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前言
第1章 走进人工智能的世界1
1.1 人工智能的发展历程1
1.2 人工智能在各行业的应用现状2
1.3 人工智能的职业发展3
1.4 学习资源6
第2章 算法工程师基础10
2.1 机器学习简介10
2.2 性能度量11
2.3 特征工程13
2.4 过拟合、欠拟合与正则化19
2.5 偏差与方差22
2.6 常用梯度下降法与优化器24
2.7 其他问题28
第3章 常见的机器学习算法34
3.1 线性回归与逻辑回归34
3.2 常用聚类算法38
3.3 EM算法43
3.4 支持向量机46
3.5 决策树与随机森林51
3.6 集成学习59
3.7 Xgboost与GBDT65
第4章 深度学习框架与PyTorch编程
介绍70
4.1 深度学习基础知识70
4.2 CNN基础知识与PyTorch实战
部分77
4.3 LSTM基础知识与PyTorch实战
部分88
第5章 深度强化学习97
5.1 强化学习重要概念与函数97
5.2 值函数的学习方法102
5.3 策略函数的学习方法109
5.4 深度强化学习发展综述110
第6章 人工智能前沿117
6.1 Attention机制117
6.2 时间卷积网络119
6.3 生成对抗网络122
6.4 图卷积神经网络126
6.5 深度学习在运筹优化中的应用130
第7章 数据库144
7.1 SQL语言144
7.2 事务146
7.3 存储过程147
7.4 触发器149
7.5 UNION和UNION ALL151
7.6 索引152
第8章 操作系统154
8.1 进程管理154
8.2 内存管理156
第9章 算法161
9.1 如何实现链表的逆序161
9.2 如何对链表进行重新排序165
9.3 如何找出单链表中的倒数第
k个元素168
9.4 如何检测一个较大的单链表是
否有环171
9.5 如何把链表以k个结点为一组
进行翻转174
9.6 如何实现栈177
9.7 如何设计一个排序系统180
9.8 如何实现队列182
9.9 如何根据入栈序列判断可能的
出栈序列185
9.10 如何实现LRU缓存方案187
9.11 如何把一个有序整数数组放到
二叉树中189
9.12 如何从顶部开始逐层打印二叉树
结点数据191
9.13 如何求一棵二叉树的最大子
树和193
9.14 如何找出排序二叉树上任意两个
结点的最近共同父结点195
9.15 如何实现反向DNS查找缓存202
9.16 如何找出数组中第k小的数204
9.17 如何求数组连续最大和207
9.18 如何求数组中两个元素的最小
距离211
9.19 如何求解最小三元组距离213
9.20 如何在不排序的情况下求数组
中的中位数216
9.21 如何获取最好的矩阵链相乘
方法218
9.22 如何对有大量重复数字的数组
排序220
9.23 如何在有规律的二维数组中
进行高效的数据查找223
9.24 如何从三个有序数组中找出
它们的公共元素225
9.25 如何求一个字符串的所有
排列226
9.26 如何消除字符串的内嵌括号230
9.27 如何求字符串的编辑距离231
9.28 如何实现字符串的匹配233
9.29 如何求两个字符串的最长公共
子串237
9.30 如何求数字的组合240
9.31 如何求拿到最多金币的概率242
9.32 如何求正整数n所有可能的
整数组合244
9.33 如何用一个随机函数得到另外
一个随机函数245
9.34 如何等概率地从大小为n的数组
中选取m个整数246
9.35 如何求组合1、2、5这三个数
使其和为100的组合个数247
9.36 如何判断还有几盏灯泡亮着249
9.37 如何从大量的url中找出
相同的url250
9.38 如何从大量数据中找出
高频词251
9.39 如何找出访问百度
最多的IP252
9.40 如何在大量的数据中找出不
重复的整数252
9.41 如何在大量的数据中判断一个
数是否存在253
9.42 如何查询最热门的查询串253
9.43 如何统计不同电话号码的
个数254
9.44 如何从5亿个数中找出中
位数255
9.45 如何按照query的频度排序257
9.46 如何找出排名前500的数257
参考文献
· · · · · · (收起)
第1章 走进人工智能的世界1
1.1 人工智能的发展历程1
1.2 人工智能在各行业的应用现状2
1.3 人工智能的职业发展3
1.4 学习资源6
第2章 算法工程师基础10
2.1 机器学习简介10
2.2 性能度量11
2.3 特征工程13
2.4 过拟合、欠拟合与正则化19
2.5 偏差与方差22
