update 1:很多同学还是私信我，让我推荐或者提供一些电子书给他们，我这边也打包了一些我认为比较重要的，如果有需要的同学可以「邮箱」联系我。申明，我所发送的书个人均已购买正版实体书，建议大家也支持正版，谢谢。
机器学习越来越火爆，各种资料也越来越多。在网上随意一搜，就能看到一大串长长的书单和一大堆视频教程。堆积如山的资料，很容易让新手一脸懵逼，无所适从，最后没当成炼丹术师，反而成了著名的资料收藏家。 怎样避免成为资料收藏家？道理大家都懂，不就是挑好学习资料后狠下心钻研下去，没学好前尽量不再换教材嘛。但是，说起来很简单，做起来并不容易，毕竟第一步挑资料就不容易。这时，该怎么办？当然是来看这篇新手指南。
这部分主要是了解与Java相关的动态以及信息，能够拓展我们的视野以及寻找一些好的idea。每天早晚都可以刷一刷，可以说是每日必逛。下面列出我采取的几种方式。
1. 深入浅出数据分析 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。 难易程度：非常易。 2.啤酒与尿布 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。 难易程度：非常易。 3.数据之美 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度：易。 4.集体智慧编程 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子介绍了机器学习和数据挖掘中的算法，浅显易懂，还有可执行的Python代码。 难易程度：中
有些标题党了，打我可以但是不可以打我脸，推荐我是认真的，4000 字长文，请慢慢食用
1. 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。 难易程度：非常易。 2. 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。 难易程度：非常易。 3. 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。 难易程度：易。 4. 集体智慧编程 (豆瓣) 学习数据分析、数据挖掘、机器学习人员应该仔细阅读的第一本书。作者通过实际例子
分享资料之前，先给大家分享一个Google发布的 TensorFlow 游乐场，想要了解神经网络的可以去玩玩，从视觉上体验一下神经网络。
入门读物： 深入浅出数据分析 (豆瓣) 这书挺简单的，基本的内容都涉及了，说得也比较清楚，最后谈到了R是大加分。难易程度：非常易。 啤酒与尿布 (豆瓣) 通过案例来说事情，而且是最经典的例子。难易程度：非常易。 数据之美 (豆瓣) 一本介绍性的书籍，每章都解决一个具体的问题，甚至还有代码，对理解数据分析的应用领域和做法非常有帮助。难易程度：易。 数学之美 (豆瓣) 这本书非常棒啦，入门读起来很不错！ 数据分析： SciPy and NumPy (豆瓣) 这本书可以归类为数据分析书吧，因为numpy和
自从Google的AlphaGo引爆了人工智能这个领域后，大量的人才开始涌入人工智能领域，各大公司也都开始布局人工智能方向。看一个领域的火爆程度，直接看相关职位的招聘人数和平均薪酬即可。就拿各大公司的校招广告来说，对于人才的争夺也是蛮拼的。下图是2018年企业校招的薪酬表：
大家好，我是 Guide 哥！这篇文章我会推荐一些关于算法学习的书籍以及资源。希望对大家学习算法有帮助！
校招尘埃落定了，由于最近一直在忙毕业论文，现在才腾出时间总结一下面试经历，因为最近人工智能的火爆，所以今年算法岗竞争也相当激烈，投了很多公司也踩了很多坑，最后也算是收获到满意的offer了。
作者 何从庆 授权自 AI算法之心 近些天在微信群里经常看小伙伴问到“机器学习如何入门，看哪些资料 ?”，于是乎想根据笔者学习两年多的学习经验，介绍下机器学习如何入门，该看哪些资料？下面我将从以下几个
来源商业新知，原标题：机器学习入门方法和资料合集 | 资源 近些天经常有小伙伴问到“机器学习如何入门，看哪些资料 ?”，于是乎想根据笔者学习两年多的学习经验，介绍下机器学习如何入门，该看哪些资料？下面
本文中的问题精选自上期【你问我答】——深度学习专题中读者的提问。【你问我答】是由美团点评技术团队推出的线上问答服务，你在工作学习中遇到的各种技术问题，都可以通过我们微信公众号发问，我们5000+工程师会义务为你解答，欢迎大家踊跃提问。高质量、定义清晰的问题会优先获得解答。 Q1：您好，有一个问题想请教一下。这里有一批用户的App行为数据，但是有些存在缺失，怎样从相对完整的用户行为数据中，推断出用户缺失的那部分行为数据？思路是怎样的？ A：如果缺失的用户行为数据是数值型，可以建立预测缺失数据的模型，用已有
