程序员算法书知乎

Ⅰ java零基础者应该看什么书比较好

给大家推荐一些对Java学习有用的经典书籍，感兴趣的小伙伴们可以收藏一下！

1、《thinkingin Java》

这内容是否看着就很好理解。

这本书，通俗易懂，重点突出的书，相当适合初学者快速入门，缺点是段子太多，有时候会被当成笑话书来看。

以上就是推荐的7本Java经典书籍，希望对大家的学习有所帮助。也希望在成为一名更优秀的Java程序员的道路上，我们可以一起学习、一起进步。

Ⅱ 学习数据结构，有哪些值得推荐的好书

在微信高校专业集里面粘贴
入门
1.《啊哈！算法》
2.《算法设计与分析基础》
3.《算法引论：一种创造性方法》
4.原书名：Introction to Algorithms
中文名：算法导论
5.数据结构与算法分析：C语言描述（原书第2版）
进阶
1.原书名：The Design and Analysis of Computer Algorithms
中文名：算法设计与分析
作者：Aho，Hopcroft，Ullman
2.原书名：Algorithms Design Techniques and Analysis
中文名：算法设计技巧与分析
作者：M.H.Alsuwaiyel
3.中文名：算法与数据结构
作者：傅清祥 王晓东
程序设计竞赛
1.原书名：Introction to Algorithms
中文名：算法导论
作者：Thomas H.Cormen,Charles E.Leiserson,Ronald L.Rivest,Clifford Stein
2.原书名：Introction to The Design & Analysis of Algorithms
中文名：算法设计与分析基础
作者：Anany Levitin
4.算法竞赛 | 信息学奥赛一本通
5.算法竞赛 | 算法竞赛进阶指南

Ⅲ 看过c++primer，算法导论，深入理解计算机系统能找什么工作+知乎

1、光看primer是不足够的，还需要学习很多其他方面的知识。一个真正的C++程序员应该学会C、C++、数据结构、基本算法、操作系统（深度依需要而定）、计算机网络（深度依需要而定）。当然还有其它的方面，侧重点需要看需要学什么。
2、学习中看书、敲代码、思考都很重要。如果很快就把c++ primer看完，那么说明没有真正看进去，很多地方没有思考，或者是在相关的其它方面知识有所欠缺。如果看完这本书后还问看什么其它书的话，那么就应该好好思考一下了，自己距离程序员有多远。建议系统学习各种相关只知识点，并有一定程度掌握后，重新看一遍c++ primer plus，这个时候一边看一边加入自己的思考，会受益良多。

Ⅳ 学习C++，应该循序渐进的看哪些书

现在没必要去先买书，网上很多相关的学习资料，可以先看看

Ⅳ 知乎上面有哪些计算机科学与软件工程方面值得一看的问答

导论：
编程入门指南 v1.3 - 萧井陌的专栏 - 知乎专栏
如何系统、科学地自学编程知识？ - 学习方法
IT 前辈们对计算机相关专业本科在校大学生有什么可以传授的经验么？ - 编程
计算机本科应届毕业生要有怎样的能力才算比较好的？ - 程序员

书单、资源
Students - Guide to Technical Development
程序员必读书单 1.0
resources - What is the single most influential book every programmer should read?
有哪些可以提高程序员技术档次的书或博客？ - 编程
Coursera 上有哪些课程值得推荐？ - 字节的回答

数据结构：
如何学习数据结构？ - C（编程语言）
怎么学好数据结构？ - 算法
怎样学好数据结构和编程？ - 程序员
学习数据结构有什么用？ - 编程
关于学习数据结构与算法的一些疑惑？ - 编程

算法：
怎样学算法？ - 学习方法
有哪些学习算法的网站推荐？ - 编程
在编程和算法领域，有哪些经典问题？ - 编程
什么是动态规划？动态规划的意义是什么？ - 算法

Ⅵ 知乎上那个程序员winter是谁

winter，网名,互联网爱好者,人称知乎大神,回答过大量问题,以答题为乐,大量阐述过对程序的见解

他的名言:尔曹身与名俱灭 不废江河万古流

他一天的生活:早上9点左右起床，简单洗漱穿衣服大便，走路10分钟去公司。在公司工作到中午12点，去吃饭，如果是食堂、KFC或者必胜客，就点最贵的套餐，如果是高级的那种，就多点些主食。

