程序員演算法書知乎

Ⅰ java零基礎者應該看什麼書比較好

給大家推薦一些對Java學習有用的經典書籍，感興趣的小夥伴們可以收藏一下！

1、《thinkingin Java》

這內容是否看著就很好理解。

這本書，通俗易懂，重點突出的書，相當適合初學者快速入門，缺點是段子太多，有時候會被當成笑話書來看。

以上就是推薦的7本Java經典書籍，希望對大家的學習有所幫助。也希望在成為一名更優秀的Java程序員的道路上，我們可以一起學習、一起進步。

Ⅱ 學習數據結構，有哪些值得推薦的好書

在微信高校專業集裡面粘貼
入門
1.《啊哈！演算法》
2.《演算法設計與分析基礎》
3.《演算法引論：一種創造性方法》
4.原書名：Introction to Algorithms
中文名：演算法導論
5.數據結構與演算法分析：C語言描述（原書第2版）
進階
1.原書名：The Design and Analysis of Computer Algorithms
中文名：演算法設計與分析
作者：Aho，Hopcroft，Ullman
2.原書名：Algorithms Design Techniques and Analysis
中文名：演算法設計技巧與分析
作者：M.H.Alsuwaiyel
3.中文名：演算法與數據結構
作者：傅清祥 王曉東
程序設計競賽
1.原書名：Introction to Algorithms
中文名：演算法導論
作者：Thomas H.Cormen,Charles E.Leiserson,Ronald L.Rivest,Clifford Stein
2.原書名：Introction to The Design & Analysis of Algorithms
中文名：演算法設計與分析基礎
作者：Anany Levitin
4.演算法競賽 | 信息學奧賽一本通
5.演算法競賽 | 演算法競賽進階指南

Ⅲ 看過c++primer，演算法導論，深入理解計算機系統能找什麼工作+知乎

1、光看primer是不足夠的，還需要學習很多其他方面的知識。一個真正的C++程序員應該學會C、C++、數據結構、基本演算法、操作系統（深度依需要而定）、計算機網路（深度依需要而定）。當然還有其它的方面，側重點需要看需要學什麼。
2、學習中看書、敲代碼、思考都很重要。如果很快就把c++ primer看完，那麼說明沒有真正看進去，很多地方沒有思考，或者是在相關的其它方面知識有所欠缺。如果看完這本書後還問看什麼其它書的話，那麼就應該好好思考一下了，自己距離程序員有多遠。建議系統學習各種相關只知識點，並有一定程度掌握後，重新看一遍c++ primer plus，這個時候一邊看一邊加入自己的思考，會受益良多。

Ⅳ 學習C++，應該循序漸進的看哪些書

現在沒必要去先買書，網上很多相關的學習資料，可以先看看

Ⅳ 知乎上面有哪些計算機科學與軟體工程方面值得一看的問答

導論：
編程入門指南 v1.3 - 蕭井陌的專欄 - 知乎專欄
如何系統、科學地自學編程知識？ - 學習方法
IT 前輩們對計算機相關專業本科在校大學生有什麼可以傳授的經驗么？ - 編程
計算機本科應屆畢業生要有怎樣的能力才算比較好的？ - 程序員

書單、資源
Students - Guide to Technical Development
程序員必讀書單 1.0
resources - What is the single most influential book every programmer should read?
有哪些可以提高程序員技術檔次的書或博客？ - 編程
Coursera 上有哪些課程值得推薦？ - 位元組的回答

數據結構：
如何學習數據結構？ - C（編程語言）
怎麼學好數據結構？ - 演算法
怎樣學好數據結構和編程？ - 程序員
學習數據結構有什麼用？ - 編程
關於學習數據結構與演算法的一些疑惑？ - 編程

演算法：
怎樣學演算法？ - 學習方法
有哪些學習演算法的網站推薦？ - 編程
在編程和演算法領域，有哪些經典問題？ - 編程
什麼是動態規劃？動態規劃的意義是什麼？ - 演算法

Ⅵ 知乎上那個程序員winter是誰

winter，網名,互聯網愛好者,人稱知乎大神,回答過大量問題,以答題為樂,大量闡述過對程序的見解

他的名言:爾曹身與名俱滅 不廢江河萬古流

他一天的生活:早上9點左右起床，簡單洗漱穿衣服大便，走路10分鍾去公司。在公司工作到中午12點，去吃飯，如果是食堂、KFC或者必勝客，就點最貴的套餐，如果是高級的那種，就多點些主食。

下午開開會，寫寫代碼，處理下緊急問題，批下流程什麼的，差不多就到晚上了，6點以後去食堂吃飯的話，會有13元補助，所以我一般6點之前去，爭取在6點之前買完，在一群死屌絲的復雜的目光注視下，對師傅說，不用等了，直接刷吧。

