每天分享IT好书与技术干货：探索数据结构与算法的奥秘，提升职场技能
在本文结尾参与该主题，以便有一本新书异步
N.Wirth教授，著名的瑞士科学家，提议：数据结构+算法=程序。
数据结构是程序的骨架，算法是程序的灵魂。
在我们的生活中，算法无处不在。我们每天早晨起床，刷牙，洗脸并吃早餐，我们在数时间，以免上班或迟到；去超市购物。在资金有限的情况下，请考虑先购买什么，以后再购买的东西，以及是否计算是否过剩；什么成分，调味料，方法，步骤和咸味品尝，看看您是否煮熟。因此，不要说您不知道算法，实际上您每天都在使用它！
但是许多人对计算机专业算法感到困惑：“我可以无机，但是我不能使用！”，我可以理解，但是我不会使用它！就像参观Mogao石窟的壁画一样，看到并感觉到它，但无法进入。我们只需要打开打开算法大门的钥匙，就像“陶元灵的早期狭窄”的“桃子开花来源”一样。
今天，编辑带来了一大批算法书籍，希望带您回答问题。
人工智能经典简介章节
“人工智能（第二版）”
[美国]史蒂芬·卢西（Stephen Lucci）（斯蒂芬·卢西（Stephen Lucci））
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在美国，经典的入学教科书被称为人工智能领域的百科全书。在过去的十年中，人工智能领域的前沿教程更适合本科生。
基于人工智能的理论基础，本书向读者展示了一种全面，新颖，丰富多彩且容易理解的人工智能知识系统。本书提供了许多示例，应用程序，完整的彩色图片和轶事，以激发读者对阅读和学习的兴趣。它还引入了用于机器人技术和机器学习的高级课程，包括神经网络，遗传算法，自然语言处理，计划和复杂的棋盘游戏。
“深度学习”
[美女]伊恩·古德菲洛（Ian Goodfellow）（伊恩·古德弗洛（Ian Gudfelo））
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圣经！经典的最佳书籍在深度学习领域！长期以来，《梅雅AI和机器学习书》的书清单！所有数据科学家和机器学习从业者BI阅读书籍！特斯拉首席执行官埃隆·马斯克（Elon Musk）和许多其他国内外专家建议！
深度学习是机器学习的一个分支。它可以使计算机能够通过层次概念来学习经验并理解世界。由于计算机可以从经验中获取知识，因此没有人需要正式定义计算机所需的所有知识。分层概念使计算机可以通过构建简单的概念来学习复杂的概念，这些分层的图形结构将具有深层的水平。这本书将在深度学习领域介绍许多主题。
“ Python神经网络编程”
[英国] Tariq Rashid（Tariq Rashid）
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目前，深度学习和人工智能的发展和应用给人们留下了深刻的印象。神经网络是深度学习和人工智能的关键要素。但是，很少有人真正理解神经网络工作的机制。本书使用轻松的笔触中风来逐步揭示神经网络的数学思维，并介绍了如何使用Python编程语言来开发神经网络。
这本书将引导您进行一次有趣但有组织的旅行 - 从一个非常简单的想法开始，并逐渐了解神经网络的工作机制。您不需要中学以外的任何数学知识，这本书还简要介绍了易于理解的微积分。本书的目的是使许多普通读者了解神经网络。读者将学会使用Python开发自己的神经网络，训练它以识别手写数字，甚至可以与专业的神经网络进行比较。
这本书适合想要了解深度学习，人工智能和神经网络的读者，特别适合希望通过Python编程开发神经网络开发的读者。
算法基本文章
“ Python算法教程”
[挪威人]马格努斯·李·赫特兰（Hitland）
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最佳销售书Python Basic Tutorial（第二版）作者和Python Daniel Daniel另一个新的杰作！知识点很明确，语言很简单。本书使用Python语言来解释解决方案的分析和设计。它主要关注经典算法，帮助读者了解基本算法的问题并解决该问题。包含许多阶段练习和参考材料。
“算法学习和从开始掌握的应用”
张林格
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本书的特征是进入知识，实例演示，示例练习，技术混乱和全面战斗的整合，以便读者可以理解，使用和学习。一本书的能力解释了三种类型的书籍的内容：条目，样本和项目实际战斗。丰富的支持资源以学习更有效的效率。