下午开开会，写写代码，处理下紧急问题，批下流程什么的，差不多就到晚上了，6点以后去食堂吃饭的话，会有13元补助，所以我一般6点之前去，争取在6点之前买完，在一群死屌丝的复杂的目光注视下，对师傅说，不用等了，直接刷吧。

吃完饭7点多回座位，有时候玩两把三国杀，或者打几回桌上足球或者乒乓，多数时候，可以开始高效率地写代码了，这段时间会比较轻松，可以把白天落下的进度补一补，也可以写点自己喜欢的东西。视心情和工作量，搞到9点到1点不等的时间，回到家，根据时间早晚玩会游戏/看会电子书/上网吹水之后睡觉。

Ⅶ 有人在LeetCode上刷过题吗

没有，我刷的是LintCode： www.lintcode.com ，同样是一个给程序猿的刷题网站，里面有强大又免费的题库，涵盖了很多大牛公司的面试题。推荐你可以玩玩Lintcode的Ladder，也就是阶梯训练，题目由易到难，还能让刷题过程变得有趣一点点。网站已经帮你把题目进行了分类，选一个tag自己慢慢摸索吧！另外，作为一个英文菜逼，lintcode的中英文题目对照，翻译好了直接拿来用就OK了。
刷题是个很漫长的过程，但是要坚持，因为你总会和那些代码成为朋友的（苦笑脸。。。

查答案可以直接用www.jiuzhang.com/solutions ，页面简洁，主要我很喜欢他们代码的风格，简洁易懂，一眼看过去秒懂。

望题主采纳我的答案，我们可以组队一起刷题

Ⅷ 关于计算机编程c语言，java，自学看哪些书比较浅显易懂

学C语言，建议你用《C程序设计（第三版）》，谭浩强 着，从数据类型，基本表达式，再到条件语句，循环语句，然后学习函数，再加上一些简单的数组知识，就可以了！一句话，到现在为止，你只要理解结构化程序设计的思想也就够了！

Ⅸ 哪些学习数据结构与算法的书籍值得推荐

大学计算机数据结构教材是 严蔚敏版的《数据结构》可以拿来入门。然后可以根据自己的实际情况来安排怎么样学习数据结构。很多人是看一遍书，然后在遇到算法之后再去实现它。在这里列出一些我知道的算法书籍，以供参考。（我也只看过算法导论，编程之美）

1. CLRS 算法导论
算法网络全书，只做了前面十几章的习题，便感觉受益无穷。

2. Algorithms 算法概论
短小精悍，别据一格，准经典之作。一个坏消息: 同算法导论，该书没有习题答案。好消息：习题很经典，难度也适中，只需花点点时间自己也都能做出来。不好也不坏的消息：我正在写习题的答案，已完成前三章，还剩九章约二百道题，顺利的话二个月之后发布。另有中文版名《算法概论》，我没看过，不知道翻译得怎么样。如果有心的话，还是尽量看原版吧，其实看原版与看中文版花费时间不会相差很大，因为大部分时间其实都花费在做习题上了。

作者：向小刚
链接：http://www.hu.com/question/19987046/answer/13945644
来源：知乎
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Ⅹ 深度学习 python怎么入门 知乎

自学深度学习是一个漫长而艰巨的过程。您需要有很强的线性代数和微积分背景，良好的Python编程技能，并扎实掌握数据科学、机器学习和数据工程。即便如此，在你开始将深度学习应用于现实世界的问题，并有可能找到一份深度学习工程师的工作之前，你可能需要一年多的学习和实践。然而，知道从哪里开始，对软化学习曲线有很大帮助。如果我必须重新学习Python的深度学习，我会从Andrew Trask写的Grokking deep learning开始。大多数关于深度学习的书籍都要求具备机器学习概念和算法的基本知识。除了基本的数学和编程技能之外，Trask的书不需要任何先决条件就能教你深度学习的基础知识。这本书不会让你成为一个深度学习的向导(它也没有做这样的声明)，但它会让你走上一条道路，让你更容易从更高级的书和课程中学习。用Python构建人工神经元
大多数深度学习书籍都是基于一些流行的Python库，如TensorFlow、PyTorch或Keras。相比之下，《运用深度学习》（Grokking Deep Learning）通过从零开始、一行一行地构建内容来教你进行深度学习。

