人工智能必然是大势所趋，而与之相关的Python编程语言的行情也是被一路看好，相应的Python招聘岗位也是越来越多，平均薪资更是其他的岗位无法比较的。
在我的 QQ 学习交流群中，有位读者问我一个很有代表性的问题，在这里和大家分享下。
这次主页君蒙电子工业出版社赞助，为大家准备了6个三本：包含OpenCV类书籍四本，机器学习类书籍两本，每本书送出三份，一共十八个名额。这六种书籍都是干货满满的书籍，而且都是根据大家的需求挑出来的，力求符合大家需要的书籍。这六种书分别是： 《OpenCV3编程入门》 《OpenCV算法精解：基于Python与C++》 《OpenCV编程案例详解》 《OpenCV图像处理编程实例》 《机器学习——Python实践》 《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 非常符合大家的需求有
前两天有同学私信我，让老梁推荐一下算法工程师入门书单。今天就和大家抛砖引玉聊聊这个话题。
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。
想要进入大型互联网公司，首先我们面对的就是面试这一道坎。一般而言，需要3~5面才能最终拿到offer。一面是考查基础知识，二三面是考查专业技能、项目经验等，四五面大致是HR面，也就是谈薪资了。 万丈高楼平地起，对于二三面的专业技能、项目经验等因人而异，各不相同，但是第一面的基础知识却是万变不离其宗。越是大型公司，面试官对于数据结构和计算机原理等计算机基础知识的要求也就越高。 既然决定作一个程序员，那我们就得掌握至少一门主流编程语言（ 在这里我以Python为例），再加上操作系统、数据库系统、数据结构与算法、
平时有不少读者朋友问，有没有学习书籍网上课程推荐？今天结合自己学习经历与身边几个朋友的经历总结了一份程序员相关的书籍和网课。
全民学python的热潮已经开启，然而，对于这种情况，还是有很多小伙伴私信我python到底该怎么入门？没接触过编程能学会吗？
小E发现身边越来越多的朋友想要自学编程，希望走上程序猿道路。那今天就给大家整理了几本适合编程新手入门的Python学习书籍，希望大家抓住双十一的尾巴，买书学习吧~ 《Python编程 从入门到实践》 这是一本比较适合入门学习者的书籍。全书分为两部分：第一部分介绍用Python编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy和Pygal等强大的Python库和工具介绍，以及列表、字典、if语句、类、文件与异常、代码测试等内容；第二部分将理论付诸实践，讲解如何开发三个项目，包括简单的Pyth
这本书是来自真正的Python开发现场，名字叫**《Python开发实战》，它原本是日本公司用于培养Python新人所作，但却成为了Python开发者学习的经典书籍**。
前段时间，为了研究python编程课程（如何设置编程课程更合适），在网络上翻阅了一些电子资料，也去图书馆逛了好几天。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
学习python的过程分为四个阶段：了解python、找个例子练手、做项目、能力提升。
作者：聊聊数据分析和挖掘 https://www.zhuanlan.zhihu.com/p/25575805 Python已经稳坐机器学习的第一语言(机器学习编程语言之争，Python夺魁),尤其是
https://www.zhuanlan.zhihu.com/p/25575805
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。
先说一个题外话，昨天收到微信公众号通知，邀请我参与个人认证。提交后公众号很快核实并通过我的申请，下面是认证后的公众号显示，欢迎去围观：
关注我的朋友可能很多都是学习 Python、爬虫、Web、数据分析、机器学习相关的。当然大家可能接触某个方向的时间不一样，可能有的同学已经对某个方向特别精通，有的同学在某个方向还处于入门阶段。
这里给初学Python的朋友提供一些建议和指导吧。大神请无视， 俗话说：授人以鱼不如授人以渔。所以我这里只是阐述学习过程，并不会直接详细写某个知识点，毕竟编程的东西很多都是靠自学，靠自己的，只要大家足够努力肯定没问题的，多点敲代码。 具体的应用部分--数据分析，网络爬虫我后续会继续写的，如需获取更多学习建议和帮助，请关注收听我。
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
今天我们“计算机视觉研究院”主要分享深度学习入门的基础书籍集合！主要由来自不同城市的同学一起努力的成果，希望可以给到新入门或即将入门的同学一些帮助，一起学习，共同进步！ 背景 目标检测是数字图像中某一
