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
这是为朋友社群准备的一篇机器学习入门指南，分享了我机器学习之路看过的一些书、教程、视频，还有学习经验和建议，希望能对大家的学习有所帮助。
学好C可能不会让你找到个好工作，不知道你们用的是什么书，如果是清华大学的那本就直接丢垃圾桶吧。图书馆负一层的好书（ps:我们学校的计算机书都在负一层，看的人少。。）多得是，还有C语言作者写的，首选国外的书，然后是国内的。C的重要就是指针+数据结构。有一本不错的书，如《C和指针》及《C专家编程》。不过，如果不是搞嵌入式的话，C可能会用得很少，多数都是Java的面向对象。图书馆有很多，很不错的书。。这是我们学校的一个不算是优点的优点，我不知道你们系的老师怎样，但是请相信多数情况下只有混得不好的才来当老师（ps:很一般的二本院校）。只是少部分老师也很优秀，至少在我们专业中——电子信息工程是这样的。在我们专业领域，C才是神器相比于汇编语言，只是这个时代汇编语言用于提升运行效率显得有点。。。
最近很多想入门深度学习的读者表示，深度学习的涉及面比较广，对数学的要求比较高，想学也不太敢学，生怕认真学了却没学会。
学习了一段数字图像处理，想就自己的学习写个笔记吧。主要的参考书就是<<数字图像处理的MATLAB实现>>和网上的一些博客，可能会穿插着MATLAB的代码和Python的代码，准备写一个系列，这次就当做是个开山篇吧。 什么叫数字图像呢？“一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y)，这里的x和y是空间坐标，而在任意坐标(x,y)处的幅度f被称为这一坐标位置图像的亮度或者灰度，当x,y和f的幅值都是有限的离散值是，称图形为数字图像。”——引自<<数字图像处理的MATLAB实现>>。基本的意思我理解就是把一幅图像看成是一系列的像素点组成的，位置坐标是(0,0),(0,1)………组成下去，但是不是连续的是离散的就是说不会有(0.5,0.5)这样的坐标出现，每个坐标位置都有一个值代表着某些含义，可能是灰度或者亮度之类的。 准备写的就是关于以下的几个方面： （1）图像处理的基本操作(旋转、剪切、灰度变换等) （2）滤波和形态学处理以及分割等等 （3）其他的一些东西 环境：win7+Matlab2014a/Python2.7 我会尽量写的好点，实在不行的就多包涵，有问题的欢迎交流和讨论。
它非常有力地推动了计算机视觉、自然语言处理、自动语音识别、强化学习和统计建模等多个领域的快速发展。
毕业到现在都已经快 6 年，是从 2011 年 8 月份从江西赣州信丰火车站匆匆忙忙踏上北上的火车。 这是逃避还是幸运，从小到大都没出过这么远的路程。现在回到南方，工作生 活急急忙忙，又好像无声无息。
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很多人对自我的学习路线没有清楚的定位，鉴于此，我就来写一篇适合普通大众的学习路线，就从大一入学那一刻开始入门说起，虽然不一定适合你，但或许能给没有明确目标的人带来一些学习的方向，那么这篇文章，我就觉得值了。
首先说一下，我是一名在校学生，写的内容可能肤浅没内容，但是我觉得这是过程，所以还请看到博文的大佬多多指教，花点时间看完它，再提出你们宝贵的意见，谢谢！ 编程这个东西我是从大一开始接触的，大一刚来到大学学 C 语言，老师说挂科率高加上自己对这个还有些兴趣所以对 C 语言还算是认真，就这样进入了编程的世界！ 大一学 C 语言，听学长说这语言说那语言，先后看过 C++、R 语言、HTML5、CSS、JS，接触过一点的 Linux。看过的这些中就 C语言、HTML5 和 CSS 还有些其他的早已经忘得差不多，当时用
1-ML算法，包含-机器学习分类算法、聚类算法、属性降维算法、协同过滤算法 2-特征化：特征抽取、特征转换、特征选择、特征降维 3-管道Pipeline：将数据处理或特征工程的流程按照管道的方式去串联 4-持久化Persistence：保存模型，保存管道 如何理解保存模型？ 原因就是不可能每次都去训练模型，而将已经训练好的模型进行保存，保存在本地或hdfs中，在本地或hdfs中加载已经训练好点模型，直接可以做预测分析 5-工具：包括线性代数、统计学、数据处理科学