《运用深度学习》
你首先要开发一个人工神经元，这是深度学习的最基本元素。查斯克将带领您了解线性变换的基本知识，这是由人工神经元完成的主要计算。然后用普通的Python代码实现人工神经元，无需使用任何特殊的库。
这不是进行深度学习的最有效方式，因为Python有许多库，它们利用计算机的图形卡和CPU的并行处理能力来加速计算。但是用普通的Python编写一切对于学习深度学习的来龙去是非常好的。
在Grokking深度学习中，你的第一个人工神经元只接受一个输入，将其乘以一个随机权重，然后做出预测。然后测量预测误差，并应用梯度下降法在正确的方向上调整神经元的权重。有了单个神经元、单个输入和单个输出，理解和实现这个概念变得非常容易。您将逐渐增加模型的复杂性，使用多个输入维度、预测多个输出、应用批处理学习、调整学习速率等等。
您将通过逐步添加和修改前面章节中编写的Python代码来实现每个新概念，逐步创建用于进行预测、计算错误、应用纠正等的函数列表。当您从标量计算转移到向量计算时，您将从普通的Python操作转移到Numpy，这是一个特别擅长并行计算的库，在机器学习和深度学习社区中非常流行。
Python的深度神经网络
有了这些人造神经元的基本构造块，你就可以开始创建深层神经网络，这基本上就是你将几层人造神经元叠放在一起时得到的结果。
当您创建深度神经网络时，您将了解激活函数，并应用它们打破堆叠层的线性并创建分类输出。同样，您将在Numpy函数的帮助下自己实现所有功能。您还将学习计算梯度和传播错误通过层传播校正跨不同的神经元。

随着您越来越熟悉深度学习的基础知识，您将学习并实现更高级的概念。这本书的特点是一些流行的正规化技术，如早期停止和退出。您还将获得自己版本的卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。
在本书结束时，您将把所有内容打包到一个完整的Python深度学习库中，创建自己的层次结构类、激活函数和神经网络体系结构(在这一部分，您将需要面向对象的编程技能)。如果您已经使用过Keras和PyTorch等其他Python库，那么您会发现最终的体系结构非常熟悉。如果您没有，您将在将来更容易地适应这些库。
在整本书中，查斯克提醒你熟能生巧;他鼓励你用心编写自己的神经网络，而不是复制粘贴任何东西。
代码库有点麻烦
并不是所有关于Grokking深度学习的东西都是完美的。在之前的一篇文章中，我说过定义一本好书的主要内容之一就是代码库。在这方面，查斯克本可以做得更好。
在GitHub的Grokking深度学习库中，每一章都有丰富的jupiter Notebook文件。jupiter Notebook是一个学习Python机器学习和深度学习的优秀工具。然而，jupiter的优势在于将代码分解为几个可以独立执行和测试的小单元。Grokking深度学习的一些笔记本是由非常大的单元格组成的，其中包含大量未注释的代码。

这在后面的章节中会变得尤其困难，因为代码会变得更长更复杂，在笔记本中寻找自己的方法会变得非常乏味。作为一个原则问题，教育材料的代码应该被分解成小单元格，并在关键区域包含注释。
此外，Trask在Python 2.7中编写了这些代码。虽然他已经确保了代码在Python 3中也能顺畅地工作，但它包含了已经被Python开发人员弃用的旧编码技术(例如使用“for i in range(len(array))”范式在数组上迭代)。
更广阔的人工智能图景
Trask已经完成了一项伟大的工作，它汇集了一本书，既可以为初学者，也可以为有经验的Python深度学习开发人员填补他们的知识空白。
但正如泰温·兰尼斯特(Tywin Lannister)所说(每个工程师都会同意)，“每个任务都有一个工具，每个工具都有一个任务。”深度学习并不是一根可以解决所有人工智能问题的魔杖。事实上，对于许多问题，更简单的机器学习算法，如线性回归和决策树，将表现得和深度学习一样好，而对于其他问题，基于规则的技术，如正则表达式和几个if-else子句，将优于两者。

关键是，你需要一整套工具和技术来解决AI问题。希望Grokking深度学习能够帮助你开始获取这些工具。
你要去哪里?我当然建议选择一本关于Python深度学习的深度书籍，比如PyTorch的深度学习或Python的深度学习。你还应该加深你对其他机器学习算法和技术的了解。我最喜欢的两本书是《动手机器学习》和《Python机器学习》。
你也可以通过浏览机器学习和深度学习论坛，如r/MachineLearning和r/deeplearning subreddits，人工智能和深度学习Facebook组，或通过在Twitter上关注人工智能研究人员来获取大量知识。
AI的世界是巨大的，并且在快速扩张，还有很多东西需要学习。如果这是你关于深度学习的第一本书，那么这是一个神奇旅程的开始。