深入浅出数据分析 以类似“章回小说”的活泼形式，生动地向读者展现优秀的数据分析人员应知应会的技术。
问题： 背景金融小硕，想学习R语言却不知道应该如何学习，应该按何种步骤，看哪些书或者视频资料等东西，所以提问这个问题，希望知道学习R语言的一般过程是怎样的，谢谢大家~~ 希望大家可以按以下的内容来回答，如不适合则无视。在每个阶段应该看哪些书，有哪些网络上有的视频资料比较好，应该从事什么样的练习加以巩固。 http://www.zhihu.com/question/21654166 Evan 北京大学 回答： 我当初学习R的时候在网上搜到一些R语言学习路线,我在微信圈，微信公众平台上也见多次
【编者注】一位热爱传媒、热爱大数据、热爱摄影的老师，沈浩老师（微博@沈浩老师 ）以问答的方式给你阐述如何学习、如何学习好数据挖掘。 下面是一位朋友的问题，其实每天都有不少同学和朋友向我提问各种学习数据
记者 | 张明明 2017年12月16日，由IBM与CSDN共同举办的第四季 "Power AI 人工智能马拉松编程大赛"在北京马哥孛罗酒店开幕。此次赛季围绕人工智能在医疗的应用展开。 本次大赛选手总共分为20组，每组选手3～6人不等。从报名情况来看，选手阵容非常豪华，来自北大、清华、中科院、北邮、北师大、北航、腾讯、微软亚洲研究院、搜狗、今日头条等知名院校及科技公司的选手比比皆是。 大赛从上午9:00正式开始，选手需要通过利用半监督的训练方法从有标注和无标注的图像数据中训练出一个模型，并且模型要能够
对于深度学习框架而言，PyTorch是一匹十足的黑马，虽然Tensorflow依然占据着老大哥的位置，但是从2019年的各项数据显示PyTorch大有一飞冲天之势。关于各个深度学习框架的盘点，请看这篇文章：深度学习框架盘点。小编在这里给大家盘点一下PyTorch比较好的入门书籍，方便大家查阅学习。
本次报告的主题是情感文本生成，先从自然语言生成技术的应用与需求开始讲起，引出情感表达型文本生成问题，从评论生成、情感对话、反讽生成、情感转换以及多模态情感生成这几个方面介绍了目前情感文本生成的研究进展。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 老铁们，越来越多的人来询问我是否有好的NLP ASR 推荐系统 计算广告 搜索 CV等AI算法方面实习、校招和社招职位，同时很多公司询问是否有优秀的人推荐。 为了拉进你与公司的距离，索性直接建立了一个知识星球（易于搜索 提问等），里面内容包括各个公司的最新招聘内容、最新面试笔试题、小道消息等，其中发了的和待发的包括字节跳动、美团、小红书、网易、阿里（达摩院 淘宝 阿里云）、腾讯、丁香园、快手、b站、好未来、58同城、搜狗、数美、数坤、贝壳等招聘【直接内推】，每天更新
之前小编就整理过3Blue1Brown推出的《线性代数的本质》课程的学习笔记，除此之外，还有《微积分的本质》、《深度学习》等系列的课程。3Blue1Brown推出的数学课程用八个字形容，就是深入浅出、直观明了。对于学习数学有困难的朋友，看一下他们的课程，一定会受益匪浅。下面是3Blue1Brown在B站的中国官方账号连接截图：
隐语义模型又可称为LFM（latent factor model），它从诞生到今天产生了很多著名的模型和方法，其中和该技术相关且耳熟能详的名词有pLSA、 LDA、隐含类别模型（latent class model）、隐含主题模型（latent topic model）、矩阵分解（matrix factorization）。 本节将对隐含语义模型在Top-N推荐中的应用进行详细介绍，并通过实际的数据评测该模型。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 文末留言送书！ 我们在上学的时候，都会希望能拥有一本学霸笔记，这样能让学习变得事半功倍。要是学霸还顺带帮你押了题，那简直如有神助！ 现在强化学习越来越热，作为机器学习及人工智能领域的一种重要方法，在游戏、自动驾驶、机器人路线规划等领域得到了广泛的应用。同时，强化学习对应的岗位高薪、前景广阔，吸引了许多人学习。 但是，是强化学习的学习门槛很高，光入门就特别难。如果能有学霸的帮忙，那可就能事半功倍了！ 这本“蘑菇书”《Easy RL：强化学习教程》，就是一本很典型的“
我写过很多篇秋招总结，这篇文章应该是最后一篇总结，当然也是最完整，最详细的一篇总结。秋招是我人生中一段宝贵的经历，不仅是我研究生生涯交出的一份答卷，也是未来职业生涯的开端。仅以此文，献给自己，以及各位在求职路上的，或者是已经经历过校招的朋友们。不忘初心，方得始终。
