演算法工程師相關書籍

『壹』 迷茫的人該讀什麼書

秦林寫的一本新書叫《試用期的困惑與支招》，無疑是出版界有識之士及時應對社會需求的積極行動。
這本書可以說是針對試用期的不公和求職者的困惑，為職場新人定製的實用手冊。秦林經過廣泛的社會調查，通過眾多的實際案例，從職業定位、角色轉換、心態調整、團隊歸屬、個人公關、職業修煉、心理自助、依法維權諸方面，分析職場新人在試用期可能遇到的種種危機和不測，並有針對性地提供行之有效的應對策略和適用的法律依據，也為處於惶惑、郁悶、無助狀態的新人指點迷津。

『貳』 推薦幾本SEO的書籍

一、SEO實戰密碼

推薦理由：SEO實戰密碼是由ZAC寫的一本SEO人通用型書籍，裡麵包括了各種SEO基礎知識，也包含了部分的搜索引擎演算法以及原理講解。但是這本書從學習的角度來說還是比較實用的，並且可以直接在京東或者天貓購買，這本書的價格也就幾十塊錢。並且這本書看完以後有一個缺點就是很難在實戰當中運用的非常好，原因只有一個，就是沒人帶。除非自學能力非常高，那麼看這本書的價值還是非常大的。

老闆seo推薦書籍

這是一本不懼網路演算法改變的SEO工具書，作者5年SEO成功創業經驗的無私奉獻；

介紹了全新的SEO技術，提出了嶄新的觀點，告訴你如何做SEO才能達成排名**，提升網站流量的原則、方法與技巧。

如果你有疑問，可以網路搜索我的名字咨詢我

『叄』 想學習Python要看什麼書呢(我是初學者)

《深度學習入門》（[ 日］ 齋藤康毅）電子書網盤下載免費在線閱讀

資源鏈接：

鏈接: https://pan..com/s/1ddnvGv-r9PxjwMLpN0ZQIQ

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書名：深度學習入門

作者：[ 日］ 齋藤康毅

譯者：陸宇傑

豆瓣評分：9.4

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-7

頁數：285

內容簡介：本書是深度學習真正意義上的入門書，深入淺出地剖析了深度學習的原理和相關技術。書中使用Python3，盡量不依賴外部庫或工具，從基本的數學知識出發，帶領讀者從零創建一個經典的深度學習網路，使讀者在此過程中逐步理解深度學習。書中不僅介紹了深度學習和神經網路的概念、特徵等基礎知識，對誤差反向傳播法、卷積神經網路等也有深入講解，此外還介紹了深度學習相關的實用技巧，自動駕駛、圖像生成、強化學習等方面的應用，以及為什麼加深層可以提高識別精度等「為什麼」的問題。

作者簡介：

齋藤康毅

東京工業大學畢業，並完成東京大學研究生院課程。現從事計算機視覺與機器學習相關的研究和開發工作。是Introcing Python、Python in Practice、The Elements of Computing Systems、Building Machine Learning Systems with Python的日文版譯者。

譯者簡介：

陸宇傑

眾安科技NLP演算法工程師。主要研究方向為自然語言處理及其應用，對圖像識別、機器學習、深度學習等領域有密切關注。Python愛好者。

『肆』 介紹些計算機方面的書籍有哪些

1. 《信號與系統》

在《編碼》一書中，向我們展示了使用語言的一些直觀方法並創造新的方法來進行相互之間的交流，此書使我們明白了這種創造性以及我們人類對交流的迫切需求。

『伍』 C\C++程序員需要掌握什麼書籍

c/c++程序員需要掌握的書籍大概可以分成幾個方面：

1. 計算機基礎類書籍，這類書籍包括計算機組成原理、計算機網路、資料庫、操作系統、數據結構與演算法。

2. c/c++類專業書籍，這類書籍包括基礎的C語言程序設計、C++primer。

3. 擴展類書籍，c/c++相關擴展類，推薦的有C陷阱與缺陷、深度探索C++對象模型、effective C++。

4. 平台擴展類書籍，這類就要看你在哪類系統下做開發，一般常用的系統平台是嵌入式、windows、Unix及ios(object C++)，這類書籍就比較多了，可以按照個人需求選擇。

