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经典

入门单 《数之美》 作者吴军大家都很熟悉。以极为通俗的语言讲述了数和自然语言处理等领域的应用。 《Machine Learning》(《》) 作者Tom Mitchell是CMU的大师,有和半监督的网络课程视频。 但有些基础的经典还是不会过时的,所以这本现在几乎是的必读目。 《及其应用》 周志华、杨强主编。来源于“及其应用研讨会”的文集。 极牛的,可数味道太重,不适合做的 《All Of Statistics》 这个方向,统计也一样非常重要。

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从零实现来理解算法:及障碍的克服

本文总结了一些从零开始算法的办法,包括了一些合适的,如何克服所面临的各种障碍,以及快速获得更多知识的窍门。 从零开始实现算法似乎是开发者理解的一个出色方式。 从零开始实现算法!图片来自Tambako The Jaguar 从零开始实现算法的好处 我广了从零开始实现算法的观念。 我认为你可以到很多关于算法是如何工作的。 在这篇文章中,我对如何利用现有的教程和来缩短这个过程表达了一些个人看法。有一些用于初的丰富资源,但也要堤防一些绊脚石。 下一节,我指出了三本,你可以照着从零开始实现算法。 这本是我今年最喜欢的之一。 ? 我是否有漏掉一本从零开始实现算法的编程教程呢? 如果有,请在评论中指出! 从零实现算法的5个障碍(以及如何克服它们) 根据教程从零开始实现算法是很有趣的。

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    】从零实现来理解算法:及障碍的克服

    本文总结了一些从零开始算法的办法,包括了一些合适的,如何克服所面临的各种障碍,以及快速获得更多知识的窍门。 从零开始实现算法似乎是开发者理解的一个出色方式。 从零开始实现算法!图片来自Tambako The Jaguar 从零开始实现算法的好处 我广了从零开始实现算法的观念。 我认为你可以到很多关于算法是如何工作的。 在这篇文章中,我对如何利用现有的教程和来缩短这个过程表达了一些个人看法。有一些用于初的丰富资源,但也要堤防一些绊脚石。 下一节,我指出了三本,你可以照着从零开始实现算法。 这本是我今年最喜欢的之一。 ? 我是否有漏掉一本从零开始实现算法的编程教程呢? 如果有,请在评论中指出! 从零实现算法的5个障碍(以及如何克服它们) 根据教程从零开始实现算法是很有趣的。

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    从零实现来理解算法:及克服障碍的技巧

    本文总结了一些从零开始算法的办法,包括了一些合适的,如何克服所面临的各种障碍,以及快速获得更多知识的窍门。 从零开始实现算法似乎是开发者理解的一个出色方式。 从零开始实现算法!图片来自Tambako The Jaguar 从零开始实现算法的好处 我广了从零开始实现算法的观念。 我认为你可以到很多关于算法是如何工作的。 在这篇文章中,我对如何利用现有的教程和来缩短这个过程表达了一些个人看法。有一些用于初的丰富资源,但也要堤防一些绊脚石。 下一节,我指出了三本,你可以照着从零开始实现算法。 这本是我今年最喜欢的之一。 ? 我是否有漏掉一本从零开始实现算法的编程教程呢? 如果有,请在评论中指出! 从零实现算法的5个障碍(以及如何克服它们) 根据教程从零开始实现算法是很有趣的。

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    3、J2EE

    J2EE       J2EE的应该循序渐进,一本好会很快上手和深入。在J2EE之前,应该好SQL,基本上,程序设计都会跟数据库打交道。 如果SQL没好,就如同房子没有基脚一样,SQL需要大量练才能真正体会其中的精髓。       在入门之初,需要看看SQL入门,了解数据库和SQL的基础知识。 由于太厚了,刚Java没必要从这两本入手。不过,以后可以好好读读这两本,哪怕已经熟练掌握了Java。 《Java编程思想》第3版,很多人都新人看这本。 《JSP程序设计》,如果对servlet已经有了一定了解,只是想一下jsp,可以看看这本,尽管这是将一本英文原版拆成两本来买,但还是很适合作为jsp的入门。       以目前流行的SSH为例,尽管ejb仍然有市场,但因为难度大和工作会较少,所以轻量级框架是初者进入J2EE的最佳捷径。

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    需要的数知识和基础

    【新智元导读】我们在《里,数究竟多重要?》一文中提供了所需的数知识和建议,对于初者来说,并不需要先掌握大量的数知识再开始做最基本的线性代数和数理统计,然后在掌握更多技术和算法的过程中继续是很好的方法。那么,本文带来值得的数基础。 “/深度并不需要很多数基础!” 下面针对这两个领域,一些广受好评的。 《线性代数导论》 Introduction to Linear Algebra (5th Ed.) 作者:Gilbert Strang ? 李航的研究方向包括信息检索、自然语言处理、统计及数据挖掘,这本被用于部分高校文本数据挖掘、信息检索及自然语言处理等专业的教材。 深度2-4章目录 “”是新智元的一个专题栏目,下回你想看到哪个领域的?你对这个栏目有什么建议?请留言告诉我们!