11年前，刚工作的我开始接触Excel，我还记得问的同事第一个问题：我写个1，怎么能拉下去的时候变成1、2、3、4、5？
常想，人生最有趣莫过于前路未知。于是我常常羡慕那些个“金梁古温”笔下随遇而安、随性而为、随缘而爱的浪子们。比如陆小凤，比如叶开。
最近有几个群友问我大数据怎么入门，作为一个零基础大数据入门学习者该看哪些书呢？我结合自己看过的书和了解到的比较好的数据，给大家分享一下。
最近在学习人工智能方面的东西，先从简单通俗的人文开始，以后再决定是否学习硬核的算法和程序实现。前两周看了一本《智能时代》，感觉还想再多了解一下，于是就又买了这本书。
前面写过一篇图像处理的文章，最近一直在处理图像，昏了头。表格识别是基于同事的代码上做个小结吧。
本文介绍了如何通过阅读书籍来学习前端开发，列举了一些推荐的书籍，包括《Head First HTML与CSS》、《CSS权威指南》、《精通CSS》、《图解CSS3》、《JavaScript高级程序设计》、《JavaScript设计模式》、《你不知道的JavaScript》、《JavaScript语言精粹》、《JavaScript DOM编程艺术》等。这些书籍涵盖了前端开发中的基本HTML和CSS知识、CSS布局、JavaScript编程、DOM操作、JavaScript事件、Ajax和jQuery等。通过阅读这些书籍，读者可以学习到前端开发的基础知识，并能够在前端开发领域进行更深入的学习和实践。"
学习Java和其他技术的资源其实非常多，但是我们需要取其精华去其糟粕，选择那些最好的，最适合我们的，同时也要由浅入深，先易后难。基于这样的一个标准，我在这里为大家提供一份Java的学习资源清单。
如果您是初学者，那么您可能会将深度学习与机器学习混为一谈。实际上，机器学习包含深度学习，深度学习只是机器学习的研究领域之一。深度学习是一个交叉学科，涉及到神经网络、人工智能、图建模、最优化理论、模式识别和信号处理等多学科领域知识。硬件计算能力的升级使得深度学习在人们的日常生活中有了用武之地。深度学习的应用领域包括计算机视觉、语音识别、图像识别，自动驾驶，自然语言理解、手写识别、音频处理、信息检索、机器人学等。 关于深度学习，市场上已经有很多参考资料以及著作。若您是个书虫，点击这里可以看到 Amazon 上
作者黄小斜，斜杠青年，某985硕士，阿里 Java 研发工程师，于 2018 年秋招拿到 BAT 头条、网易、滴滴等 8 个大厂 offer，目前致力于分享这几年的学习经验、求职心得和成长感悟，以及作为程序员的思考和见解。
我是一个web前端开发者和rails程序员，计算机专业出身，掌握Python、Ruby、C、Java编程语言，具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的，不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下，数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人，还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错，我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话，我可以从
动力节点Java培训最新上线Java实验班，等你来测试自己适不适合学习Java编程哦！
Bloomberg是全球最大的金融信息服务供应商，其内部有一个“机器学习EDU”计划，核心课程《Foundations of Machine Learning》.主讲人David Rosenberg是Bloomberg首席技术官办公室数据科学小组的数据科学家，也是纽约大学数据科学中心的兼职副教授，他多次获得纽约大学数据科学中心“教授年度“奖。
我是一个web前端开发者和rails程序员，计算机专业出身，掌握Python、Ruby、C、Java编程语言，具有较为扎实的计算机理论基础。 现在工作之外的时间里想学习一下数据分析或者数据挖掘。现在大数据这个词搞得蛮火的，不少公司也有在招聘数据分析员。 抱着「技多不压身」的想法我也想稍微学习一下。说不定以后的工作也会需要。我稍微了解了一下，数据分析最基础就是用excel来工作。不过我计算机专业出身的人，还是想通过用编程语言的方法来学习。听说R语言不错，我也稍微了解了一下。 不过现在要学数据分析的话
最近有很多小伙伴来问我，Java小白如何入门，如何安排学习路线，每一步应该怎么走比较好。原本我以为之前的几篇文章已经可以解决大家的问题了，其实不然，因为我写的文章都是站在Java后端的全局上进行思考和总结的，忽略了很多小白们的感受，而很多朋友都需要更加基础，更加详细的学习路线。
