前言
第1章 走進人工智能的世界1
1.1 人工智能的發展曆程1
1.2 人工智能在各行業的應用現狀2
1.3 人工智能的職業發展3
1.4 學習資源6
第2章 算法工程師基礎10
2.1 機器學習簡介10
2.2 性能度量11
2.3 特徵工程13
2.4 過擬閤、欠擬閤與正則化19
2.5 偏差與方差22
2.6 常用梯度下降法與優化器24
2.7 其他問題28
第3章 常見的機器學習算法34
3.1 綫性迴歸與邏輯迴歸34
3.2 常用聚類算法38
3.3 EM算法43
3.4 支持嚮量機46
3.5 決策樹與隨機森林51
3.6 集成學習59
3.7 Xgboost與GBDT65
第4章 深度學習框架與PyTorch編程
介紹70
4.1 深度學習基礎知識70
4.2 CNN基礎知識與PyTorch實戰
部分77
4.3 LSTM基礎知識與PyTorch實戰
部分88
第5章 深度強化學習97
5.1 強化學習重要概念與函數97
5.2 值函數的學習方法102
5.3 策略函數的學習方法109
5.4 深度強化學習發展綜述110
第6章 人工智能前沿117
6.1 Attention機製117
6.2 時間捲積網絡119
6.3 生成對抗網絡122
6.4 圖捲積神經網絡126
6.5 深度學習在運籌優化中的應用130
第7章 數據庫144
7.1 SQL語言144
7.2 事務146
7.3 存儲過程147
7.4 觸發器149
7.5 UNION和UNION ALL151
7.6 索引152
第8章 操作係統154
8.1 進程管理154
8.2 內存管理156
第9章 算法161
9.1 如何實現鏈錶的逆序161
9.2 如何對鏈錶進行重新排序165
9.3 如何找齣單鏈錶中的倒數第
k個元素168
9.4 如何檢測一個較大的單鏈錶是
否有環171
9.5 如何把鏈錶以k個結點為一組
進行翻轉174
9.6 如何實現棧177
9.7 如何設計一個排序係統180
9.8 如何實現隊列182
9.9 如何根據入棧序列判斷可能的
齣棧序列185
9.10 如何實現LRU緩存方案187
9.11 如何把一個有序整數數組放到
二叉樹中189
9.12 如何從頂部開始逐層打印二叉樹
結點數據191
9.13 如何求一棵二叉樹的最大子
樹和193
9.14 如何找齣排序二叉樹上任意兩個
結點的最近共同父結點195
9.15 如何實現反嚮DNS查找緩存202
9.16 如何找齣數組中第k小的數204
9.17 如何求數組連續最大和207
9.18 如何求數組中兩個元素的最小
距離211
9.19 如何求解最小三元組距離213
9.20 如何在不排序的情況下求數組
中的中位數216
9.21 如何獲取最好的矩陣鏈相乘
方法218
9.22 如何對有大量重復數字的數組
排序220
9.23 如何在有規律的二維數組中
進行高效的數據查找223
9.24 如何從三個有序數組中找齣
它們的公共元素225
9.25 如何求一個字符串的所有
排列226
9.26 如何消除字符串的內嵌括號230
9.27 如何求字符串的編輯距離231
9.28 如何實現字符串的匹配233
9.29 如何求兩個字符串的最長公共
子串237
9.30 如何求數字的組閤240
9.31 如何求拿到最多金幣的概率242
9.32 如何求正整數n所有可能的
整數組閤244
9.33 如何用一個隨機函數得到另外
一個隨機函數245
9.34 如何等概率地從大小為n的數組
中選取m個整數246
9.35 如何求組閤1、2、5這三個數
使其和為100的組閤個數247
9.36 如何判斷還有幾盞燈泡亮著249
9.37 如何從大量的url中找齣
相同的url250
9.38 如何從大量數據中找齣
高頻詞251
9.39 如何找齣訪問百度
最多的IP252
9.40 如何在大量的數據中找齣不
重復的整數252
9.41 如何在大量的數據中判斷一個
數是否存在253
9.42 如何查詢最熱門的查詢串253
9.43 如何統計不同電話號碼的
個數254
9.44 如何從5億個數中找齣中
位數255
9.45 如何按照query的頻度排序257
9.46 如何找齣排名前500的數257
參考文獻
· · · · · · (收起)