门的书籍，中文的大体有这些： JiaweiHan的《数据挖掘概念与技术》 IanH.Witten/EibeFrank的《数据挖掘实用机器学习技术》 TomMitchell的《机器学习》 TOBYSEGARAN的《集体智慧编程》 AnandRajaraman的《大数据》 Pang-NingTan的《数据挖掘导论》 MatthewA.R
本文将介绍计算机视觉相关的经典书籍，顶级期刊/会议，在线学习课程，常用开源库和安利小工具等。 简介 计算机视觉（Computer Vision） 计算机视觉是一个跨学科领域, 涉及如何使计算机能够获得从数字图像或视频的高层次理解。从工程学的角度来看, 它寻求自动化人类视觉系统可以做的任务。 Reference：https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision 计算视觉相关条目 Outline of computer vision Reference：https:
小吴花了几天时间整理了一下学习「数据结构与算法」可以参考的书籍，希望能在学习的道路上帮到你,文末提供收集的PDF版。
有读者反馈，单看零碎的知识点，自己心中没底。还是看书更有框架一些，所以今天给大家推荐一些经典书籍，书籍电子版我已经发到百度网盘群。
机器之心报道 机器之心编辑部 经典的《统计学习导论》又出第二版了，相比于第一版，新版增加了深度学习、生存分析、多重测试等内容，可免费下载。 斯坦福经典教材《The Element of Statistical Learning》（简称 ESL）被称为频率学派的统计学习「圣经」，由 Trevor Hastie、Robert Tibshirani、Jerome Friedman 这三位大师共同完成。这本书介绍了神经网络、支持向量机、分类树和 boosting、图模型、随机森林等各类机器学习算法，可以帮助读者了解
想要进入大型互联网公司，首先我们面对的就是面试这一道坎。一般而言，需要3~5面才能最终拿到offer。一面是考查基础知识，二三面是考查专业技能、项目经验等，四五面大致是HR面，也就是谈薪资了。 万丈高楼平地起，对于二三面的专业技能、项目经验等因人而异，各不相同，但是第一面的基础知识却是万变不离其宗。越是大型公司，面试官对于数据结构和计算机原理等计算机基础知识的要求也就越高。 既然决定作一个程序员，那我们就得掌握至少一门主流编程语言（ 在这里我以Python为例），再加上操作系统、数据库系统、数据结构与算法、
不管你是转行来学习Java编程，还是你本来就是计算机专业并且继续在这一领域深耕的。除了，大学专业课程的学习以及工作中的实践之外；业余时间的充电，成了技术人员提升自己的必选之路。有的人选择利用金钱换来时间去报学习班培训，有的人利用自学。那么，自学的方法很多种：阅读书籍资料、网上各种技术论坛博客、视频教程等。
ThoughtWorks数据智能事业部自三年前成立以来，就致力于将ThoughtWorks在敏捷软件开发、精益数字化产品创新等工作方法与数据智能领域的成熟实践结合，为客户解决新形势下如何实现数据驱动的智能企业的问题，为行业带来创新的解决数据问题的方法和实践总结。
不要一来就拿着《算法导论》开始啃，初学就去啃这些书肯定会很费劲。你一旦啃不下来，挫败感就会很强。
1、halcon软件提供的是快速的图像处理算法解决方案，不能提供相应的界面编程需求，需要和VC++结合起来构造MFC界面，才能构成一套完成的可用软件。 2、机器视觉在工业上的需求主要有二维和三维方面的 二维需求方面有：⑴识别定位；（2）OCR光学字符识别；（3）一维码、二维码识别及二者的结合；（4）测量类（单目相机的标定）；（5）缺陷检测系列；（6）运动控制，手眼抓取（涉及手眼标定抓取等方面） 三维需求方面：（1）摄像机双目及多目标定（2）三维点云数据重构 3、要成为一名合格的机器视觉工程师必须具备以下三个方面的知识 （1）图像处理涉及以下几大领域： A、图像处理的基本理论知识（图像理论的基础知识） B、图像增强（对比度拉伸、灰度变换等） C、图像的几何变换（仿射变换，旋转矩阵等） D、图像的频域处理（傅里叶变换、DFT、小波变换、高低通滤波器设计） E、形态学（膨胀、腐蚀、开运算和闭运算以及凸壳等） F、图像分割（HALCON里的Blob分析） G、图像复原 H、运动图像 I、图像配准（模板匹配等） J、模式识别（分类器训练，神经网络深度学习等） 比较好的参考书籍有 经典教材：冈萨雷斯的《数字图像处理》及对应的MATLAB版 杨丹等编著《MATLAB图像处理实例详解》 张铮等编著《数字图像处理与机器视觉——Visual C++与MATLAB实现》
作者 何从庆 授权自 AI算法之心 近些天在微信群里经常看小伙伴问到“机器学习如何入门，看哪些资料 ?”，于是乎想根据笔者学习两年多的学习经验，介绍下机器学习如何入门，该看哪些资料？下面我将从以下几个
软件开发是一个对综合能力要求很高的工种，尽管国内已经有上百万的程序员了，但是真正符合标准程序员的数量又要削减一部分，软件开发的分类非常多，只是看编程语言的种类就能感觉到，目前全球的编程语言种类超过500种了，真正纳入主流的编程语言也就是十几种，很多人都会疑惑如何选择一种适合自己的编程语言，归根到底编程语言属于工具般的存在。
链接：http://www.cis.upenn.edu/~jean/math-basics.pdf
作为一个写了十几年C/C++的程序员，数据结构对于程序员来讲非常重要，这也是区分学校的理论和实践一个非常关键分水岭，可能在校大学生能看到数据结构书籍有C语言版本有Cpp版本，主要针对实现代码而言，本质上差异不大，基本上在学校期间对于数据结构都有一个大概的抵触，很多逻辑串联不一定能看明白，主要原因还是指针问题，想学好数据结构指针搞不透彻很难真的弄明白。
各位同学，今天有三来发布新书了，本次新书为生成对抗网络方向，名为《生成对抗网络GAN：原理与实践》，本次书籍为我与师弟郭晓洲共同写作，也是第一本有三与人合著的书籍。
当时，作为懵懂的小白，大一学习了c和c++,还有数据结构，后来才自学的java。有了c++的基础，其实学java确实感觉挺容易上手。如果没有c或者c++的基础，建议开始需要先把java的基础打好，基础是指什么？基础的语法，能用！至于源码，不建议在刚刚开始学就看源码，绝对劝退！！！
在学习Java的过程中，有一些书本被传颂为经典之物，大多数时候，我们在项目需要的时候，用到不那么熟悉的技术，才会去读相关的书籍，以寻找相关的解决方案。
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