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  • 计算机书籍推荐

    2015-08-22 12:45:03
    计算机学习的相关书籍推荐,对于学习计算机及相关专业的人有巨大帮助。
  • AP计算机书籍推荐.pdf

    2017-05-15 19:22:21
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  • 关于计算机方面的书籍推荐

    千次阅读 2020-08-26 00:11:41
    1.计算机基础 2.计算机网络 3.程序设计 《程序是怎样跑起来的》 4.数据库 5.其他

    1.计算机基础

    2.操作系统
    《深入理解计算机系统》

    3.计算机网络
    《TCP/IP详解卷l》

    4.程序设计
    《程序是怎样跑起来的》
    《面向对象设计模式》
    《Java核心技术》
    《深入理解Java虚拟机》
    《Java 编程思想》
    《Effective Java》
    《Java并发编程》

    《代码整洁之道》
    《代码大全》

    5.数据库

    6.Linux&运维
    《高性能Linux服务器运维实战》

    7.其他
    《算法导论》

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  • 计算机经典书籍推荐

    2012-07-23 14:23:58
    计算机经典书籍推荐,不知道买什么书或者看什么书的同学注意了
  • 计算机基础书籍推荐

    千次阅读 2019-11-16 11:44:26
    文章目录操作系统《深入理解计算机系统》计算机组成原理《计算机程序的构造和解释》算法与数据结构《算法》计算机网络《计算机网络自顶向下方法》数据库《数据库系统概念》 操作系统 《深入理解计算机系统》 豆瓣...

    操作系统

    《深入理解计算机系统》

    豆瓣评分:9.7

    《深入理解计算机系统》

    • 本书从程序员的视角详细阐述计算机系统的本质概念,并展示这些概念如何实实在在地影响应用程序的正确性、性能和实用性
    • 集中讨论了操作系统的基本原理,包括:
      • 进程
      • 线程
      • 存储管理
      • 文件系统
      • 输入/输出
      • 死锁
      • ……
    • 包含了有关计算机安全、多媒体操作系统、掌上计算机操作系统、微内核、多核处理机上的虚拟机以及操作系统设计等方面的内容

    计算机组成原理

    《计算机程序的构造和解释》

    豆瓣评分:9.5

    《计算机程序的构造和解释》

    这本书涵盖了编程和控制系统复杂性的思想,包括:

    • 数据抽象
    • 过程抽象
    • 迭代
    • 高阶函数
    • 数据结构和算法
    • 编译器/解释器
    • 编程语言设计

    算法与数据结构

    《算法》

    豆瓣评分:9.4

    《算法》

    • 使用 Java 实现代码
    • 全面论述排序、搜索、图处理和字符串处理的算法和数据结构,并给出完整实现
    • 包含大量的图示用于可视化算法

    计算机网络

    《计算机网络自顶向下方法》

    豆瓣评分:8.9

    《计算机网络自顶向下方法》

    • 采用了自顶向下方法来讲授计算机网络的原理及其协议,即从应用层协议开始沿协议栈向下讲解
    • 让读者从实现、应用的角度明白各层的意义
    • 强调应用层范例和应用编程接口,使读者尽快进入每天使用的应用程序环境之中进行学习和「创造」

    数据库

    《数据库系统概念》

    豆瓣评分:8.4

    《数据库系统概念》

    本书讨论了:

    • 关系数据模型和关系语言
    • 数据库设计过程
    • 关系数据库理论
    • 数据库应用设计和开发
    • 数据存储结构
    • 性能调整、性能评测标准
    • 数据库应用测试和标准化
    • 空间和地理数据
    • 时间数据
    • 实时事务和持续长时间的事务
    • ……

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  • 计算机考研相关书籍推荐
  • 计算机专业书籍推荐

    千次阅读 2019-08-17 16:28:08
    计算机专业书籍推荐 Linux 编程: 《鸟哥Linux私房菜》最权威的Linux书籍之一 《Linux 系统编程》对常用 API 讲述最详细的一本书 《UNIX 环境高级编程》经典 《The Linux Programming Interface》与上本书配套 ...

