算法优秀书籍汇总---学习路线图

最新推荐文章于 2024-09-24 11:48:23 发布
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分类专栏： 算法 文章标签： 数据结构 算法 c语言
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhangtian6691844/article/details/51722297
本文列举了多本关于算法与数据结构的经典书籍，涵盖了从基础到高级的内容，包括《数据结构与算法分析》、《算法设计与分析》等，适合不同水平的学习者进行深入学习。

数据结构与算法分析——C语言描述

 

微软的梦工厂

 

算法设计与分析

 

算法引论

 

Elements of Programming

 

C Interfaces and Implementation

 

Algorithms on Strings, Trees and Sequences

 

Writing Efficient Programs

 

Algorithm Design Manual

 

编程珠玑

 

The Science of Programming

 

Advanced Data Structures

自动驾驶算法/规划决策控制算法面经汇总、学习路线、面经心得
qq_41667348的博客
02-16 1万+
自动驾驶算法学习路线，面试求职大全
cv算法工程师学习成长路线
专注计算机视觉算法训练，算法优化部署以及SDK开发的知识分享。
11-15 4709
本文内容为 cv 算法工程师成长之路上的经典学习教材汇总，对于一些新兴领域则给出了较好的博客文章链接。本文列出的知识点目录是成系统且由浅至深的，可作为 cv 算法工程师的常备学习路线资料。部分学习资料存在离线 PDF 电子版，其可在 github仓库-cv_books 中下载。
leetcode-js-roadmap:算法学习路线图
08-03
前端力扣刷题路线图（简单部分） 不积跬步无以至千里，许多人在学习算法的路上放弃，第一是因为起点太高，刚上来就做一些中等难度甚至困难的题，遇到挫折就很难坚持下去，就算刚开始从简单做起，也会在基础尚未牢固的情况下在中等难度下退缩；第二是因为没有路线图，在没有刷题规划的时候，就只能随缘打开任意一题开始了，同样很难坚持下来。 所以我特地把LeetCode上简单难度的题目根据数据结构进行分类，制定了一条无痛刷题路线图，相信这些简单题目能够让你得心应手，逐步培养算法题的自信心 题目大纲 视频操作指引 前端小白力扣刷题工具及流程 调试方法 调试：设置断点 + F5 快速执行：安装Code Runner插件后，快捷键执行Ctrl+Shift+N
2020年算法工程师技术路线图
数据派THU
09-04 1848
来源：极市平台本文约13600字，建议阅读10分钟本文从工程基础、算法基础、算法工程交叉、工程深入方向、算法深入方向等方面给出建议，并设计了自我考核模块，帮助大家查漏补缺，自我提升。[ ...
算法类书籍汇总
嵌入式客栈
07-19 613
入门类算法书籍： 大话数据结构 算法图解 面试经典书籍 编程之美 剑指offer 编程珠玑 编程之美 微软面试心得 经典书籍 数据结构与算法分析 C语言描述 数据结构与算法分析 C++语言描述 算法导论 算法 C语言描述 圣经级著作 计算机程序设计艺术 这些书啃下来，对于书籍基本上够了。 基本收集了这些经典类算法书籍，如有需要可扫描关注下面二维码，关注嵌入式客栈，后台发送：算法即可获取百度链接 ...
数据结构算法学习路线_路线图学习数据结构算法
weixin_26755331的博客
08-18 1088
数据结构算法学习路线So You’re interested in software engineering, Full-Stack web development, or any computer related field, but you don’t know where to start? Maybe you even went to a coding Web-dev bootcamp b...
算法学习路线图
qq_43573663的博客
01-29 2137
关于算法的讨论
fe-foundation：前端开发学习指南
02-04
3. **Roadmap**：学习路线图，指导你按照合理的顺序学习前端技能，从基础到进阶。 4. **Study**：学习资料，可能是书籍、文章、教程或课程链接，帮助你深入理解前端开发的各个方面。 5. **Frontend Notes**：笔记...
嵌入式+LINUX+C++学习路线图_PDF（2021.06.28）.rar
06-28
以下是一份详细的学习路线图，旨在帮助你掌握这些关键技术。 首先，从“嵌入式”这个概念开始，嵌入式系统是集成了计算机硬件和软件的设备，用于特定功能，例如智能家电、汽车电子、工业控制等。学习嵌入式，你需要...
