
“春季招聘和金三银四要开始了,我想提升技术,更上一层楼,除了投简历刷题,还有什么可以努力的方向啊?”
如果你是技术领域的新人,或者已经毕业多年、正在考虑转向新的技术方向,上面这个问题可能正在困扰着你。
为了回答这个问题,技术范儿找到了多媒体、推荐算法、计算机视觉、强化学习、机器翻译、知识图谱、安卓、iOS、前端等几个方向的 Leader,推荐了各个技术方向的自学资源。
其中,有不少业界知名的书籍、全球 CS 名校的公开课程,可以系统性地帮你了解一个领域的全貌。
还有不少应用技术和开源项目,工业界的常备工具都列齐了。
另外,也有一些是 Leader 们推荐团队内部同学学习的资料,如果你理解掌握得足够好,说不定可以在面试官心目中留下不错的印象。
如果你是正在准备春招的在校生,或者已经毕业并希望在金三银四获得更好的平台,不妨收藏起来,慢慢学习。
多媒体
多媒体团队 Leader Jessica 推荐了三类内容:
第一类是图像、视频处理的基础理论书籍;
第二类是视频编码标准方面的书籍;
第三类是业内常用的开源项目。
《数字图像处理》
作者:Rafael C. Gonzalez 等
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数字图像处理领域的经典教材,也普遍作为学习图像处理、计算机视觉的入门必备书籍,经久不衰。
《视频处理与通信》
作者:王瑶 等
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系统性介绍视频处理关键技术的一本经典教材,从视频基础理论到视频编码、视频通信等。适合有一点信号系统或者图像处理理论基础的同学进一步学习使用。
《新一代视频压缩编码标准--H.264/AVC》
作者:毕厚杰、王健
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一本能让读者很好地了解主流视频编码技术的参考书。
《Audio Signal Processing and Coding》
作者:Andreas Spanias, Ted Painter, Venkatraman Atti
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音频的书相比视频而言少很多,但这本算是音频信号处理与编码领域较为经典的了,可以作为音频处理学习相关的参考书。
相关开源工程
FFmpeg:https://github.com/FFmpeg/FFmpeg
(复制链接地址到浏览器查看)
迄今为止最流行的开源多媒体框架之一,非常强大,基本算是互联网视频技术相关的必修开源工程了。
vlc:https://github.com/videolan/vlc
Ijkplayer:https://github.com/bilibili/ijkplayer
exoplayer:https://github.com/google/ExoPlayer
播放器相关三大经典开源工程,了解主流视频解码、播放技术必选。
Jessica 说,上述这些开源工程基本上是各个方向上不同时期最 top 的了,业内从业者对它们都非常熟悉。
推荐算法
抖音推荐团队 Leader William 同学推荐了 5 本书,基本都是深度学习、机器学习方面非常经典的书。
《Deep Learning 深度学习》
作者:Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville
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这本书就是业内知名的「花书」,是深度学习领域奠基性的经典教材。
《动手学深度学习》
作者:李沐 等
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William 说,这是他见过最好的机器学习、深度学习教材,理论与实践结合,并且中英双语都有,而且还是免费开源的资源。
资源链接
电子版:https://zh.d2l.ai/index.html
GitHub:https://github.com/d2l-ai/d2l-zh
《百面机器学习》
作者:诸葛越
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William 说,这本书的作者是 Hulu 中国负责人,书里知识点很多,也有不少工业界的观点,相关知识点最好都弄清楚,对从事算法工作会有比较大的帮助。
《深度学习推荐系统》
作者:王喆
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William 认为,这本书可以帮助读者了解业界推荐系统的基础知识体系,梳理推荐算法的发展脉络。
《推荐系统实践》
作者:项亮
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推荐系统入门必备,非常适合初学者。
计算机视觉
图像算法方向的 Leader 吴辛隆说,团队同学主要靠学习 CV 论文来提升自己的技术能力。除了历年顶会的论文之外,他也推荐了业界最常用的 PyTorch 和 TensorFlow 两大框架,以及影响力最大的几位专家的书籍课程。
吴恩达深度学习工程师全套课程
主讲:吴恩达
桃李满天下的吴恩达老师的课程,深度学习方向的同学应该都听说过。
链接:https://mooc.study.163.com/smartSpec/detail/1001319001.htm