320个示例，更实用的演习753分钟的视频说明，减少学习难度5综合案例，项目实用的74个技术解决方案，破解学习困难“技术解释”→示例练习→练习“→“技术解决方案”，“技术解决方案”全面地掌握了算法应用程序技术说明的应用：通过320个实例，逐渐解释了算法应用程序的知识点。
“有趣的学者”
Chen Xiaoyu
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这本书来自算法的美丽。没有深刻的原则或无聊的公式。它通过有趣的故事（包括50多个实例和完美的插图，再加上学生的问题，分析算法的本质并提供代码实现），从而导致算法问题。详细的过程和运行结果。
这本书可以用作程序员的学习书。它也适合从未有编程经验但对算法感兴趣的初学者。同时，教材料。
“算法神秘”
【美女】阿尼左旋蛋白
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算法是计算机科学领域中最重要的基石之一。算法难题是可以直接或间接解决的难题。解决方案方法是培养和行使算法思维能力的最有效和有趣的方式。
这本书是经典算法难题的集合。这本书包括一些古老的难题，以及有关数学和计算机科学的一些知识。本书中有一些较新的难题，其中一些被用作知名IT公司的面试问题。这本书可以分为4个部分，包括概述，拼图，提示和答案。
概述介绍了算法设计的通用策略和算法分析技术以及许多示例。拼图部分根据简单，中等难度和更困难的三个级别列出了难题。依次给出了拼图提示的提醒部分，以帮助读者找到正确的解决问题的方向，同时，它仍然为读者留出了独立解决的空间。答案部分给了难题的详细答案。
“编程方法：访谈和算法经验”
七月
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内容转变为CSDN技术博客“结构的乌龟”，内容涉及访谈，算法和机器学习的三个主要主题。作者的积累结果已有几年；输入IT行业求职书面测试和面试书。
本书中的每个编程主题都提供了各种想法和多种方法，这些想法是不断优化和逐步优化的。第1至6章解释了与字符串，数组，树，搜索，动态计划，大规模数据处理等相关的相关编程问题和算法。第7章介绍了机器学习的两种算法-K邻居和SVM附近。书中的每个问题都是面试的高频问题。在过去的5年中，它反复出现在主要公司的笔试和访谈中。访谈测试具有很强的参考值。
机器学习算法文章
“ Python机器学习 - 预报分析核心算法”
[美丽]迈克尔·鲍尔斯（球）
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在学习和学习机器学习，面对令人眼花算法时，新手学习常常不知所措。从算法和Python语言实现的角度来看，本书可帮助读者了解机器学习。
本书重点介绍了“算法”的两个核心，即惩罚线性回归和集成方法，并使用代码示例来显示讨论算法的使用原理。该书分为7章，其中详细介绍了两种类型的核心算法，预测模型的构建，线性回归的构建以及预测模型的集成方法。这本书主要针对想要提高机器学习技能的Python开发人员，以帮助他们解决特定项目或提高相关技能。
“ Python机器学习实践指南”
【美女】亚历山大T.梳子
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机器学习是近年来逐渐流行的领域。同时，Python语言在开发一段时间后逐渐成为主流编程语言之一。
本书结合了机器学习的两个流行领域和Python语言。通过使用两种核心机器学习算法来最大程度地提高Python语言在数据分析中的优势。书中有10章。第1章解释了Python机器学习的生态系统。其余9章介绍了许多与机器学习有关的算法，包括各种分类算法，数据可视化技术和推荐引擎。 ，新闻来源，内容促销，股票市场，图像，聊天机器人和推荐引擎。
本书适合Python程序员，数据分析师，对算法，从业人员和机器学习领域的科学研究人员感兴趣的读者。
“神经网络算法和实施-java语言”
Alan MF Souza（艾伦）
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神经网络已从大量原始的，看似无关紧要的数据中成为一项强大的技术。 Java语言是实现神经网络的最合适的工具之一。它也是此阶段非常受欢迎的编程语言之一。它包括各种有助于发展的API和包。性别。