按照上述推薦的理由是：

1. 學習計算機語言需要一定的基礎，這類基礎是非常重要但是很無聊的，後續在做開發的時候會覺得非常實用。

2. 學好語言其實不是非常麻煩的部分，一般的教材類書籍即可，重要而麻煩的是在敲代碼的過程中去熟練掌握、運用和創新。

3. 擴展類書籍3可以幫助你更深入的理解你所學到的東西，而深入理解是程序員進階的必經之路。

4. 平台類書籍略有區別，但是標准C++是一樣的，只是針對各自平台做了相應擴展(objectc++除外)。如果需要在某個平台下做開發，或者學習再去學習使用即可。
   

『陸』 自學計算機編程應該看些什麼書

一：第一階段
C語言-------《C語言設計》 作者：譚浩強
大多數人都推薦譚浩強這本書，譚浩強的C語言程序設計，我覺得更適合當教科書，主要是篇幅沒有那麼大，書本的內容不是很全，由老師帶入門是最好的。

《C Primer Plus》第五版 作者：Stephen Prata
這本書比較厚，內容也比較基礎，擴展的也比較廣，自學容易上手，唯一的缺陷在於它是外國人編寫，而國內的翻譯往往讓人難以滿意，如果你有較好的英語水平，最好閱讀英文版的。

《C語言入門經典》第四版 作者：Ivor Horton

二：第二階段
這一階段看個人主攻的方向了，安卓一般就JAVA，PC游戲、軟體C++，也有推薦C#，這些都是主流語言，其他語言要看個人愛好與發展。
面向對象的語言，一般懂一門，之後要轉其他語言也很容易的，其實思想都差不多，主要的不同在於語法。C#容易上手，一個月入門，一年精通，而C++卻有點難，一年入門，二十年也未必敢說自己精通。如果有時間，可以了解一下匯編語言。

C++ Primer, 4rd Edition

（入門類：
C++ Primer, 4rd Edition
Thinking in C++, 2nd Edition
The C++ Standard Library: A Tutorial and Reference

進階類：
The C++ Programming Language, Special Edition
The Design and Evolution of C++
Inside C++ Object Model
C++ Templates: The Complete Guide
STL 源碼剖析
Generic Programming and the STL
Modern C++ Design: Generic Programming and Design Patterns Applied

應用技巧類：
Effective C++, 2nd Editon
More Effective C++
Exceptional C++
More Exceptional C++
Effective STL
Ruminations on C++）

三：第三階段
API/SDK------------- 《windows程序設計》（Jeff Prosise）
這書主要是開發Windows軟體要深入研讀的，畢竟是WindowsAPI。如果是主攻C++，那麼這本書你可以大概略讀一遍，不用過多的深入追究，QT才是C++主要深入思慮的關鍵。

四:第四階段
MFC----《VC++技術內幕》、《深入淺出MFC》及視頻教程孫鑫 VC++6.0
如果是C++，QT是要重點學習的對象。

五：第五階段
COM/DCOM/ATL/COM+---------《COM技術內幕》

未知階段：
《數據結構》，《演算法導論》這些基本是編程的核心了，編程的很大情況都依賴於演算法的實現，這個兩門基本要深入研究，這是決定編程能力的核心標准。

如果不弄底層的話，《操作系統原理》可以簡單地了解。

『柒』 有哪些 Python 經典書籍

【Python從入門到精通經典書籍推薦】

• Python入門
  目的：了解Python，學會用Python編程。
  Python入門書眾多，沒必要全部閱讀，根據介紹挑選合適自己的。PS：排名不分先後。
  

《Python編程入門：從入門到實踐》
【同時使用Python 2.X和3.X講解】

Amazon編程入門類榜首圖書，最值得關注的Python入門書

從基本概念到完整項目開發，幫助零基礎讀者迅速掌握Python編程，開發實際項目

這本書分兩部分：
第一部分介紹用Python編程所必須了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等強大的Python庫和工具介紹，以及列表、字典、if語句、類、文件與異常、代碼測試等內容；
第二部分將理論付諸實踐，講解如何開發三個項目，包括簡單的Python 2D游戲開發，如何利用數據生成互動式的信息圖，以及創建和定製簡單的Web應用，並幫讀者解決常見編程問題和困惑。