前段时间推荐了几本基础的Python学习书籍，可是没过两天就有人找我，说我介绍那几本入门书籍都看完，有没有可以学更多的Python书。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 源 | AI深入浅出 最近几个月小编遨游在税务行业的智能问答调研和开发中，里面涉及到了很多的自然语言处理NLP的功能点。虽然接触NLP也有近两年的时间了，现在真正要应用到问答中，避免不了还是需要再重新熟识并深入研究理解。 下面是与NLP相关的一些书籍推荐、课件推荐和开源工具推荐。 主要是记录下入门的资料，由于资料的存储位置没有做规整，所以本文没有附带资源下载链接。如果有同学需要其中的资
如果你是一个对编程毫无经验的小白，那么首先你应该掌握一定的编程基础（尤其像从其它行业转行到IT行业的朋友们）。对于新手来说，博主认为Python语言是最佳的选择。作为一个解释型的动态高级语言，Python易于理解，上手简单，非常适合初学者学习。一本快速入门Python语言的书籍推荐：简明Python。这本书英文原版为《A Byte of Python》，经翻译变为《简明Python》。博主也给好多人推荐过，大家看过之后基本上都很认同，是入门Python最快效果最好的书籍。
📷 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 今天我们“计算机视觉研究院”主要分享深度学习入门的基础书籍集合！主要由来自不同城市的同学一起努力的成果，希望可以给到新入门或即将入门的同学一些帮助，一
关于Python的入门书籍，之前和大家分享过很多了，今天再和大家分享一本在美亚上影响力超高的一本Python 3入门书——《Python编程无师自通》
ChatGPT 还可以协助你进行更好的在线学习。假设你正在观看在线课程的讲座，但视频中显示的内容不正常。不必等到忙碌的在线讲师解决问题，可以让 ChatGPT 分析课程中提供的整个代码脚本以查看问题所在。
---- layout: default title: 『电子书』分享一波码农必备编程开发类书籍[转] category: [技术, C/C++] comments: true --- 分享一些书籍 看到书籍很多,感觉很不错,就收藏下来了,是百度盘的连接,失效的可以评论一下以此更新一下连接. 书籍清单 Python编程快速上手 细说PHP(第2版) Python核心编程（第3版） Linux命令行与shell脚本编程大全（第3版） python高手之路 iOS编程（第4版） Python编程：从入门
《Think Python》是很多Python初学者的不二入门教材，受到广泛好评。该书原作者是美国Olin工程学院的教授Allen B. Downey，目前该书的原版和中文版本都已免费开源。
最近看知乎上有一篇名为《一行 Python 能实现什么丧心病狂的功能？》（https://www.zhihu.com/question/37046157）的帖子，点进去发现一行Python代码可以做这么多丧心病狂的功能！
编者注：澳大利亚机器学习专家、畅销书作者 Jason Brownlee，对机器学习领域的各类优质书籍进行了盘点，汇总成这份阅读指南。在 AI 研习社所筛选的学习资源中，这堪称是迄今为止最全面、最完整、权威性比较高的一份 ML 书单，涵盖了最值得学习者、从业者、开发者认真研读的精品书目。这份指南适合多样背景的读者：从想要了解机器学习的普通人，到入门新手，再到高阶开发者和学术研究人员。因此，AI 研习社对其进行编译整理，特来与大家分享。 友情提醒：该指南只考虑了英文市场的机器学习图书，适合大家作为国际市场高品
大学生自学编程需要注意几点，选择合适的书本，制定合适的计划，做好长期作战的准备。因为大学主要还是理论学习为主，开设的课程也很多，如果一股脑的学习不可能都能学的好，所以先要选择哪种编程语言适合自己，或者在市场上哪种语言能更好的找到工作。 因为大学生学习编程还是区别于直接在社会上参加培训的，尽量先要选择从最基础的学习开始，无论学习哪种编程语言，建议先从计算机组成原理开始学习，需要知道计算机是如何组成的，知道二进制和十进制之间是如何转化的，内存结构如何分配等基础，有了这方面的基础学起来别的心理起码有点底。 深入理
就会跟上面所说的那样，被迫成为一个全栈，这是比较尴尬的。 若你想比较准确的针对某个方向学习，那就继续往下看吧。
网上有很多书籍，但是有的太过老旧，使用的是已经弃用的Python2版本；有的写得太过繁琐，缺少实用性。我从高分图书中筛选了下面这些优秀的Python书籍，推荐给大家。
