1.算法竞赛学习指南(分阶段)算法竞赛进阶指南一定要有善于看题解的习惯,对于不会的题,一个最好的办法就是看题解,如果题解看不懂,可以换一篇。如果是知识点不知道,那就去查阅相关算法知识。 这一阶段我强烈建议购买算法竞赛的书籍,因为只有书籍可以带你系统地学习算法竞赛 推荐书籍 这本书是所有的书里面最好的(上交大acm教练写的),如果不想买太多,可以只https://blog.csdn.net/weixin_74229477/article/details/134594920

2.从啥也不会的小白,如何成为合格的算法工程师?算法工程师但是就我个人的经验以及观察而言,我发现无论大小互联网公司,一个算法工程师的表现,和他的算法、数据结构的水平是呈正相关的。而且这两块也是面试考察的重点,想要去比较好的公司锻炼学习,算法和数据结构作为基本功是一定要会的。另外,这两块的能力对于我们持续学习以及研究互联网行业的其他技术非常有帮助,像是分布式https://aiqicha.baidu.com/qifuknowledge/detail?id=10100085880

3.如何通俗易懂地解释什么是算法?算法对于非专业人来说，确实比较难理解。我随手就问了几个非相关专业的学霸：“你觉得算法是什么？”有https://www.zhihu.com/question/55136787/answer/298954174

4.学习算法(LearningAlgorithm)学习算法是机器学习中的一个核心概念,它指的是能够从数据中学习并做出预测或决策的算法。学习算法通常通过分析训练数据集来发现数据中的模式、趋势和关联,然后利用这些信息来对新的数据做出响应。以下是学习算法的一些关键特点和类型: ### 关键特点: 1. **数据驱动**:学习算法依赖于数据来改进其性能。 https://www.jianshu.com/p/83a01cf614dc

5.吴师兄学算法五分钟学算法吴师兄学算法(www.cxyxiaowu.com)提供许多数据结构与算法学习的基础知识, 涵盖 LeetCode 题解、剑指 Offer 题解、数据结构等内容。https://www.cxyxiaowu.com/

6.6个超酷的练习算法,学习编程的网站如果您已经编程了一段时间,想学习一种新的语言,学习一种新的思维方式,那就去运动吧! 总结 在本文中,我分享了6个超酷的网站来练习算法和学习编程! 我个人认为您不需要学习太多,如果想在面试之前进行练习,请访问Skilled / Hackerrank / Leetcode。 或者,如果您需要学习新的语言,请选择运动。https://news.51cto.com/art/202006/618315.htm

7.深度学习高手笔记卷1:基础算法本书通过扎实、详细的内容和清晰的结构,从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。本书共三篇,第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络,从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展开,介绍计算机视觉方向的里程碑算法;第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB7d8623610d375

8.十大深度学习算法的原理解析腾讯云开发者社区十大深度学习算法的原理解析 前言 深度学习是机器学习的子集,它基于人工神经网络。学习过程之所以是深度性的,是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。每个层包含的单元可将输入数据转换为信息,供下一层用于特定的预测任务。得益于这种结构,机器可以通过自身的数据处理进行学习。https://cloud.tencent.com/developer/article/2318555

9.轻松看懂机器学习十大常用算法西南石油大学轻松看懂机器学习十大常用算法 通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码,没有复杂的理论推导,仅是图解,介绍这些算法是什么以及如何应用(例子主要是分类问题)。以后有机会再对单个算法做深入地解析。 一、决策树 二、随机森林算法 三、逻辑回归https://www.swpu.edu.cn/eelab/info/1090/2296.htm

10.超详细算法岗的学习路线大总结!机器学习 or 深度学习基础 论文or 项目介绍 其他问题 & 向面试官提问 本文将从以上四点进行展开。 一、数据结构&算法题 随着算法岗越来越卷,Coding几乎成了面试必考的一项,而且在面评中的权重也越来越高,根据个人面试经验,如果这一环节没有很顺利得完成的话,几乎必挂,尤其对于非科班转行的同学,需要特别重视。 https://leetcode.cn/circle/discuss/SX3aa6/

11.《常用算法之智能计算(三)》:机器学习计算(2)基于学习方式的分类 机器学习算法按照学习方式的不同可以分为五种类型:有监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习和深度学习。 1)有监督学习?输入的数据为训练数据,并且每一个数据都会带有标签或类别。通过训练过程建模,模型需要作出预测,如果预测出错会被修正,直到模型输出准确的训练结果,训练过程会一直http://www.kepu.net/blog/zhangjianzhong/201903/t20190327_475625.html

12.科学网—[转载]基于深度强化学习的六足机器人运动规划以平面随机梅花桩为例,设定随机起始点与目标区域,利用深度强化学习算法进行训练,并得到六足机器人在平面梅花桩环境中的运动策略。为了加快训练进程,采用具有优先经验重放机制的深度确定性策略梯度算法。最后在真实环境中进行验证,实验结果表明,所规划的运动策略能让六足机器人在平面梅花桩环境中高效平稳地从起始点运动到https://blog.sciencenet.cn/blog-951291-1288193.html