闲言少叙，直接开始 既然是要用C++来实现，那么我们自然而然的想到设计一个神经网络类来表示神经网络，这里我称之为Net类。由于这个类名太过普遍，很有可能跟其他人写的程序冲突，所以我的所有程序都包含在namespace liu中，由此不难想到我姓刘。在之前的博客反向传播算法资源整理中，我列举了几个比较不错的资源。对于理论不熟悉而且学习精神的同学可以出门左转去看看这篇文章的资源。这里假设读者对于神经网络的基本理论有一定的了解。 神经网络要素 在真正开始coding之前还是有必要交代一下神经网络基础，其实
于我个人而言，我很喜欢Python，当然我也有很多的理由推荐你去学Python我只说两点.一是简单,二是写Python薪资高.我觉得这俩理由就够了，对不对.买本书,装上pycharm,把书上面的例子习题都敲一遍.再用flask,web.py等框架搭个小网站.. 完美...(小伙伴们有问到该学Python2.7还是3.X,那我的答案是:目前大多数实际开发,都是用2.7的,因为实际项目开发有很多依赖的包,都只支持到2.7,你用3.X干不了活.那你能怎么办.所以不需要纠结.等3.X普及,你写的2.7代码,都可以无
最近好多人问我这个问题：究竟要学哪门语言比较好，是Matlab还是Python呢。所以今天我就两门语言做一个详细介绍，大家也可以根据自己的兴趣做出自己的选择。 Matlab MATLAB 是一种用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。使用 MATLAB，可以较使用传统的编程语言（如 C、C++ 和 Fortran）更快地解决技术计算问题。 随着MATLAB工具箱的不断添加和完善，M语言也逐渐成为工程界的准通用标准语言，官网称：MATLAB - The Langua
本着对linux和shell脚本的极大兴趣，我看了不少shell脚本相关的书和文章，也有了很多学习心得， 回首自己的linux和shell脚本学习历程，不禁发现自己竟也走了不少的弯路，完全是靠着自己的满腔 热情走到今天。为了帮助有缘的朋友少走一点弯路，这里向大家推荐一些学习的资料， 资料包括书，开源免费书，博客和相关网站。这里推荐的材料都属于进阶类型，特别适合已经掌握 了一些shell脚本的基础知识，并希望深入学习shell脚本的朋友。1. 书linux命令行与shell脚本编程大全1这本书是入门级的读物
大数据、人工智能技术变现的模式，当前首推在线广告。《计算广告》一书作者刘鹏（@北冥乘海生）近日接受了CSDN记者的专访，介绍了技术从业者需要如何响应计算广告的发展。 刘鹏表示，不了解计算广告，就不可能深入地了解互联网，也不太容易真正理解大数据。技术从业者需要从行业、宏观的角度认识这个领域，进而掌握相应的思考方法和技术，包括商业产品的思路和工作方法，信息检索、机器学习、最优化、博弈论等基础数学工具，以及Hadoop、Spark和其他开源工具为核心的大数据基础设施等。 他认为，在计算广告中人工智能/机器学习应用
首先介绍一下本人的相关情况：本人毕业于不入流的大学，专业是英语。数学水平在高中水平，因为大学文科专业不需要学习高数等课程，以前以为这是很大的好处，但是现在觉得这是一个非常大的遗憾。 计算机水平也不高，但是属于比较喜欢倒腾的，编程的话，只是在工作中使用一些相对比较简单的VBA。 其实在我入职现在的公司之前，我对统计是一无所知的。但是入职以后恰巧我们公司在全球范围内实施Six Sigma Program，如果大家对制造业有所了解的话，对这个也不陌生。Six Sigma的培训课程中有一些基本的统计知识的应用，那些
今天看完大壮老师《用Python玩转数据》的网络数据获取，决定来上手操作一下。就尝试抓取业界享誉好评《统计学习方法》的前100条评论，计算出平均得分。
今天就结合自己入门时的学习历程和大家来聊一聊如何入门 Python，为了更有说服性一些，这里我把入门时看过的一些大佬推荐的书单进行了汇总，最后给出我觉得不错的书单，帮助你快速找到合适自己的书。
作者：不会停的蜗牛 | CSDN AI专栏作者 责编：王艺 | CSDN AI编辑/记者 wangyi@csdn.net 如果您是初学者，那么您可能会将深度学习与机器学习混为一谈。实际上，机器学习包含深度学习，深度学习只是机器学习的研究领域之一。 深度学习是一个交叉学科，涉及到神经网络、人工智能、图建模、最优化理论、模式识别和信号处理等多学科领域知识。 硬件计算能力的升级使得深度学习在人们的日常生活中有了用武之地。深度学习的应用领域包括计算机视觉、语音识别、图像识别，自动驾驶，自然语言理解、手写
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