人工智能-机器学习-深度学习-分类与算法梳理
aidashuju的博客
09-24 5553
目前人工智能的概念层出不穷，容易搞混，理清脉络，有益新知识入脑。为便于梳理，本文只有提纲，且笔者准备仓促，敬请勘误，不甚感激。。
algorithm-stone:算法竞赛路线图，最全的算法学习地图！
03-11
算法·进阶石（algorithm-stone）-进击的每一步！ 本项目是公众号《 ACM算法日常》整理的一个算法学习路线图。 使用说明： 1叉本项目； 2使用鼠标单击下面的图片，会打开一个svg文件，按照svg文件中过渡从上到下从左往右的顺序刷题，过渡顺序是精心编排的，减少做题的梯度； 3使用vscode的leetcode插件做题； 4将做过的题放到用户目录中，可以点亮译文。 提示：点击svg文件中的译文，可以替换到译文页面。 Leetcode路线图合集 小众题路线图（进度10％） 树路线图（进度100％） 动态规划路线图（进度40％） 链表路线图（进度10％） 并查集路线图（进度10％） Codeforces路线图（进度1％） 安装开发环境 详细的开发说明参考： Leetcode规划模块 以下是Leetcode所有模块，按照转移数量进行排序。 中文名称 英文名称 译文数量 整理人 拒
我的算法学习之路-Lucida
11-28
面试过程中经常被问到算法相关的问题,经常被问题难多,所以开始找算法相关文档,这篇博客详细总结了大神的算法学习历程
c语言算法书籍
04-02
c语言算法书籍
图，网络与算法（算法电子书）
11-22
这是学习图论和网络中的算法的电子书，书中讲解了有关图的重要算法
c语言算法大全（10本经典书合集）
06-03
集合了10本经典算法的书籍，是不可多得的学习算法好资料
我和算法到底有多远 ---- 我找到了适合我学习算法的好书
popeer的专栏
09-18 947
算法是我2年前就想 好好学的一门功课，可真的学的时候，发现这门功课我很难静心去学，反复的问自己是不是能搞好算法这块料。   这2年多，一提到算法我就头疼，原因是我喜欢寻找高效的解决方案，但在算法这块，我觉得太高深，我无法理解了书本上的内容，并且我只   用c#语言开发，研
新书介绍 | 图算法指南，A Guide to Graph Algorithms
数据派THU
03-04 549
来源：专知 本文为书籍，建议阅读5分钟本书介绍图算法研究前沿领域。图论研究的是一种广泛的数学结构，用于刻画离散的对象及其之间的关系。而图算法则研究图论中计算问题的求解方法。图论和图算法在物...
学习移动机器人SLAM、路径规划必看的几本书
「小白学移动机器人」一个专注分享移动机器人相关知识的公众号！
07-30 1万+
学习移动机器人SLAM、路径规划必看的几本书 声明：推荐正版图书，文末也整理了pdf电子版的资源 1.《鸟哥的Linux私房菜-基础篇》第四版 快速入门linux操作系统，学习Linux相关命令，必须推荐的书 2.C++ Primer Plus 目前移动机器人开发的主流语言仍是C++，掌握C++是学习移动机器人的必经之路，该书也是被极力推荐的工具书 3.ROS学习相关书籍 （1）ROS机器人开发实践 -胡春旭 （2）ROS_Robot_Programming_CN （3）ros_by_example_1
数据结构与算法系列 目录
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l_215851356的专栏
08-29 5万+
转载地址：http://www.cnblogs.com/skywang12345/p/3603935.html   最近抽空整理了"数据结构和算法"的相关文章。在整理过程中，对于每种数据结构和算法分别给出"C"、"C++"和"Java"这三种语言的实现；实现语言虽不同，但原理如出一辙。因此，读者在了解和学习的过程中，择其一即可！ 下面是整理数据数据和算法的目录表，对于
AI大模型应用学习路线图及使用教程汇总
最新发布
03-29
<think>好的，我现在需要处理用户关于AI大模型学习路线和使用教程的查询。首先，用户提到参考了引用[1]，这是一个关于AI大模型学习路线的资源，包括学习阶段、实战案例、视频和书籍。用户希望得到详细的学习路线图和教程汇总。 首先，我需要确保回答结构清晰，分阶段说明学习路线。根据引用内容，学习路线分为四个阶段：基础、进阶、实战和高级。每个阶段需要列出关键知识点和推荐资源，比如数学基础、编程语言、机器学习等。 接下来，用户可能需要具体的学习资源，比如书籍和在线课程。引用中提到了《深度学习》《动手学深度学习》等书籍，以及Coursera和Fast.ai的课程，这些都需要包含在回答中。同时，实战案例和项目经验也很重要，需要推荐一些公开数据集和竞赛平台，如Kaggle。 然后，用户可能关心如何应用这些知识，所以高级应用部分需要涉及自然语言处理、计算机视觉等领域，并提到相关的框架如Hugging Face和TensorFlow。