吃完飯7點多回座位，有時候玩兩把三國殺，或者打幾回桌上足球或者乒乓，多數時候，可以開始高效率地寫代碼了，這段時間會比較輕松，可以把白天落下的進度補一補，也可以寫點自己喜歡的東西。視心情和工作量，搞到9點到1點不等的時間，回到家，根據時間早晚玩會游戲/看會電子書/上網吹水之後睡覺。

Ⅶ 有人在LeetCode上刷過題嗎

沒有，我刷的是LintCode： www.lintcode.com ，同樣是一個給程序猿的刷題網站，裡面有強大又免費的題庫，涵蓋了很多大牛公司的面試題。推薦你可以玩玩Lintcode的Ladder，也就是階梯訓練，題目由易到難，還能讓刷題過程變得有趣一點點。網站已經幫你把題目進行了分類，選一個tag自己慢慢摸索吧！另外，作為一個英文菜逼，lintcode的中英文題目對照，翻譯好了直接拿來用就OK了。
刷題是個很漫長的過程，但是要堅持，因為你總會和那些代碼成為朋友的（苦笑臉。。。

查答案可以直接用www.jiuzhang.com/solutions ，頁面簡潔，主要我很喜歡他們代碼的風格，簡潔易懂，一眼看過去秒懂。

望題主採納我的答案，我們可以組隊一起刷題

Ⅷ 關於計算機編程c語言，java，自學看哪些書比較淺顯易懂

學C語言，建議你用《C程序設計（第三版）》，譚浩強 著，從數據類型，基本表達式，再到條件語句，循環語句，然後學習函數，再加上一些簡單的數組知識，就可以了！一句話，到現在為止，你只要理解結構化程序設計的思想也就夠了！

Ⅸ 哪些學習數據結構與演算法的書籍值得推薦

大學計算機數據結構教材是 嚴蔚敏版的《數據結構》可以拿來入門。然後可以根據自己的實際情況來安排怎麼樣學習數據結構。很多人是看一遍書，然後在遇到演算法之後再去實現它。在這里列出一些我知道的演算法書籍，以供參考。（我也只看過演算法導論，編程之美）

1. CLRS 演算法導論
演算法網路全書，只做了前面十幾章的習題，便感覺受益無窮。

2. Algorithms 演算法概論
短小精悍，別據一格，准經典之作。一個壞消息: 同演算法導論，該書沒有習題答案。好消息：習題很經典，難度也適中，只需花點點時間自己也都能做出來。不好也不壞的消息：我正在寫習題的答案，已完成前三章，還剩九章約二百道題，順利的話二個月之後發布。另有中文版名《演算法概論》，我沒看過，不知道翻譯得怎麼樣。如果有心的話，還是盡量看原版吧，其實看原版與看中文版花費時間不會相差很大，因為大部分時間其實都花費在做習題上了。

作者：向小剛
鏈接：http://www.hu.com/question/19987046/answer/13945644
來源：知乎
著作權歸作者所有，轉載請聯系作者獲得授權。

Ⅹ 深度學習 python怎麼入門 知乎

自學深度學習是一個漫長而艱巨的過程。您需要有很強的線性代數和微積分背景，良好的Python編程技能，並扎實掌握數據科學、機器學習和數據工程。即便如此，在你開始將深度學習應用於現實世界的問題，並有可能找到一份深度學習工程師的工作之前，你可能需要一年多的學習和實踐。然而，知道從哪裡開始，對軟化學習曲線有很大幫助。如果我必須重新學習Python的深度學習，我會從Andrew Trask寫的Grokking deep learning開始。大多數關於深度學習的書籍都要求具備機器學習概念和演算法的基本知識。除了基本的數學和編程技能之外，Trask的書不需要任何先決條件就能教你深度學習的基礎知識。這本書不會讓你成為一個深度學習的向導(它也沒有做這樣的聲明)，但它會讓你走上一條道路，讓你更容易從更高級的書和課程中學習。用Python構建人工神經元
大多數深度學習書籍都是基於一些流行的Python庫，如TensorFlow、PyTorch或Keras。相比之下，《運用深度學習》（Grokking Deep Learning）通過從零開始、一行一行地構建內容來教你進行深度學習。