《Python基礎教程（第2版·修訂版）》
【Python 2.5講解，Python 3上也能運行】

各大網店最暢銷的Python入門書

全書分為三部分。
第一部分講述Python語法，沒有廢話，還摻入了一些Python 3.0要注意的細節。
第二部分介紹了常用的GUI、框架等應用，點到即止，算是為第三部分做鋪墊了，從數目眾多的應用中可以了解到Python的強大。
第三部分是Project，全書最大的亮點，大家肯定喜歡。
作者將前面講述的內容應用到10個引人入勝的項目中，並以模板的形式介紹了項目的開發過程，手把手教授Python開發。

《Python語言及其應用》
【Python 3.X】

語言風格輕松詼諧，講解多種Python工具和第三方庫

實例涉及商業、科研以及藝術領域使用Python開發各種應用

亞馬遜最受歡迎的Python編程書之一，評分4.5

書中首先介紹了Python的基礎知識，然後逐漸深入多種主題，結合教程和攻略式風格來講解Python 3中的概念。每章結尾的練習可以幫助你鞏固所學的知識。
本書會為你學習Python打下堅實的基礎，包括測試、調試、代碼復用的最佳實踐以及其他開發技巧。

《Python編程入門（第3版）》
【Python 3.X 】

從算術運算、字元串、變數，到函數、數據結構、輸入輸出和異常處理，應有盡有

《父與子的編程之旅：與小卡特一起學Python》
【Python 2.X 】

原版Amazon 最受歡迎的青少年編程圖書

最簡單易學的內容組織方式，老少皆宜

第一版獲Jolt大獎

本書中，Warren和Carter父子以親切的筆調、通俗的語言，透徹全面地介紹了計算機編程世界。
他們以簡單易學的Python語言為例，通過可愛的漫畫、有趣的例子，生動地介紹了變數、循環、輸入和輸出、數據結構以及圖形用戶界面等編程的基本概念。
只要懂得計算機的基本操作，如啟動程序、保存文件，任何人都可以跟隨本書，由簡入難，學會編寫程序，甚至製作游戲。
本書內容經過教育專家的評審，經過孩子的親身檢驗，並得到了家長的認可。

《編程導論》
【Python 2.7】

以麻省理工學院開放式課程（OpenCourseWare）中最受歡迎的計算機科學課程為基礎，旨在培養讀者的編程思維，使讀者擁有計算機科學家的視野

本書涵蓋了Python的大部分特性，重點介紹如何使用Python這門語言，共包含編程基礎、Python程序設計語言、理解計算的關鍵概念、計算問題的解決技術等四個方面。
本書將Python語言特性和編程方法貫穿全書，目的是幫助讀者在學習Python的同時掌握如何使用計算來解決有趣的問題。

• Python進階
  需要一定Python基礎。
  
  
  

《流暢的Python》
【兼顧Python 3和Python 2】

PSF研究員、知名PyCon演講者心血之作

Python核心開發人員擔綱技術審校

全面深入，對Python語言關鍵特性剖析到位

大量詳盡代碼示例，並附有主題相關高質量參考文獻和視頻鏈接

本書致力於幫助Python開發人員挖掘這門語言及相關程序庫的優秀特性，避免重復勞動，同時寫出簡潔、流暢、易讀、易維護，並且具有地道Python風格的代碼。本書尤其深入探討了Python語言的高級用法，涵蓋數據結構、Python風格的對象、並行與並發，以及元編程等不同的方面。

《Python項目開發實戰（第2版）》
【Python 2.7】

網羅Python項目開發中的流程，讓你的編程事半功倍

Python項目與封裝/團隊開發環境/問題驅動開發/源碼管理（Mercurial） Jenkins持續集成（CI）/環境搭建與部署的自動化（Ansible）/Django框架……