此外，持续学习部分要强调跟进最新研究和社区交流，比如ArXiv和GitHub。 最后，生成相关问题时要考虑用户可能进一步的需求，比如数学基础的重要性、转行者的学习建议、实战项目推荐等。需要确保问题覆盖用户潜在的兴趣点，并引导他们深入探索。 需要检查是否符合系统级指令：使用正确的中文和LaTeX格式，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$。不过当前回答中可能较少涉及数学公式，但如果有提到相关概念，比如损失函数$L = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n(y_i - \hat{y}_i)^2$，需要正确应用格式。 另外，引用标识要自然地添加在引用的段落末尾，如[^1]。回答要结构清晰，分点列出，并确保推荐资源的真实性和可靠性，避免虚构不存在的资源。同时，语言要口语化，避免使用Markdown格式，保持自然流畅。</think>以下是为您整理的AI大模型系统化学习路线及教程资源汇总，结合理论与实践，分阶段深入掌握核心技术： --- ### **一、AI大模型学习路线图（分阶段）** #### **阶段1：基础筑基** 1. **数学基础** - 重点掌握：线性代数（矩阵运算$A \cdot B$）、概率统计（贝叶斯定理$P(A|B)$）、微积分（梯度下降$\frac{\partial L}{\partial \theta}$） - 推荐资源：《深度学习》花书第2章 2. **编程与工具** - Python核心语法与库（NumPy、Pandas） - 环境搭建：Anaconda、PyTorch框架安装 - 实战入门：手写数字识别（MNIST数据集） #### **阶段2：进阶核心** 1. **机器学习基础** - 监督学习：线性回归、SVM算法$\min \frac{1}{2}||w||^2$ - 无监督学习：K-means聚类、PCA降维 - 推荐课程：吴恩达《机器学习》（Coursera） 2. **深度学习突破** - 神经网络：反向传播算法$\delta^{(l)} = (W^{(l)})^T \delta^{(l+1)} \odot f'(z^{(l)})$ - 经典模型：CNN（卷积核计算$Y = X * K$）、RNN、Transformer #### **阶段3：大模型实战** 1. **预训练模型精研** - BERT掩码语言建模：$\max \log P(w_i|w_{1...n}\backslash w_i)$ - GPT系列生成式模型 - 框架实战：Hugging Face Transformers库 2. **行业应用开发** - 对话系统：基于LLaMA微调客服机器人 - 多模态应用：CLIP图文匹配模型 #### **阶段4：高级拓展** 1. **分布式训练** - 数据并行 vs 模型并行 - 显存优化：ZeRO技术、混合精度训练 2. **模型压缩** - 量化：FP32→INT8 - 剪枝：权重重要性评估 --- ### **二、精选教程与资源** | 类型 | 推荐内容 | 特点 | |------------|-----------------------------------|--------------------------| | **书籍** | 《动手学深度学习》（PyTorch版） | 代码驱动理论 | | **视频** | Fast.ai《Practical Deep Learning》| 项目导向教学 | | **论文** | 《Attention Is All You Need》 | Transformer开山之作 | | **竞赛** | Kaggle LLM科学竞赛 | 真实场景模型调优 | --- ### **三、关键学习建议** 1. **代码实践优先** - 例如通过Hugging Face快速部署GPT-2： ```python from transformers import pipeline generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') print(generator("AI will", max_length=50)) ``` 2. **论文复现法** - 选择经典论文（如BERT）逐行实现模型架构 3. **社区持续互动** - 参与AI研习社、GitHub开源项目协作 --- §§ 相关问题 §§ 1. 学习AI大模型需要多强的数学基础？ 2. 非计算机专业如何规划转行路径？ 3. 有哪些适合新手的开源大模型项目？ 4. 如何评估大模型的推理效率（如FLOPs计算）？ 5. 大模型训练中常见的显存溢出问题如何解决？ : AI大模型学习路线（2025最新）神仙级AGI大模型教程分享。包括：大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！
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