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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

3.3EM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

3.7Xgboost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

4.2CNN基础知识与PyTorch实战

部分77

4.3LSTM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

6.1Attention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

7.1SQL语言144

7.2事务146

7.3存储过程147

7.4触发器149

7.5UNION和UNIONALL151

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

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