算法不扎实的程序员，每个都很慌
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在采访顶级科学研究机构和IT公司时，对算法功能的检查一直是最明显的因素。算法技巧是稳固的，并提高了面试效率。
长期以来，算法一直被视为聪明人的专利。看来有些人天生就有广泛的思维，可以立即整理计算模型，然后在遇到问题时实现聪明的想法，而大多数人只能叹息并茫然。
这个想法实际上不是不合理的。我从小就接受了系统的培训，并参加了信息学竞赛或ACM。我一定会对算法问题的响应速度更快。但是，毕竟，这些人的数量很少，即使他们都是长期和广泛的培训，他们也会继续改善。这至少表明算法不是在天堂之外学习，而是可以通过培训来掌握的技能。换句话说，对于5％的真正难题，它实际上仅存在于5％的天才。但是剩下的95％是像您和我这样的普通百姓可以自己实现的目标。
为了提高算法功能，编辑带来了有效的书籍列表。
01算法简介
算法的详细说明（第1卷） - 算法的基础知识
这本书在美国的评级为4.7，是根据作者流行的在线算法课程编写的，是四册系列的第一卷。该在线课程自2012年以来定期更新，并基于作者多年的本科课程在斯坦福大学（Stanford University）教授。也许您已经听说过，这本书是“详细说明算法的解释（第1卷） - 算法的基础知识”。如果您愿意听和观看，可以在YouTube上免费观看本书的主题课程。
Tim Roughgarden是《算法详细说明》（第1卷） - 算法的基础知识”，是斯坦福大学计算机科学系教授，也是学校管理科学和工程学系的客座教授。他一直在教授和研究算法。这本书是他四部分“详细说明算法”的第一卷。
本书详细说明了算法的基础知识，并演示了算法的本质。这是涵盖基本算法知识的详细说明指南。他在斯坦福大学的教授收集了多年的教学经验，这很容易理解且易于理解。
有趣的学习算法
这本书讲述了算法的美，而没有深刻的原则或无聊的公式。它通过有趣的故事（包括50多个示例和完美的插图）结合了学生的问题，分析算法的本质并提供代码实施详细的过程和操作结果。这本书适合进入，适合与高中生或更高的高中生入学。
算法难题
Anany Levitin和Maria Levitin撰写的《算法难题》的书确实引人注目。老实说，我多年来从未看到过这种实用和美丽的作品。写这本书的目的是教您如何使用算法来解决问题，但是其定位非常准确：它不进行数学计算或写入特定的代码，它只谈论算法。
学习有趣的问题的算法
一本有趣，易于学习的实用算法书籍，可帮助读者快速开始使用应用程序；问题驱动的这本书由分类和连接的80多个计算问题组成。
Python算法教程
本书的作者是畅销书《基本教程》（第二版）的作者，在Python Field中是众所周知的和权威的。
本书使用Python语言来解释算法的分析和设计。这本书主要关注经典算法，但与此同时，它将为读者理解基本算法问题并解决问题奠定良好的基础。
Java遗传算法编程
本书简要介绍并直接介绍了遗传算法，并为讨论的示例问题提供了Java代码的算法实现。这本书分为6章。第1章简要介绍了人工智能和生物学进化的知识背景，这也是遗传算法的历史知识背景。第2章提供了基本遗传算法的实施；第4章和第5章分析并讨论机器人控制器kaiyun官方网站登录入口，旅行经销商问题和班级时间表问题，并提供算法实现。在这些章节的结尾，还为读者提供了一些练习，以深入学习和练习。第6章特别讨论了各种算法的优化问题。
02算法采访
Baiwen机器学习算法工程师带您去面试
该书包含100多个采访问题和机器学习算法工程师的答案，其中大部分源自Hulu算法研究职位的实际场景。从日常工作和生活中的各种有趣的现象开始，本书不仅涵盖了机器学习的基本知识，而且还包含相关技能，成为一名出色的算法工程师。更重要的是，它体现了作者对人工智能领域的了解，热情旨在培养读者发现kaiyun全站网页版登录，解决和扩大问题，建立对机器学习的热爱并为人工智能世界绘制大蓝图的能力。
“如果不采取任何步骤，就无法达到一千英里”，这本书将建立一个知识系统，算法工程师必须基于经典的机器学习领域（例如功能工程，模型评估和降低维度降低）所具有的知识系统；请参阅神经网络，增强学习和生成的对抗网络；有关新科学研究的较小进展，请参见神经网络，增强学习和生成的对抗网络，我们知道深度学习领域的成功，失败，崛起和下降； “从广泛的角度来看，做出决策，积累并取得了薄弱的进步”，在上一章中，我们向读者展示了带领生活时代的各种人工智能应用程序。
编程方法：访谈和算法经验
“编程方法：访谈和算法经验”涵盖了三个主题：访谈，算法和机器学习。本书中的每个编程问题都提供了多种想法和解决方案，不断地逐层优化和进步。本书的第1至第6章解释了与字符串，阵列，树木，搜索，动态编程，大量数据处理等相关的编程访谈问题和算法。第7章介绍了机器学习的两种算法-K最近的邻居和SVM。
此外，“编程方法：访谈和算法经验”的每一章都具有“从一个示例中学习”和“练习”，以便读者可以使用他们学会的方法及时解决类似问题，并包括语言，链接的语言列表，概率等。在附录其他问题类型中。这本书中的每个问题都是面试的高频问题，在过去五年中，它反复出现在主要公司的笔试和访谈中，并且对访谈准备具有很强的参考价值。