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    Python:6本

    因为算法触及了很多的核算理论,与核算揣度联络尤为严密。 今天为大家有关: 1.《Python实践指南》 ? 第1 章讲解了Python 的生态系统,剩余9 章介绍了众多与相关的算法,包括各类分类算法、数据可视化技术、引擎等,主要包括在公寓、票、IPO 市场、新闻源、内容广、股票市场 、图像、聊天人和引擎等方面的应用。 《Python基础教程》 ? Python基础教程 介绍: 《Python基础教程》是入门,以Python语言介绍。 《图解》 ? 图解 介绍: 《图解》用丰富的图示,从最小二乘法出发,对基于最小二乘法实现的各种算法进行了详细的介绍。

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    心理

    最近在商科上经常碰到心理相关,比如市场营销就与心理有一定关系。最近从各个相互看了一些心理,不错的在此分享。 很多章节都是从心理的角度进行了剖析,最开始还介绍了大脑的结构和情绪中枢。该从情绪和智力、同理心、社交、家庭、情绪等方面进行了深入的介绍。 根据该介绍,最开始以为讲解的纯粹是情绪和理相关的心理知识。 不过看下来更像是者论文的感觉,本主要是神经生物、认知神经科相关,一半以上篇幅介绍大脑、神经相关,整体叙述风格像是论文那种严谨。 本主要是对笛卡尔二元论(心智是与躯体分离的)的否认,本主要阐述达马西奥的观点:有体的角度对从整体上理解人类心智是 必需的; 心智不仅必须从非物质领域转移到生物组织的领域,而且还需要与一个完整的、整合了躯体和大脑的有体相联系

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    前端与工作

    前端工作: 《JavaScript权威指南》:js大全,非常细致全面,js必读第一本。 《JSON必知必会》:对于json讲的很明白。 《JavaScript开发实战教程》:本将javascript基础知识点讲的很易懂,适合初者,建议可以在看完第1本后再看这个,加深js基础的理解。

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    (202201)

    这些年陆陆续续买了不少的,虽然是买如山倒,看如抽丝,但买了总是有会看的。2022 年计划每个月 10 本,这些都是我买过或者在微信读中看过,觉得还不错的。 微服务架构设计模式 如果说微服务只看一本,那我会这本。 这本从微服务的原理、原则,到实际落地中的架构设计模式都有涉及到。 买这本一是相信 Fenng 的,另外中的作者有些之前听过,还蛮想深入了解下,比如:冯大辉、池建强、亦仁、邱岳、屠龙的胭脂井、粥左罗 。 好好 好的方法可以让我们事半功倍,全围绕一个概念展开:临界知识,临界知识是指随着时间的积累,我们的知识会变得越来越多,那么这些知识有没有共同的规律呢? 关于这本在《读好好》一文中有详细介绍。 这本和《底层逻辑》我觉得也可以对比着来看,同样一个事情找几本相关的交叉着看,能看到更多的维度和角色,理解会更深刻。

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    (202202)

    二月的最后一天,继续十本。 暗时间 这本的作者是刘未鹏,一位 C++ 程序员,虽然我不懂 C++ ,但他在 CSDN 上的博客:“C++ 的罗浮宫” 也是很早就知道。 周筠老师看到这些思考的文章,便想将这些文章结集成,这便有了《暗时间》的出版。 我是很多年前在周老师的一个群里,看到周老师的,便买了来看,觉得很有收获。 这是一本关于、思维、心理和时间管理的,如果你是程序员,可能会更加喜欢,后面有些章节跟计算有些关联。 中涉猎甚广,从职业发展、自我营销、自主惯养成、健身、修养、理财 7 个方面给技术人员很多可操作性的建议和实践。 读完后发现并不是一本成功,也没有以一个成功者来给读者喂鸡汤,而是讲了一路走来的艰辛和不易,很真实。 很励志的一本。 极简项目管理 这本是周末领导的,已经加入到 3 月的阅读清单。

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    】5 本深度和 10 本(下载)

    5本深度资源 深度(Deep Learning) by Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville R语言深度实践指南( Swamy 神经网络和深度(Neural Networks and Deep Learning) by Michael Niels 10本资源 、神经网络和统计分类(Machine Taylor http://www1.maths.leeds.ac.uk/~charles/statlog/ 贝叶斯理和(Bayesian Reasoning and Machine Learning n=Brml.Online 的高斯过程(Gaussian Processes for Machine Learning) by Carl Edward Rasmussen and Christopher https://www.intechopen.com/books/reinforcement_learning 导论(Introduction to Machine Learning) - By

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    Java必备终极版!