    计算机专业书籍推荐

    Linux 编程:

    《鸟哥Linux私房菜》最权威的Linux书籍之一
    《Linux 系统编程》对常用 API 讲述最详细的一本书
    《UNIX 环境高级编程》经典
    《The Linux Programming Interface》与上本书配套
    《程序员的自我修养》别被名字误导,极好的一本深度基础书。
    《深入理解 Linux 内核》可以翻翻,对提升细节理解有好处。
    《UNIX 网络编程》经典
    《TCP/IP协议详细》第一卷 --经典的无以复加
    《TCP/IP 高级编程》好书

    C/C++:

    《C Primer Plus》经典书
    《C++ Primer》C++最权威的书籍之一
    《C 程序设计语言》入门书
    《Lnux C 编程一站式学习》Linux 下开发的入门书
    《C 语言核心技术》参考手册
    《彻底搞定 C 指针》最好的指针入门书
    《C++ 编程思想》经典
    《高质量程序设计指南——C/C++语言》经典
    《C 专家编程》
    《C 和指针》
    《C 陷阱与缺陷》

    Golang:

    《Learing Go》简单
    《The Go Programming Language》比较详细
    《The way to Go》提升

    Javascript:

    《Javascript, A Beginner’s Guide》
    《Object-Oriented Javascript》

    Python:

    《Python编程:从入门到实践》对新手非常友好
    《Python Pocket Reference》适合经常翻翻
    《Expert Python Programming》某些地方很有启发

    java:

    《JAVA编程思想》划时代的java巨作
    《Java核心技术 卷1 基础知识》全面掌握基础知识
    《Java核心技术 卷2 高级特性》对Java高级特性有更深入的理解
    《Java并发编程艺术》并发编程的艺术
    《深入理解Java虚拟机》Java虚拟机的相关知识

    算法:

    《算法笔记》适合新手
    《挑战程序设计竞赛》
    《算法竞赛入门经典》
    《算法导论》最权威的算法书之一
    《计算机程序设计艺术》算法届的宏伟著作

    其他:

    《深入理解计算机系统》经典,必读
    《计算机组成与设计》可以翻翻
    《汇编语言》王爽  最好的汇编入门书
    《数据结构》C 语言版  经典
    《Java 数据结构和算法》更易阅读
    《Debug Hacks 中文版》GDB 入门书
    《设计模式——可复用面向对象软件的基础》经典
    《MongoDB, The Definitive Guide》
    《算法导论》第三版 --经典书籍
    《数据库系统实现》(第2版)–想自己开发数据库可以看看
    《精通正则表达式(第3版)》 --深入了解和使用正则
    《代码简洁之道》
    《代码大全》
    《编程之美》

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  • 计算机视觉经典书籍推荐

    千次阅读 2020-06-04 17:40:30
    计算机视觉是人工智能的一个...阿木实验室今天就为大家推荐一些计算机视觉值得阅读的经典书籍。 一、综合篇 1.《计算机视觉:算法与应用》 作者:Richard Szeliski 计算机视觉技术的初学者(本科生)提供了广...

    计算机视觉是人工智能的一个分支,主要研究如何使机器“看”的科学,通俗来说就是用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

    无人机技术领域关于计算机视觉的应用也产生了不少优秀案例,如何更好的学习或深入计算机视觉呢?阿木实验室今天就为大家推荐一些计算机视觉值得阅读的经典书籍。

    一、综合篇

    1.《计算机视觉:算法与应用》   

     作者:Richard Szeliski

    计算机视觉技术的初学者(本科生)提供了广泛的标准计算机视觉问题的坚实基础。这本书是由理查德根据他多年在华盛顿大学教授这一课题的经验编写的。具体课题包括:成像,图像处理,特征检测、匹配与分割,基于特征的对齐,基于运动的结构重建,图像粘贴,计算摄影学,立体对齐,三维重建,基于图像的绘制和识别等等。作者也提供了计算机视觉算法涉及到的线性代数、数值优化技术、贝叶斯建模与推理。

    2.《计算机视觉:一种现代方法》

    作者: 福赛斯(David A. Forsyth)/泊斯(Jean Ponce)

    本书内容涉及几何摄像模型、光照和着色、色彩、线性滤波、局部图像特征、纹理、立体相对、运动结构、聚类分割、组合与模型拟合、追踪、配准、平滑表面与骨架、距离数据、图像分类、对象检测与识别、基于图像的建模与渲染、人形研究、图像搜索与检索、优化技术等内容。

    二、几何篇

    1.《计算机视觉中的多视图几何》

    作者:Richard Hartley/Andrew Zisserman

    用于理解真实世界的三维结构是计算机视觉领域的一个基本问题。内容包括三维几何与重建所需要的计算相关的几何原则及物体的代数表达。本书以统一框架的形式给出了场景重建的理论与实现细节。同时作者也提供了详尽的背景知识、应用和实现算法的解释。