03Arithmetic Advanced
编程Zhuji（续）（修订版）
历史上出色的计算机科学书籍之一
一本奇怪的书，融合了深刻的思想，实用技巧和有趣的轶事
带您真正欣赏计算机科学的美
多年来，当程序员选择了他们心爱的计算机书籍时，“编程珍珠”一直处于最前沿。正如自然界中的珍珠从细沙到牡蛎一样，计算机科学大师乔恩·本特利（Jon Bentley）具有独特的见识和创造力，从磨练程序员并成为世界上的计算机的实际问题中浓缩了不朽的编程“珍珠”。世界著名杂志“ ACM Communications”历史上流行的专栏是两种不朽的计算机科学经典，它影响了几代程序员和计算机科学工人的几代人。这本书是第一卷，主要讨论计算机科学中的基本问题：如何正确选择和有效地实施算法。
在这本书中，作者选择了许多具有典型意义的复杂编程和算法问题，生动地描绘了许多大师在历史上探索解决方案时发生的轶事像真正的程序员和软件工程师一样，创新，彻底地思考，并总结许多独特而复杂的设计原则，思考和解决问题的方法，和实用的编程技能。该解决方案的代码是用C/C ++语言编写的，这不仅有趣，而且具有出色的实际演示意义。每章之后的练习非常具有挑战性和鼓舞人心，这本书在书的最后给出了简洁的答案。
编程珠（第二版•修订版）
“编程珍珠（第二版，修订版）”是计算机科学的经典作品。本书的内容围绕着程序员面临的一系列实际问题。作者乔恩·本特利（Jon Bentley）凭借独特的见识和创造力，指导读者了解这些问题并学习如何解决这些问题，这在程序员的实际编程职业中至关重要。本书的特征是，它通过一些精心设计的有趣且指导的程序提供了对实用程序设计技术和基本设计原理的详尽而明智的描述，从而为复杂的编程问题提供了清晰而完整的解决方案。 “编程珍珠（第二版·修订版）”在各个级别的程序员中具有很高的阅读价值。
04人工智能算法
python机器学习 - - 预测分析的算法
在学习和学习机器学习，面对令人眼花ant乱的算法时，机器学习的新移民常常不知所措。这本书可帮助读者从算法和Python语言实现的角度了解机器学习。
本书重点介绍了两种核心“算法”惩罚线性回归和集成方法的“算法”，并演示了通过代码示例讨论的算法的原理。该书分为7章，详细讨论了预测模型的两个核心算法，预测模型的构建，惩罚线性回归和整合方法的特定应用和实施。
神经网络算法和实现 - 基于Java语言
人工神经网络由许多具有可调连接权重的神经元连接。它们具有大规模并行处理，分布式信息存储和良好组织自组织能力的特征。他们可以完成模式识别，机器学习并预测趋势。任务。
通过9章并与Java编程语言相结合，本书介绍了从浅层到深处的神经网络算法的应用。这本书涉及核心概念，例如神经网络的构建，神经网络的结构，神经网络的学习，感知器和自组织映射，包括天气预测，疾病诊断，客户特征集群，模式识别，模式识别，模式识别，模式，神经网络优化和适应。包括这些经典案例。本书将详细介绍附录中的读者配置开发环境，从而帮助读者更流畅地开发程序。
文本上的算法 - 深入且易于理解的自然语言处理
以易于理解的方式解释自然语言处理和机器学习技术。
一种技术阅读材料已受到读者的广泛赞扬，微博上的读数总数超过了300,000次。
自然语言处理是研究人与机器之间自然语言交流的理论和方法。它是人工智能领域的重要分支，并且具有非常宽的应用空间。
本书结合了作者在学习和从事自然语言处理相关工作方面的多年经验，并努力以生动和生动的方式介绍自然语言处理的理论，方法和技术。本书放弃了繁琐的证据，并提取了算法的核心，以帮助读者尽快掌握自然语言处理所需的知识和技能。
基于OpenCV的机器学习的经典算法分析
OPENCV算法的精美解决方案对于机器学习算法至关重要，并且涵盖了所有十种算法，从而巩固了机器学习数学的基础。
这本书首先关注普通贝叶斯分类器的十大经典机器学习，K最近的邻居算法，支持向量机，决策树，Adaboost，梯度促进树木，随机森林，极端的随机树，预期的最大值和神经网络。该算法进行了特定的原则分析，然后对OPENCV的相关源代码进行句子句子的说明，并最终根据OpenCV完成了一个应用程序示例。我相信读者可以通过这三个步骤来实现理解算法的目的。
图像本地功能检测和描述：基于OPENCV源代码分析的算法和实现
在计算机视觉处理中，功能是指可以解决特定任务的信息。图像的本地特征在应用程序中起着重要作用，例如目标识别，目标跟踪，目标匹配，三维重建和图像检索。这是过去20年来计算机视觉领域研究的热门问题之一。
本书使用OpenCV 2.4.9作为研究工具，以实现所有最新的功能检测和描述算法 - Kitchen-Rosenfeld，Canny，Harris，Shi-Tomasi，Fast，Fast，MSERkaiyun.ccm，MSER，MSCR，MSCR，SIFT，SUFT，SURF，SURF，BRISK，BRISK，BRISK，SHILB，ORB，ORB，ORB，ORB，ORB，，，ORB，，，ORB，，ORB，，，怪胎，谴责，简单博客等。不仅可以详细分析其原理和实施方法，而且还进行了详细的源代码分析并提供特定的程序实施示例，完全完全反映结合理论与实践的特征。
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