    希望这篇文章对你有帮助,不要再无可看。 欢迎在留言区补充你觉得不错的 Java 方向的或者计算基础必看的! Java 8 提供了 Stream,和使用可以建立流式编程的认知。•《Java 8 编程参考官方教程》[12] (,豆瓣评分 9.2):也还不错吧。 操作系统 •《鸟哥的 Linux 私房菜》[20](,,豆瓣评分 9.1,0.3K+人评价):本是最具知名度的 Linux 入门《鸟哥的 Linux 私房菜基础篇》的最新版,全面而详细地介绍了 •《算法图解》[23](,豆瓣评分 8.4,0.6K+人评价):入门类型的,读起来比较浅显易懂,适合没有算法基础或者说算法没好的小伙伴用来入门。 欢迎在留言区补充你觉得不错的 Java 方向的或者计算基础必看的

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    统计经典

    两位都是社会出身,不重导重应用。每章都有详细的SAS和SPSS程序和输出的分析。 现在好像就是用的这本,但是请注意,这本的亮点不是导,而是后面和SAS结合的部分,以及其中的一些想法(比如P99 n对假设检验的影响,绝对是统计的感觉,不是公式就能感觉到的)。 2、《Analyzing Multivariate Data(英文版)》 Lattin等著 械工业出版社 ? 这本有很多直观的感觉和解释,非常有意思。 对数要求不高,证明也不够好,但的确是“统计”,不是数。 Amazon 上五星,讲了很多很新的东西也非常实用。

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    技术类

    技术类,共11本: 《》 《图解》 《实战》【有电子版】 《系统设计》【有电子版】 《Python基础教程》【有电子版】 《Python经典实例 通过各种实例,读者可从中的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务中,如分类、预测、。另外,还可用它们来实现一些更高级的功能,如汇总和简化等。 实战2:必应团队教你ML系统设计 ? ,涉及建模、及改进,以及声音与图像处理。 此外还通过详细的例子和现实应用讲解了常见的模型,包括系统、分类、回归、聚类和降维。 元 Apache基金会官方 Mahout核心团队权威力作 大数据时代的实战经典 Mahout作为Apache的开源项目,把系统、分类和聚类等领域的核心算法浓缩到了可扩展的现成的库中

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    Python、深度、TensorFlow 好

    本期图选自人民邮电出版社图,包括:近期AI圈儿比较流行的一本《人工智能简史》,《TensorFlow项目实战》,高实战性的《Python经典实例》,深度领域的圣经“花”,经典的 《实战》,广受欢迎的《流畅的Python》,东京大教授、专业专家杉山将执笔《图解》。 本适合想要和了解 TensorFlow 和的读者阅读参考。如果读者具备一定的C++和Python的经验,将能够更加轻松地阅读和。 图解 东京大教授、日本领军人物杉山将执笔。 实战 本通过“原理简述+问题实例+实际代码+运行效果”来介绍每一个算法,边边用,非常适合于急需迈进领域的人员

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    【春节】必读一览表,PDF下载

    新智元 来源:专知 编辑:克雷格 【新智元导读】转眼之间春节假期已所剩无几,大家是否也开始制定新一年的计划?本文就为大家一个单,其中大多数可以免费观看,并附上pdf链接。 是人工智能的应用,它使系统能够自动地从经验中和改进。在这篇文章中,我们列出了一些最好的免费,绝对值得阅读。 介绍: 对于精通数的人来说,这是理解背后的魔法的最好的之一。 介绍: 这本也不是免费的,但这是一个实践指南,可以充分利用python。 这些是我们的最好的。 如果您有其他的想法,可以在下面评论一下你心中的一些好的的列表。

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    和数据挖掘的

    实战》:本第一部分主要介绍基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量、AdaBoost集成方法 通过各种实例,读者可从中的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务中,如分类、预测、。另外,还可用它们来实现一些更高级的功能,如汇总和简化等。 《统计基础:数据挖掘、理与预测》内容广泛,从有指导的(预测)到无指导的,应有尽有。包括神经网络、支持向量、分类树和提升等主题,是同类中介绍得最全面的。 《及其应用》:全共分14章,内容分别涉及因果断、流形与降维、迁移、类别不平衡、演化聚类、多标记、排序、半监督等技术和协同过滤、社区翻译等应用,以及互联网应用对技术需求的探讨 《系统实践》:过大量代码和图表全面系统地阐述了和系统有关的理论基础,介绍了评价系统优劣的各种标准(比如覆盖率、满意度)和方法(比如AB测试),总结了当今互联网领域中各种和有关的产品和服务

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    Hands on Machine Learning

    本次为大家的是一本英文原版《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》。 拓展阅读: 深入理解遗传算法(一) 深入理解遗传算法(二) 从1到100求和算法思维(一) 精品慕课资源 操作系统原理 精品慕课资源 编译原理 精品慕课资源 管理运筹 精品慕课资源 概率论和数理统计 精品慕课资源 计算网络 where2go 团队 ---- 微信号:算法与编程之美 温馨提示:点击页面右下角“写留言”发表评论,期待您的参与!

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