斯坦福 CS231n:用于视觉识别的卷积神经网络
主讲:李飞飞
斯坦福一大知名课程,主讲人是推动了 CV 行业飞速发展的 ImageNet 发起人李飞飞。
链接:http://cs231n.stanford.edu/
《机器学习》
作者:周志华
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这本书也是业界知名的教材,它从“如何挑西瓜”这个例子开头,又被称作「西瓜书」,来自南京大学周志华教授。
PyTorch 教程-Yunjey Choi
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PyTorch 作为备受欢迎的深度学习两大框架之一,对于计算机视觉等方向的研究者来说是必备技能。如果你已经看过了 PyTorch 官方教程,来自韩国 NAVER AI Lab 研究员 Yunjey Choi 的开源 PyTorch 教程是不错的补充,在 GitHub 上有将近 20000 颗星,教程中的大多数模型是由不到 30 行代码实现的。
链接:https://github.com/yunjey/pytorch-tutorial
TensorFlow 中文官方文档
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深度学习另一大框架 TensorFlow 官方教程的中文版,由极客学院 Wiki 翻译。
链接:https://github.com/jikexueyuanwiki/tensorflow-zh
CVF 顶会论文库
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计算机视觉基金会(CVF)赞助了包括 CVPR、ICCV 等在内业界主流的几大计算机视觉顶会,他们的论文库也结构性地整理了这些顶会历年的所有论文,可以方便同学们系统性的查找计算机视觉相关各方面的论文。
链接:https://openaccess.thecvf.com/menu
强化学习
强化学习研究员 Flood Sung 和 ChnX 两位的推荐名单里除了一本名为《强化学习》的经典书目之外,还有斯坦福和 UC 伯克利的开源教学内容。
《Reinforcement Learning: An Introduction》
作者:Richard S. Sutton and Andrew G. Barto
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这本书是强化学习最全面、最基础的教材,两位研究员强烈建议每一位同学通读一至两遍英文原版。
前面抖音推荐团队 Leader William 也非常推荐这本书,这本强化学习综述书, 可以帮助初学者建立相关知识体系。
英文原版:http://incompleteideas.net/book/the-book.html
相关课程:https://www.davidsilver.uk/teaching/
UC 伯克利 CS285:Deep Reinforcement Learning
主讲:Sergey Levine
这套课程包含 23 节课程和 5 个课后作业,适合对强化学习、机器学习有一定了解的人。
链接:http://rail.eecs.berkeley.edu/deeprlcourse/
斯坦福 CS 330:Deep Multi-Task and Meta Learning
主讲:Chelsea Finn
CS 330 整体课程比较长,大约需要 3 个月的学习时间,不过两位研究员更推荐课程中 Meta-RL 的部分,压力会小一点。
链接:https://cs330.stanford.edu/
机器翻译
机器翻译团队 Leader 王萱选择了经典的书目和课程。
《统计学习方法》
作者:李航
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王萱认为,这本书由浅入深,涉及的知识面非常广,算法包括 NB、LR、SVM、CART、GBDT、感知机、最大熵、EM、HMM、CRF 等,书中例子、推导、算法介绍相对比较详细,适合花比较完整的时间,细细赏读。
另外,这本书还有一个优势是网上的解析、课程甚至所有算法的 GitHub 开源都非常完整,碰到难懂的问题,都可以很快找到答案。
前面抖音推荐团队 Leader William 同学也认为,这本书每个模型讲的很透彻,对提升机器学习背后的数学能力有帮助。
斯坦福 CS 224N:Natural Language Processing with Deep Learning
主讲:Christopher Manning, John Hewitt
王萱说,斯坦福的自然语言处理课程非常棒,主要介绍深度学习相关知识,从 word2vec 开始,到机器翻译、Transformer、BERT 都有详细的介绍。所有的课程设置也非常合理,包括练习、代码、slides、相关文献官方都做了非常好的整理。
链接:http://web.stanford.edu/class/cs224n/
知识图谱
字节跳动知识图谱算法工程师 David 推荐了两本知识图谱相关的中文书籍和一本英文书,斯坦福 CS 520 也是业界备受推崇的课程。
《知识图谱:概念与技术》
作者:肖仰华
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这本书系统地介绍知识图谱概念、技术与实践,可以帮助读者建立知识图谱学科体系,贴近工业界的情况。