這是一本偏工程的圖書，沒怎麼講Python語言基礎知識，直接告訴你怎麼搭建開發環境，做好代碼管理和文檔管理以及缺陷管理等工作。

《Python網路編程攻略》
【Python 2.7】

可作為任何一門網路編程課程中培養實踐技能的補充材料

需要讀者對Python語言及TCP/IP等基本的網路概念有了解，但即使不精通也能通過本書理解相關概念

本書全面介紹了Python網路編程涉及的重要問題，包括網路編程、系統和網路管理、網路監控以及Web應用開發。作者通過70多篇攻略，清晰簡明地描述了各種網路任務和問題，提出了可用於多種場景的解決方案，並細致地分析了整個操作過程。

《Python網路編程（第3版）》
【Python 3.X】

涵蓋網路編程所有經典話題，提供大量代碼清單及示例

從應用開發角度介紹網路編程基本概念、模塊以及第三方庫

本書針對想要深入理解使用Python來解決網路相關問題或是構建網路應用程序的技術人員，結合實例講解了網路協議、網路數據及錯誤、電子郵件、伺服器架構和HTTP及Web應用程序等經典話題。
具體內容包括：全面介紹Python3中最新提供的SSL支持，非同步I/O循環的編寫，用Flask框架在Python代碼中配置URL，跨站腳本以及跨站請求偽造攻擊網站的原理及保護方法，等等。

《Python性能分析與優化》
【Python 2.X】

全面掌握Python代碼性能分析和優化方法

消除性能瓶頸，迅速改善程序性能

本書首先介紹什麼是性能分析，性能分析如何在項目開發周期中發揮作用，以及通過在項目中進行性能分析實踐能夠取得的效果。
緊接著介紹分析性能所需的核心工具（性能分析器和可視化性能分析器）。
然後介紹一系列性能優化技術，最後一章會介紹一個具有實際意義的優化案例。

《精通Python設計模式》
【Python 3.X】

用現實例子展示各模式的關鍵特性

16種基本設計模式，輕松解決軟體設計常見問題

本書分三部分，共16章介紹一些常用的設計模式。
第一部分介紹處理對象創建的設計模式，包括工廠模式、建造者模式、原型模式；
第二部分介紹處理一個系統中不同實體（類、對象等）之間關系的設計模式，包括外觀模式、享元模式等；
第三部分介紹處理系統實體之間通信的設計模式，包括責任鏈模式、觀察者模式等。

《Flask Web開發：基於Python的Web應用開發實戰》
【Python 2.7和3.3】

從安裝與環境設置講起，一步一步搭建伺服器端Web應用

全流程講解Web應用開發，給出最佳實踐

本書共分三部分，全面介紹如何基於Python微框架Flask進行Web開發。
第一部分是Flask簡介，介紹使用Flask框架及擴展開發Web程序的必備基礎知識。
第二部分則給出一個實例，真正帶領大家一步步開發完整的博客和社交應用Flasky，從而將前述知識融會貫通，付諸實踐。
第三部分介紹了發布應用之前必須考慮的事項，如單元測試策略、性能分析技術、Flask程序的部署方式等。

《Python Web開發：測試驅動方法》
【（Django、Selenium）相關部分使用Python 3.3講解】

亞馬遜4.8星評好書

實戰式TDD開發指南，使用Django等流行框架開發現代Web應用！

學習Django、Selenium、Git、jQuery和Mock，以及其他當前流行Web開發技術

「這本書很棒、很有趣，所講的全都是重點知識。如果有人想用Python做測試、學習Django或者想使用Selenium，我極力推薦這本書。要使開發者保持頭腦清醒，測試可謂至關重要。Harry完成了一項不可思議的工作，他不僅吸引了我們對測試的關注，而且還探索了切實可行的測試實踐方案。」