推荐理由：本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法，非常适合非计算机专业的初学者作为入门书来看。在这个过程中，该书会让你完成一系列习题，而你则可以通过反复练习来学到技能，这些习题也是专为反复练习而设计的。对于一无所知的初学者来说，在能理解更复杂的话题之前，这可以说是最有效的学习方式。
本文与大家分享一些Python编程语言的入门书籍，其中不乏经典。我在这里分享的，大部分是这些书的英文版，如果有中文版的我也加上了。有关书籍的介绍，大部分截取自是官方介绍。 Python基础教程（Beg
今天我们来分享零基础入门 Python，应该如何自学，自学的路径是怎么样的，内容是从入门到进阶，既有教程，也有经典书籍推荐，还有众多类库介绍，不要错过哦
再纠结对于初学者入门这块，一直没有想到很好的指导方法，今日很多群友问书籍获取，今日我就再发送一次书籍给广大Python爱好者。记着看最后！末尾有彩蛋
最近读者数量增长了不少。有许多新读者留言，说自己想入门 Python 与数据科学，希望我能够推荐一些教材书籍。
我是在半年前接触到Python的，我之前没有一点编程基础，但在我自学的这半年里，我发现自己越来越喜欢他，迄今为止，Python都非常友好并且易于学习！
写这篇教程的初衷是很多朋友都想了解如何入门/转行机器学习，搭上人工智能这列二十一世纪的快车。文章的宗旨是：1. 指出一些自学的误区 2. 不过多的推荐资料 3. 提供客观可行的学习表 4. 给出进阶学习的建议。
Python相对于其他的编程语言来说，更加的经典，简单，实用。但是再简单的编程语言，不懂得如何学习，也会事倍功半。
前言 这里筑梦师,是一名正在努力学习的iOS开发工程师,目前致力于全栈方向的学习,希望可以和大家一起交流技术,共同进步,用简书记录下自己的学习历程. 个人学习方法分享 2017年计算机系书单分享 本文阅读建议 1.一定要辩证的看待本文. 2.本书单原本打算在后半年才放出,但是因为抄袭,我觉得还是立即放出来给大家分享比较好. 3.本书单所涉及书籍如有需要,可以简信私我,仅供学习交流使用,如有侵权请与我联系. 4.2018年书单均为我在学习过程中所阅读书籍,可能会与17年书籍有所重复.本文将在年底结束更
Python以语法简单、关键字少著称，因此经常被各大媒体忽悠其是一门非常容易入门的编程语言。他的特定描述自然不言而喻，但其是否容易入门却饱受争议。因为每个人的基础都不一样。
随着人工智能、机器学习、数据挖掘等行业近几年的发展迅猛，Python 也开始得到越来越广泛的关注与应用。那些在人工智能等行业打得如火如荼的企业，也都纷纷开出高价，在市场上寻找那些优秀的 Python 开发者，以便构筑自己企业的技术竞争壁垒。
这个网站整理的还算不错的了，里面基本上是可以满足初学Python人员和想了解一些其他IT编程技术人员的要求，但是这个只是带你入门，具体的还得不断的学习！
最近公司来了一个实习生妹子，在读商科硕士，平时我会让她做做数据清洗的工作，她工作倒是贼认真，但对计算机属于一窍不通，不会写SQL，Ecxel也很菜，对于很简单的取数往往会花很多的时间。
数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业，相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析，也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。 最近我知乎了各种如何学习数据分析之类的话题，get到了许多打开数据分析的正确姿势，现在就好好归纳总结一哈。 一：编程能力 是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里，我定位的是高级数据分析师，所以编程能力尤为重要，我把它放在了第一位。 有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用
这篇文章的初衷是很大一部分朋友都想了解如何入门 / 转行机器学习，搭上人工智能这列二十一世纪的快车。 本文的宗旨是： 1. 指出一些自学的误区 2. 不过多的推荐资料 3. 提供客观可行的学习表 4. 给出进阶学习的建议。 这篇文章的目标读者是计划零基础自学的朋友，对数学 / 统计基础要求不高，比如： 在读的学生朋友 非计算机行业的读者 已经工作但想将机器学习 / 数据分析和自己的本职工作相结合的朋友 因此，这篇文章对于已经身处机器学习领域可能帮助不大。同时再次声明这只是我的个人看法，请大家有选择的
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