《知识图谱》
作者:赵军
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知识图谱方面全面综述性的书籍,方方面面都有讲到,是不错的入门书。
《Linguistic Categorization》
作者:John R. Taylor
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牛津语言学教科书,涵盖了 1987 年以来认知语言学的重大发展,也是相对基础的一本书。
斯坦福 CS 520:Knowledge Graphs
主讲:Vinay K. Chaudhri, Naren Chittar, Michael Genesereth 等
饱受好评的斯坦福 CS 系列,授课人是 30 余位来自学术界和工业界的专家,在国内也有相当多的簇拥。
链接:https://web.stanford.edu/class/cs520/
安卓
在安卓开发 Leader JackLin 看来,安卓开发者官方网站是最适合初学者的地方,问答社区 Stack Overflow 中的安卓板块也是一个宝藏平台。
安卓开发者官方网站
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JackLin 说,谷歌的安卓官方网站是最为严谨的学习资料,适合绝大多数安卓开发学习者,可以解决安卓初学者的绝大多数问题。
链接:https://developer.android.com/
Stack Overflow 社区
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Stack Overflow 是程序员们基本都知道的社区,有很多高质量的问答和资料,社区很活跃,信息全面,也可以看到业界对前沿技术的讨论。
链接:https://stackoverflow.com/questions/tagged/android
iOS
iOS 开发 Leader 赵子真同样推荐了业内知名的三大技术博客/社区。
技术博客 NSHipster
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NSHipster 是 iOS 大神发起的技术博客,涵盖了 OC、Swift、Cocoa 那些被忽略的特性。
技术社区 raywenderlich
赵子真称 raywenderlich 为「iOS 界的百科全书」,它适合初学者,各种 tutorial 非常浅显易懂。
网站:https://www.raywenderlich.com/ios/articles
视频:https://www.youtube.com/user/rwenderlich/playlists
iOS 社区 objc.io
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这个社区的内容高质量、深入深入再深入,对国内很多 iOS 社区影响深远。
前端
前端 Leader 月影推荐了不少在线课程,也有掘金平台的课程。
HTML: The Living Standard
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月影说,这份资料有助于大家理解 HTML 标准和语义化,打好前端基础。
链接:https://html.spec.whatwg.org/dev/
MDN Web 文档
这份文档比较全面的介绍最新的 HTML/CSS/JavaScript 标准和特性,非常好的参考资料。
链接:https://developer.mozilla.org/zh-CN/
玩转 CSS 的艺术之美
作者:JowayYoung
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链接:https://juejin.cn/book/6850413616484040711
JavaScript 高级程序设计(第 4 版)
作者:Matt Frisbie
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几代前端人的 JavaScript“红宝书”,李松峰老师翻译。
你不知道的 Chrome 调试技巧
作者:Tomek Sułkowski
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链接:https://juejin.cn/book/6844733783166418958
前端工程师进阶 10 日谈
作者:月影
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链接:https://juejin.cn/book/6891929939616989188
优秀的前端团队是如何炼成的
作者:宋小菜前端团队
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链接:https://juejin.cn/book/6844733800379842574
最后,在你擅长的领域,还有什么你觉得非常好的学习资源?
欢迎在评论区留言,写下让你收获丰富的书籍/论文/开源项目/公开课或任何形式的资料。
本文转载自:字节跳动技术团队(ID:BytedanceTechBlog)
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