——Michael Foord，Python核心開發者，unittest維護者

• Python應用
  用Python數據分析，數據處理，機器學習等等。
  

《數據科學入門》
【Python 2.7】

Google數據科學家、軟體工程師Joel Grus作品

用Python從零開始講解數據科學的重量級讀本

數據科學、機器學習、模式識別領域必備

本書從零開始講解數據科學。
具體內容包括Python簡介，可視化數據，線性代數，統計，概率，假設與推斷，梯度下降法，如何獲取數據，k近鄰法，樸素貝葉斯演算法等。
作者藉助大量具體例子以及數據挖掘、統計學、機器學習等領域的重要概念，通過講解基礎數據科學工具和演算法實現，帶你快速跨入數據科學大門。
書中含大量數據科學領域的庫、框架、模塊和工具包。

《機器學習實戰》
【Python 2.7】

最暢銷機器學習圖書

介紹並實現機器學習的主流演算法

面向日常任務的高效實戰內容

全書通過精心編排的實例，切入日常工作任務，摒棄學術化語言，利用高效的可復用Python代碼來闡釋如何處理統計數據，進行數據分析及可視化。
通過各種實例，讀者可從中學會機器學習的核心演算法，並能將其運用於一些策略性任務中，如分類、預測、推薦。另外，還可用它們來實現一些更高級的功能，如匯總和簡化等。

《機器學習系統設計》
【Python 2.7及以上】

微軟Bing核心團隊成員推出

聚焦演算法編寫和編程方式

結合大量實例學會解決實際問題

本書將向讀者展示如何從原始數據中發現模式，首先從Python與機器學習的關系講起，再介紹一些庫，然後就開始基於數據集進行比較正式的項目開發了，涉及建模、推薦及改進，以及聲音與圖像處理。通過流行的開源庫，我們可以掌握如何高效處理文本、圖片和聲音。同時，讀者也能掌握如何評估、比較和選擇適用的機器學習技術。

《Python數據處理》
【Python 2.7】

將數據處理過程自動化！

全面掌握用Python進行爬蟲抓取以及數據清洗與分析的方法，輕松實現高效數據處理！

本書採用基於項目的方法，介紹用Python完成數據獲取、數據清洗、數據探索、數據呈現、數據規模化和自動化的過程。
主要內容包括：Python基礎知識，如何從CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取數據，如何獲取與存儲數據，各種數據清洗與分析技術，數據可視化方法，如何從網站和API中提取數據。

《Python數據分析基礎教程：NumPy學習指南（第2版）》
【Python 2.7】

NumPy中文入門教程，Python數據分析首選

從最基礎的知識講起，手把手帶你進入大數據挖掘領域

囊括大量具有啟發性與實用價值的實戰案例

本書從NumPy安裝講起，逐漸過渡到數組對象、常用函數、矩陣運算、線性代數、金融函數、窗函數、質量控制等內容，致力於向初中級Python編程人員全面講述NumPy及其使用。
另外，通過書中豐富的示例，你還將學會Matplotlib繪圖，並結合使用其他Python科學計算庫（如SciPy和Scikits），讓工作更有成效，讓代碼更加簡潔而高效。

《Python數據挖掘入門與實踐》
【Python 3.4】

全面釋放Python的數據分析能力

掌握大數據時代核心技術，輕松入門數據挖掘技術並將其應用於實際項目

本書使用簡單易學且擁有豐富第三方庫和良好社區氛圍的Python語言，由淺入深，以真實數據作為研究對象，真刀實槍地向讀者介紹Python數據挖掘的實現方法。通過本書，讀者將邁入數據挖掘的殿堂，透徹理解數據挖掘基礎知識，掌握解決數據挖掘實際問題的最佳實踐！

《Python科學計算基礎教程》
【Python 2.7及以上】

精彩案例展示Numpy等科學計算模塊的強大功能和廣泛應用

剖析Python關於並行與大數據計算的方法

總結科學計算的任務、難點以及最佳實踐經驗

本書是將Python用於科學計算的實用指南，既介紹了相關的基礎知識，又提供了豐富的精彩案例，並為讀者總結了最佳實踐經驗。
其主要內容包括：科學計算的基本概念與選擇Python的理由，科學工作流和科學計算的結構，科學項目相關數據的各個方面，用於科學計算的API和工具包，如何利用Python的NumPy和SciPy包完成數值計算，用Python做符號計算，數據分析與可視化，並行與大規模計算，等等。