本书充分展示了使用Java开发神经网络的过程，其中包括非常基本的实例和高级示例。首先，您将学习基础知识，感知机及其神经网络的特征。然后，您将使用学习的概念来实现自组织映射网络。此外，您还将了解某些应用，例如天气预报，疾病诊断，客户特征分析和光学特征识别（OCR）。最后，您将学习如何实时优化和适应神经网络。
“基于OpENCV的机器学习经典算法的分析”
Zhao Chunjiang
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这本书是出于这个目的。对于普通的贝叶斯分类器，K近邻居算法，支持向量机，决策树，adaboost，梯度改善树，随机森林，极端随机树，预期的巨大价值，神经网络十，“神经网络十”，“”大型的经典机器学习算法首先分析特定原则，然后解释OpenCV相关源代码的段落，最后完成基于OPENCV的应用程序实例。
“本地功能检测和描述”
Zhao Chunjiang
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This book takes OpenCV 2.4.9 as the research tool, and all the latest feature detection and description algorithms it achieved-KR, Canny, Harris, SHI-TOMASI, FAST, MSCR, SIFT, Surf, Brief, ORB, FREAK, Censure,等等。详细解释了，不仅分析了他们的原理和实施方法，还进行了详细的源代码分析，并给出了特定的程序实施示例，以充分反映理论和实践组合的特征。
“文本算法 - 解释自然语言处理”
lu yanxiong
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微信集成搜索算法团队的负责人卢扬兴（Lu Yanxiong）以简单的方式解释了自然语言处理和机器学习技术，而微博的总阅读量超过了300,000次。
本书结合了作者在研究和从事自然语言处理相关工作多年的经验，并努力介绍自然语言处理的理论，方法和技术，生动地生动地生动。这本书放弃了麻烦的证据，并提取了该算法的核心。本书的上一章介绍了一些数学基础，这些基础是学习机器学习需要掌握的基础，并帮助读者尽快掌握自然语言处理所需的必要知识和技能。这本书适合从事与自然语言处理有关的研究和工作的读者，特别适合想要理解和主机学习或自然语言处理技术的读者。
“个人认可原则和算法”
Xiong Zhiyong，沉李，刘Yiguang
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本书系统总结了面部识别研究领域，填补了中国领域的书籍空白，总结了近年来面部识别算法的研究结果，并提供了特定算法和研究结果的结果。很好的参考。
读者可以通过阅读本书，了解面部识别研究的特定算法以及国内外相关技术的最新进展，从而系统地了解面部识别研究。动态的面部识别方法是作者面部识别研究的尝试和扩展。我希望这部分可以在该领域提供新的研究分支。
贝叶斯分析
“ python贝叶斯分析”
[阿根廷]奥斯瓦尔多·马丁（Oswaldo Martin）
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Pymol社区活跃的人是敬业的！发现Python贝叶斯分析的力量！本书介绍了贝叶斯统计数据中的主要概念以及将其应用于数据分析的方法。本书中的所有贝叶斯模型均在PYMC3中实现。 PYMC3是用于概率编程的Python库，本书中引入了许多特征。在本书和PYMC3的帮助下，读者将学习实现，检查和扩展贝叶斯统计模型，以解决一系列数据分析的问题。
“贝叶斯方法：概率编程和贝叶斯”
[美女] avi pfefeffer
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斯图尔特·罗素（Stuart Russell），人工智能领域的先驱，伯克利分校的教授！一本令人难以置信的Scala概率编程书！
概率推理是机器学习的核心方法之一。本书旨在向程序员揭露概率建模的神秘面纱，尤其是Scala开发人员，以帮助程序员有效地使用概率编程系统。借助概率编程系统，通过应用特定算法，您的程序可以确定不同结论的概率。这意味着您可以预测未来的事件，例如销售趋势，计算机系统故障，测试结果以及许多其他重要的关注点。