    2.《An Invitation to 3-D Vision》

    作者: Yi Ma / Stefano Soatto / Jana Kosecká / S. Shankar Sastry

    本书着重讲述了计算机视觉中的重要问题:利用线性代数和矩阵理论从一系列二维图像中重建三维结构和运动。本书的特点是一套基于多幅图像的研究几何和重建几何模型的统一框架,也包括了图像形成、基本的图像处理方法以及特征提取等内容,同时也给出实现视觉算法及系统的操作指南。

    3.《计算机视觉:计算理论与算法基础》 

    作者:马颂德,张正友

    本书阐述计算机视觉从信息处理的层次研究视觉信息的认知过程,以及视觉信息处理的计算理论、表达与计算方法。本书系统地介绍了计算机视觉的重要理论与算法,包括图像特征提取、摄像机定标、立体视觉、运动视觉(或称序列图像分析)、由图像灰度恢复三维物体形状的方法、物体建模与识别方法以及距离图像分析方法等。

    三、OpenCV 篇

    1.《Learning OpenCV 3》

    作者: Adrian Kaehler / Gary Bradski

    这本书的重点是教你如何使用opencv库,也许是首屈一指的开源计算机视觉库。所有的代码示例都在C++中,这表明目标受众是专业的开发人员,他们想学习如何将计算机视觉应用到他们的项目中。

    2.《OpenCV 教程》

    作者: 刘瑞祯 / 于仕琪

    本书是国内第一本全面介绍OpenCV的中文版图书,对OpenCV开放源代码计算机视觉库进行了详细讲解。OpenCV由一系列 C函数和C++类构成,功能涵盖图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。OpenCV实现了大量通用算法,涉及到图像处理、结构分析、运动检测、摄像机定标、三维重建以及机器学习等方面,并有较高的运行效率。书中所有实例均提供C/C++语言的源代码。

    四、图像处理以及模式识别

    1.《数字图像处理》

    作者:冈萨雷斯,阮秋琦(译)

    本书共12章,即绪论、数字图像基础、灰度变换与空间滤波、频率域滤波、图像复原与重建、彩色图像处理、小波和多分辨率处理等。

    2.《模式识别》 

    作者:边肇琪,张学工

    本教材系统地讨论了模式识别的基本概念和代表性方法,包括监督模式识别中的贝叶斯决策理论、概率密度函数的估计、线性判别函数、非线性判别函数、近邻法、特征选择与提取的典型方法以及非监督模式识别中的基于模型的方法、混合密度估计、动态聚类方法、分级聚类方法等,并在相应章节包括了人工神经网络、支持向量机、决策树与随机森林、罗杰斯特回归、B00sting方法、模糊模式识别等较新进入模式识别领域的内容。整体内容安排力求系统性和实用性,并覆盖部分当前研究前沿。

    3.《模式分类》 

    作者:Richard O. Duda

    模式识别和场景分析领域奠基性的经典名著。主要讲解统计模式识别和结构模式识别,以及许多近25年来的新理论和新方法,其中包括神经网络、机器学习、数据挖掘、进化计算、不变量理论、隐马尔可夫模型、统计学习理论和支持向量机等。

    五、机器学习篇

    1.《Computer Vision: Models, Learning, and Inference》

    作者:Simon J.D. Prince

    本书介绍了解决计算机视觉问题的概率模型学习与推理的方法,讲述了如何利用训练数据建立观察图像和要估计的内容的联系,例如估计三维结构。本书包括概率基础知识、概率图模型、图分割方法、多视觉几何、相机标定、人脸识别、目标跟踪等等。书中共介绍了70多种算法。

    2.《Pattern Recognition and Machine Learning》 

    作者:Christopher Bishop

    本书是第一本从贝叶斯的角度讲述模式识别,用图模型的方式描述离散概率分布的书籍。内容包括:线性回归模型、线性分类模型、神经网络、核方法、稀疏核方法、图模型、混合模型与期望最大化算法、近似推理、采样方法、连续隐变量模型等。

    3.《深度学习》 

    作者:Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville

    本书包括三大部分,第一部分介绍了基本的数学工具和机器学习概念,第二部分描述了最著名的深度学习算法,第三部分列举了深度学习研究前沿的想法及问题。

    4.《Generalized Principal Component Analysis》

    作者:RenéVidal, Yi Ma, Shankar Sastry

    本书介绍了关于从一个或多个子空间或流形产生出来的,可能含有噪声、大误差或者异常的高维数据建模的数学理论和计算工作的最新进展,涵盖了用于子空间估计和分割的最新的代数的、几何的、统计的计算方法,并且给出了若干在图像处理、图像视频分割、人脸识别与聚类等问题的有趣应用。

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