《運用深度學習》
你首先要開發一個人工神經元，這是深度學習的最基本元素。查斯克將帶領您了解線性變換的基本知識，這是由人工神經元完成的主要計算。然後用普通的Python代碼實現人工神經元，無需使用任何特殊的庫。
這不是進行深度學習的最有效方式，因為Python有許多庫，它們利用計算機的圖形卡和CPU的並行處理能力來加速計算。但是用普通的Python編寫一切對於學習深度學習的來龍去是非常好的。
在Grokking深度學習中，你的第一個人工神經元只接受一個輸入，將其乘以一個隨機權重，然後做出預測。然後測量預測誤差，並應用梯度下降法在正確的方向上調整神經元的權重。有了單個神經元、單個輸入和單個輸出，理解和實現這個概念變得非常容易。您將逐漸增加模型的復雜性，使用多個輸入維度、預測多個輸出、應用批處理學習、調整學習速率等等。
您將通過逐步添加和修改前面章節中編寫的Python代碼來實現每個新概念，逐步創建用於進行預測、計算錯誤、應用糾正等的函數列表。當您從標量計算轉移到向量計算時，您將從普通的Python操作轉移到Numpy，這是一個特別擅長並行計算的庫，在機器學習和深度學習社區中非常流行。
Python的深度神經網路
有了這些人造神經元的基本構造塊，你就可以開始創建深層神經網路，這基本上就是你將幾層人造神經元疊放在一起時得到的結果。
當您創建深度神經網路時，您將了解激活函數，並應用它們打破堆疊層的線性並創建分類輸出。同樣，您將在Numpy函數的幫助下自己實現所有功能。您還將學習計算梯度和傳播錯誤通過層傳播校正跨不同的神經元。

隨著您越來越熟悉深度學習的基礎知識，您將學習並實現更高級的概念。這本書的特點是一些流行的正規化技術，如早期停止和退出。您還將獲得自己版本的卷積神經網路(CNN)和循環神經網路(RNN)。
在本書結束時，您將把所有內容打包到一個完整的Python深度學習庫中，創建自己的層次結構類、激活函數和神經網路體系結構(在這一部分，您將需要面向對象的編程技能)。如果您已經使用過Keras和PyTorch等其他Python庫，那麼您會發現最終的體系結構非常熟悉。如果您沒有，您將在將來更容易地適應這些庫。
在整本書中，查斯克提醒你熟能生巧;他鼓勵你用心編寫自己的神經網路，而不是復制粘貼任何東西。
代碼庫有點麻煩
並不是所有關於Grokking深度學習的東西都是完美的。在之前的一篇文章中，我說過定義一本好書的主要內容之一就是代碼庫。在這方面，查斯克本可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度學習庫中，每一章都有豐富的jupiter Notebook文件。jupiter Notebook是一個學習Python機器學習和深度學習的優秀工具。然而，jupiter的優勢在於將代碼分解為幾個可以獨立執行和測試的小單元。Grokking深度學習的一些筆記本是由非常大的單元格組成的，其中包含大量未注釋的代碼。

這在後面的章節中會變得尤其困難，因為代碼會變得更長更復雜，在筆記本中尋找自己的方法會變得非常乏味。作為一個原則問題，教育材料的代碼應該被分解成小單元格，並在關鍵區域包含注釋。
此外，Trask在Python 2.7中編寫了這些代碼。雖然他已經確保了代碼在Python 3中也能順暢地工作，但它包含了已經被Python開發人員棄用的舊編碼技術(例如使用「for i in range(len(array))」範式在數組上迭代)。
更廣闊的人工智慧圖景
Trask已經完成了一項偉大的工作，它匯集了一本書，既可以為初學者，也可以為有經驗的Python深度學習開發人員填補他們的知識空白。
但正如泰溫·蘭尼斯特(Tywin Lannister)所說(每個工程師都會同意)，「每個任務都有一個工具，每個工具都有一個任務。」深度學習並不是一根可以解決所有人工智慧問題的魔杖。事實上，對於許多問題，更簡單的機器學習演算法，如線性回歸和決策樹，將表現得和深度學習一樣好，而對於其他問題，基於規則的技術，如正則表達式和幾個if-else子句，將優於兩者。

關鍵是，你需要一整套工具和技術來解決AI問題。希望Grokking深度學習能夠幫助你開始獲取這些工具。
你要去哪裡?我當然建議選擇一本關於Python深度學習的深度書籍，比如PyTorch的深度學習或Python的深度學習。你還應該加深你對其他機器學習演算法和技術的了解。我最喜歡的兩本書是《動手機器學習》和《Python機器學習》。
你也可以通過瀏覽機器學習和深度學習論壇，如r/MachineLearning和r/deeplearning subreddits，人工智慧和深度學習Facebook組，或通過在Twitter上關注人工智慧研究人員來獲取大量知識。
AI的世界是巨大的，並且在快速擴張，還有很多東西需要學習。如果這是你關於深度學習的第一本書，那麼這是一個神奇旅程的開始。