说实话，对于学习路线这种文章我一般是不写的，大家看我的文章也知道，我是很少写建议别人怎么样怎么样的文章，更多的是，写自己的真实经历，然后供大家去参考，这样子，我内心也比较踏实，也不怕误导他人。
16年上半年在帮老师，帮外面随便做点东西以便得到些生活费养活自己。下半年去外面公司待了一段时间，然后选择回来帮自己做个东西，历时三个月，独自完成安卓及IOS版本app的开发部分。
其实在18年11月有了华为,就已经宣告结束了大学校招历程，是时候写下总结了，再不写估计很多东西都忘了。
你要建立什么样的知识体系？你想达到什么样的目的和效果？你关注了哪些领域？你对哪些方面比较感兴趣呢？比如时间管理，阅读，写作，手绘，美食，健身，心理咨询……你要明白自己的兴趣爱好点在哪，正如我们阅读时强调的，必须带有目的性，选择自己感兴趣的进行阅读，才能最大程度调动大脑的精力参与阅读，进行知识管理尤其如此。
每年的这个时候是很多机械设计应届毕业生找工作的时候，今年情况特殊，很多人都在了解如何成为一名机械设计工程师，机械设计工程师应具备何种技能，带着种种疑问，我感觉学习东西比较多，首先我针对应届毕业生说如下几点（都是大学就学过的，仅需再次熟悉一下）。
我相信这些读者或多或少都有一些 Java 基础，但由于看不到全貌，学了一段时间很容易迷失。所以我在寻思着能不能写一个学习的地图或者路线，让读者能知道下一步该学什么，自己离大厂的 offer还有多远的距离。
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“
有一天小码匠跟我说，学编程有助于锻炼她的逻辑思维，每次写算法，她都会先思考逻辑，想明白了才动手写，
这俩月我一直在想俩问题，一个是为什么这俩月突然多了这么多国产LLM，另一个是这么多国产LLM有什么区别。
如果有句话来形容我，那就是烂家里了。。。这个疫情让你束缚在方寸之间，做什么都没有激情。技术书也看腻了，不妨搞点别的东西。比如我有一堆运动相机，该拍点什么好呢？
源 | 全球人工智能 下面给大家整理了下机器学习从入门到进阶的基本流程，主要侧重进阶部分。 一、机器学习入门必备知识 上图是人工智能与机器学习、深度学习的关系以及随时间发展的演化图。如今在工业界中
前段时间我写过一篇看视频的一点小建议，今天把看书的一点小建议补上，免得给大家带来误解：吴师兄不爱看书，只爱看小视频。
很多同学问我学游戏开发应该看些什么书，我在这里抛砖引玉，给一份推荐表，希望大家共同提高。由于本人英文不太好，推荐的大部书籍都是国人编写的，有些经典的外文图书可能是翻译不好，我自己难以读下去，所以未能推荐。
虽然我们栏目名字叫“每天一个数据分析师”，但本期C君采访了可不止一位，他们有的是从业几年甚至十几年的老兵，有的是从零开始想要转型的准数据分析师。但他们不久前做了同一件事儿，那就是参加了第三届CDA数据
如果说 LRU 是 Easy 模式的话，那么把中间的字母从 R（Recently） 变成 F（Frequently），即 LFU ，那就是 hard 模式了。
"有人阅读过 mybatis 的源码吗 ？就看一个初始化过程就看的已经头晕眼花了，小伙伴们支支招吧！"
我觉得区分程序员技术水平高低的一个很关键的点就是看他对自己所依赖的底层是否足够的了解。JVM就是这样一项关键的底层技术。
Github:https://github.com/ZeroDesigner/reporter_su
【新智元导读】机器学习入门经典读物 Python Machine Learning 的作者 Sebastian Raschka昨天在Quaro回答提问，分享技术实践和经验。Sebastian 提到，P
文章首发于本人CSDN账号:https://blog.csdn.net/tefuirnever
主题 为什么要读源码 读什么样的源码 有什么技巧 思考、交流 坚持 为什么要读源码 说到读源码，让我想起来了读书，古语有云：“读破万卷书，下笔如有神”。 多读读大师的想法技巧 通过大量阅读进行积累 把一些零碎的知识点整合起来 就拿RocketMQ来说，它是如何实现高性能、高可用。之前写过高可用的一些思考和理解里面的特性他应该都满足，RocketMQ就是把这些很多零散的知识点整合运用之后写出的非常牛逼的项目。 读什么样的源码 依旧拿读书来说，我们应该读什么书呢？ 读名著，读大师的书。那么读源码在我看来是一样
