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恋上数据结构与算法第三季百度云

数据结构与算法的重要性,是众所周知的,每个开发人员都想攻克它,但大部分人都不能坚持下去。可能是因为知识点太多,不知从何学起;也可能是没找到适合自己的学习方法;还可能是没找到好的学习资料。如果你还在迷茫中寻找方法,那不妨来试试本课程,或许这将是你彻底掌握数据结构与算法的美好开始。

首先是算法方面,算法和数据结构是计算机学习的基石。无论你学习计算机的任何方向,没有扎实的算法和数据结构,肯定学习起来就捉襟见肘了。

首先是算法,算法和数据结构是计算机学习的基石。无论你学习计算机的任何方向,没有扎实的算法和数据结构,肯定学习起来就捉襟见肘了。

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虽然本系列主要是机器学习、深度学习相关的考题,其他类型的题不多,但不代表应聘机器学习或深度学习的岗位时,公司或面试官就只问这两项,虽说是做数据或AI相关,但基本的语言(比如Python)、编码coding能力(对于开发,编码coding能力怎么强调都不过分,比如最简单的手写快速排序、手写二分查找)、数据结构、算法、计算机体系结构、操作系统、概率统计等等也必须掌握。对于数据结构和算法,一者 重点推荐前面说的微软面试100题系列(后来这个系列整理成了新书《编程之法:面试和算法心得》),二者 多刷 leetcode,看1000道题不如实际动手刷100道。

相比于英文教材原版对本土学生有语言障碍,翻译版本难免词不达意,这本《数据结构》从邓老师几十年来的教学经验出发,以中文原版的讲述方式介绍了计算机科学中重要的知识点【数据结构与算法】。虽然书名是数据结构,但是数据结构某种程度上也是服务于算法的;或者换个角度说,为了实现某种特定的算法,设计出了与其相匹配的数据结构。无论如何,数据结构和算法是分不开的。

数据结构是一门最重要的专业基础课,它是从研究数据本身的特性入手,以数据表示和数据处理为主要对象,学习数据结构、算法的基本概念和知识。通过三种基本数据结构(线性表、树、图)和最常用操作(查找、分类)的学习,使学生学会分析、研究计算机加工的数据对象特性,以便在计算机上更好地表示问题、处理问题。它既是学习许多重要后续课程如操作系统、数据库原理、算法、计算机图形学、软件工程以及人工智能等的基础,也为未来的软件开发打下厚实的基底和提供必要的技能训练。

关于算法通过算法来学习数据结构很有效。算法的学习是有技巧的,因为已知的算法种类有限,将上图列出的几种算法系统的学习一遍,基本就没啥难度了。想要学习算法理论,推荐《算法导论》这本书:

本期专栏学习方法分为 “ 数据结构——常用算法——算法进阶 ” 三个层次。从零开始一点点敲开数据结构与算法学习的大门,配合每节课的面试题实战,让大家逐渐领略算法所带来的魅力,逐步爱上学习算法,并将其真正运用到自己的实际项目中。

也算是给自己的勉励吧。毕竟基础决定上限,再加上自己对计算机真的很感兴趣,所以学起来就算很累,但也是很幸福的。于是去网上选购了《学习JavaScript数据结构与算法》这本书,配合着去图书馆借阅的《大话数据结构》,开始了数据结构与算法的初步学习。

还涉及到一些机器学习语言,比如,Mahout主要目标是创建一些可伸缩的机器学习算法,供开发人员在Apache的许可下免费使用;深度学习框架Caffe以及使用数据流图进行数值计算的开源软件库TensorFlow等,常用的机器学习算法比如,贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、协同过滤等。

课程收获:一、掌握所有核心的机器学习算法原理、推导以及应用,并且能够把不同的知识点串起来,理解算法的本质;二、掌握凸优化、增强学习、主题模型、概率图等经典且有一定难度的知识点;三、掌握VAE、GAN、Seq2Seq、Attention、Transformer、Bert、XLNet等比较前沿的知识点;四、掌握如何搭建人脸识别、语音识别、推荐、机器翻译、强化学习、风格迁移等系统。

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