《Python數據分析實戰》
【Python 2.X】

了解Python在信息處理、管理和檢索方面的強大功能

學會如何利用Python及其衍生工具處理、分析數據

三個真實Python數據分析案例，將理論付諸實踐

《Python數據分析實戰》展示了如何利用Python 語言的強大功能，以最小的編程代價進行數據的提取、處理和分析，主要內容包括：數據分析和Python 的基本介紹，NumPy 庫，pandas 庫，如何使用pandas 讀寫和提取數據，用matplotlib 庫和scikit-learn 庫分別實現數據可視化和機器學習，以實例演示如何從原始數據獲得信息、D3 庫嵌入和手寫體數字的識別。

《Python網路數據採集》
【Python 3.X】

原書4.6星好評，一本書搞定數據採集

涵蓋數據抓取、數據挖掘和數據分析

提供詳細代碼示例，快速解決實際問題

本書介紹網路數據採集，並為採集新式網路中的各種數據類型提供了全面的指導。
第一部分重點介紹網路數據採集的基本原理：如何用Python從網路伺服器請求信息，如何對伺服器的響應進行基本處理，以及如何以自動化手段與網站進行交互。
第二部分介紹如何用網路爬蟲測試網站，自動化處理，以及如何通過更多的方式接入網路。

《Python計算機視覺編程》
【Python 2.6及以上】

亞馬遜計算機視覺類圖書No.1

詳細剖析多種計算機視覺工具

大量示例極易上手

本書是計算機視覺編程的權威實踐指南，通過Python語言講解了基礎理論與演算法，並通過大量示例細致分析了對象識別、基於內容的圖像搜索、光學字元識別、光流法、跟蹤、3D重建、立體成像、增強現實、姿態估計、全景創建、圖像分割、降噪、圖像分組等技術。

『捌』 想學習計算機方面的技術 學習哪個方面好呢需要看些什麼書呢

人工智慧現在最流行的計算機技術之一。
姑且假設是個高中畢業生吧，目標是達到能夠從事機器學習研發工作的基本要求，那麼需要先循序漸進地學習幾門基礎知識：
1、高等數學
2、線性代數
3、概率和數理統計
4、一門計算機語言（Java/C++/Python and the like)
5、演算法
一定要自學的話，除了看書，建議看高校課程視頻（這里就不放鏈接了，在網上很容易找到美國牛校的視頻教程，當然前提還有英語聽力...），否則不太容易學好。
判斷這些基礎知識是否學好的標准，不是去做幾套考題。最有效的辦法是應聘計算機公司的初級程序員。入職後可以繼續往下看 :-) >>>>>
恭喜你已經入門一隻腳！不過要坐到AI演算法工程師的位置，還要啃這幾門知識：
1、計算原理
2、模式識別
3、人工智慧導論，個人推薦：Artificial Intelligence: A Modern Approach，雖然有些年頭了，但很經典！
接下來要看你喜歡哪個具體方向了，NLP、圖像還是語音，相關書籍就不推薦了。強烈建議NLP方向哈，我們需要更多的同行。 :-)
這時需要：1）找個開源框架多練練手了，2）多看國際會議經典論文。
記住：演算法不是萬能的，多讀數據，會有靈感。

『玖』 求推薦圖像處理演算法方面的經典書籍

個人認為，真正的經典推薦清華大學出版社的《圖像處理、分析與機器視覺》，這本書由淺入深。數字圖像處理這本書很經典，但只能算是入門，講的更多是圖像處理的演算法和基本理論。而《圖像處理、分析與機器視覺》這本書涵蓋了圖像處理演算法、分析和實際的應用。圖像處理說白了是為了圖像特徵提取和分析，然後再到圖像識別等更高級的後續過程。國內大部分圖像處理演算法崗位其實更多是偏向應用方面，所以這本書能讓你對圖像處理行業整個情況更加了解，實用性更強！順便附上電子版，看對你有沒有幫助。h（去掉）ttps://p（去掉）an..com/s/184hg6h1（去掉）ST2Fqijr4FFFuRg 提取：qfid

『拾』 深度學習演算法工程師 應該看什麼書

圖像領域的學術論文的優先