我见过很多之前都不是计算机专业出身的，现在从事Java开发或者大数据等职业，而且现在做的都还不错。我想这些人应该都是经过深思熟虑的做出选择的，或者是人云亦云，不过都已经走出来了。我是从事JAVA这块十多年，从初级开发到现在架构师，确实一路经历很多。
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适合对数据分析的入门者，对数据分析没有整体概念的人，常见于应届毕业生，经验尚浅的转行者。
上一期荐书时，我说了有一个巧合，本来计划这期揭晓的，但是，现在有了这个插队的黑客，所以那个巧合就顺延到下期了。今期这本书，说起来也有巧合，我刚读完这本书，本计划下期荐书写写，但是，正好Rocky0429同学也在推荐，于是，我决定先推荐它了。
大三的时候学过一门“人工智能导论”的课，只记得课里有一些回溯和图搜索的算法，具体细节全忘了。
累到不累，因为我喜欢和读者交流的感觉。但也有伤心的，好不容易敲了很多字，发过去，发现人已经不在了，麻了麻了。我是能理解的，毕竟关注你了，加了微信，给你发了信息，等啊等，一直不回复，算怎么回事，耍什么大牌！
对于机器学习项目而言，过拟合（overfitting）这个问题一般都会遇到。什么是过拟合呢？
趣味算法-01-跟着作者读《趣味算法（第2版）》上 趣味算法-02-跟着作者读《趣味算法（第2版）》下 趣味算法-03-跟着作者读《趣味算法（第2版）》-算法之美 趣味算法-04-跟着作者读《趣味算法（第2版）》-贪心算法
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。
清华、北大、MIT、CMU、斯坦福的学霸们在新学期里要学什么？数据叔决定盘点一下那些世界名校计算机专业采用的教材。不用多说，每本都是经典的烧脑技术书，建议配合防脱发产品一起食用。
统计学与数据挖掘书籍推荐 1.1《 The Elements of Statistical Learning 》，神书，不解释 1.2《实用多元统计分析》，从线性代数的角度详细讲解算法，例子简单，国外课程教材 1.3《统计学习方法》，李航著，统计学习算法必备书籍 1.4《从零进阶！数据分析的统计基础》 CDA 数据分析师系列丛书 1.5《统计学：从数据到结论》 1.6《数据挖掘：概念与技术》 数据分析软件篇 SQL 书籍推荐 《 MySQL 必知必会》 SPSS 推荐书籍 《SPSS统计分析基
吴军先生的《数学之美》：这本书给了我数学上很大的启发，之前很多数学问题，都因为这本书迎刃而解，比如动态规划问题，信息度量，布尔代数等，这本书读了有两遍，每一遍都有新的体验。但是如果说要拿这本书从零开始学数学，我是不推荐的，这是对于很多问题，比如逻辑回归，pagerank这些问题讲解的并没有那么详细，只是草草带过，适合有一定数学基础，困在数学公式里的，抬头望望天。吴军先生其他的书就只有一本《浪潮之巅》写的还好，可以饭后一读。 周志华教授的《机器学习》，确实写的好，最主要的是有了数学公式，不像很多其他同类型的书
2017年11月29日，自己曾在公众号内写过一篇《聊聊我的R语言学习路径和感受》的文章，受到了很多朋友的关注和赞扬，同时，也有其他公众号在帮忙转载。当然，也有很多朋友也给我留言，能不能聊聊关于Python的学习建议，时隔一个多月，今天抽空再来谈谈自己学习Python的路程吧。
随着科学技术的发展，人工智能已渗透到各个行业，算法工程师非常火爆，急缺大量人才，年薪也越来越高。刚毕业30-40万很常见。很多人想入手学习算法，那么多算法，究竟该如何下手呢？
做数据挖掘也有些年头了，写这篇文一方面是让我写篇文，朋友作为数据挖掘方面的参考，另一方面也是有抛砖引玉之意，希望能够和一些大牛交流，相互促进，让大家见笑了。 Q&A： Q:学习,最近在看集体智慧编程,
世界读书日 世界，是一本书 再帅气的容颜都会有老去的一天，唯有我们读过的书会积累在我们的身体里成为财富！ ——沈剑 又到了一年一度的423世界读书日 也到了大家囤书的好时候 既然要囤书 就要囤经典书，囤好书 鉴于很多经典好书大家可能已经买过了 所以本期书单主要以近期重量级新书为主 并辅以过于值得回味的经典书 希望可以帮助大家在知识的海洋中尽情地遨游~~ 对了，文末还有福利哦！ ---- 01 量子计算 本书是量子计算与量子信息领域的经典著作，是量子信息领域及物理领域被引用次数高的图书之一，
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