“贝叶斯思想：python学习统计方法”
【美女】艾伦·唐尼（Allen B. Downey）
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这本书可以帮助想要使用数学工具来解决实际问题的人们。唯一的要求可能是了解一些概率知识和编程设计。贝叶斯方法是使用概率学习知识以解决不确定性的数学方法的常见方法。对于计算机专业，它应该熟悉其普通计算机，例如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测和其他普通计算机。问题领域。
深度学习文章
“深度学习和张量实用的战斗”
Li Jianjun，Wang Ximing，Pan Mian，Xu Shuo Gui，Kong Dexing，Zhang Zhencheng，Xu Guoqing
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首先，简要描述了神经网络的发展历史，并引入了TensorFlow。这本书通过简单的一个 - 美元线性回归壳预测模型展示了Tensorflow的工作机制。介绍深神经网络的扩展：机器学习。该书基于机器学习的三个要素：任务，绩效和经验作为核心，并解释了机器学习建立模型的原理。
“深度学习原则和实践”
Chen Zhongming，Peng Lingxi
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这本书的系统具有深入的深度学习知识，包括技术经验，技能和实际情况。本书详细介绍了当前的通用网络模型（ANN，DNN，CNN，RNN）以及不同网络模型的算法原理和核心思想。本书使用大量示例代码来分析网络模型，这可以加深读者对网络模型的理解。此外，本书还提供完整的高级内容和相应的情况，使读者能够充分了解深度学习的知识和技能，并实现学习的目的。
“ Python深度学习”
[英语] nd Lewis（nd Lewis）
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这本书是使用Python进行深度学习实践的初学者指南。这本书没有列出大量公式，而是在某些实际情况下以简单明了的方式介绍了深度神经网络的两个任务 - 分析和回归，分析深度学习模型中的某些核心问题，以使读者拥有读者拥有清楚地了解深度学习的整体情况。
“卡拉斯深度学习真实战争”
[意大利] Antonio Gulli（Antonio Gulli）
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本书使用当前流行的KERAS框架来实施大量深度学习算法，构建许多深度学习模型，并在实际场合（例如游戏）中介绍了深度学习的应用。特别是，这本书还介绍了当前的热门对抗网络（GAN）应用程序。这本书易于理解，强调实用案例，并且适合大多数机器学习从业者和爱好者开始和练习。
“熟练的数据科学：从线性到深度学习”
唐Yan
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数据科学被引入实际战斗，介绍了数据科学中常用的工具-Python，数学基础和模型，讨论了数据科学数据和人工智能的切割 - 边缘领域，包括经典模型，分布式机器学习，神经网络在机器学习和深度学习领域。
Python经典章节
“ Python计划设计（第三版）”
[美女]约翰·泽尔（John Zelle）
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Python的父亲脱离了Python 3编程。这本书是用Python语言作为工具教授计算机程序设计的。本书强调解决方案，设计和编程是计算机科学的核心技能。这本书是独特的，示例是生动而有趣的，内容易于阅读且易于阅读，它适合阅读Python条目 - 级别的程序员，它也适用于大学的计算机专业的教师和学生和大学。
“数据结构Python语言描述”
[美女]肯尼思·兰伯特（兰伯特）
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在计算机科学中，数据结构是一个高级课程，具有抽象的概念和难度。 Python语言的语法简单而互动。使用Python来解释数据结构的主题，它比C语言更容易，更清晰。
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