2.6 常用梯度下降法与优化器24
2.7 其他问题28
第3章 常见的机器学习算法34
3.1 线性回归与逻辑回归34
3.2 常用聚类算法38
3.3 EM算法43
3.4 支持向量机46
3.5 决策树与随机森林51
3.6 集成学习59
3.7 Xgboost与GBDT65
第4章 深度学习框架与PyTorch编程
介绍70
4.1 深度学习基础知识70
4.2 CNN基础知识与PyTorch实战
部分77
4.3 LSTM基础知识与PyTorch实战
部分88
第5章 深度强化学习97
5.1 强化学习重要概念与函数97
5.2 值函数的学习方法102
5.3 策略函数的学习方法109
5.4 深度强化学习发展综述110
第6章 人工智能前沿117
6.1 Attention机制117
6.2 时间卷积网络119
6.3 生成对抗网络122
6.4 图卷积神经网络126
6.5 深度学习在运筹优化中的应用130
第7章 数据库144
7.1 SQL语言144
7.2 事务146
7.3 存储过程147
7.4 触发器149
7.5 UNION和UNION ALL151
7.6 索引152
第8章 操作系统154
8.1 进程管理154
8.2 内存管理156
第9章 算法161
9.1 如何实现链表的逆序161
9.2 如何对链表进行重新排序165
9.3 如何找出单链表中的倒数第
k个元素168
9.4 如何检测一个较大的单链表是
否有环171
9.5 如何把链表以k个结点为一组
进行翻转174
9.6 如何实现栈177
9.7 如何设计一个排序系统180
9.8 如何实现队列182
9.9 如何根据入栈序列判断可能的
出栈序列185
9.10 如何实现LRU缓存方案187
9.11 如何把一个有序整数数组放到
二叉树中189
9.12 如何从顶部开始逐层打印二叉树
结点数据191
9.13 如何求一棵二叉树的最大子
树和193
9.14 如何找出排序二叉树上任意两个
结点的最近共同父结点195
9.15 如何实现反向DNS查找缓存202
9.16 如何找出数组中第k小的数204
9.17 如何求数组连续最大和207
9.18 如何求数组中两个元素的最小
距离211
9.19 如何求解最小三元组距离213
9.20 如何在不排序的情况下求数组
中的中位数216
9.21 如何获取最好的矩阵链相乘
方法218
9.22 如何对有大量重复数字的数组
排序220
9.23 如何在有规律的二维数组中
进行高效的数据查找223
9.24 如何从三个有序数组中找出
它们的公共元素225
9.25 如何求一个字符串的所有
排列226
9.26 如何消除字符串的内嵌括号230
9.27 如何求字符串的编辑距离231
9.28 如何实现字符串的匹配233
9.29 如何求两个字符串的最长公共
子串237
9.30 如何求数字的组合240
9.31 如何求拿到最多金币的概率242
9.32 如何求正整数n所有可能的
整数组合244
9.33 如何用一个随机函数得到另外
一个随机函数245
9.34 如何等概率地从大小为n的数组
中选取m个整数246
9.35 如何求组合1、2、5这三个数
使其和为100的组合个数247
9.36 如何判断还有几盏灯泡亮着249
9.37 如何从大量的url中找出
相同的url250
9.38 如何从大量数据中找出
高频词251
9.39 如何找出访问百度
最多的IP252
9.40 如何在大量的数据中找出不
重复的整数252
9.41 如何在大量的数据中判断一个
数是否存在253
9.42 如何查询最热门的查询串253
9.43 如何统计不同电话号码的
个数254
9.44 如何从5亿个数中找出中
位数255
9.45 如何按照query的频度排序257
9.46 如何找出排名前500的数257
参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
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用户评价
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通俗易懂，感觉收获挺大的。
评分看了书名很好奇，买了一本，回来看看，内容不深，比较容易看进去。现在技术发展太快了，这本书面试思路讲的不错，对自己的工作和未来计划有一定启发
评分跟自己的专业比较相关，里面的一些内容还是很有参考价值的
评分通俗易懂，感觉收获挺大的。
评分这本书不错，终于找到了一本与人工智能相关的面试书籍了
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