从算法到开发,字节跳动Leader们最中意的40项学习资源

“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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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,这本书每个模型讲得很透彻,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

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

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

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

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

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

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。

链接:https://nshipster.com/

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

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。

链接:https://www.objc.io/

服务端

服务端Leader安德推荐了4本书,分别从语言、数据库、系统设计几个方面推荐了合适的内容。

《Concurrency in Go》

作者:Katherine Cox-Buday

Go语言的最强大优势就是并发处理,这本书读了之后能很好地理解Golang的并发能力。

《Python核心编程(第3版)》

作者:Wesley Chun

推荐后端程序员一定掌握Python这门语言,很多时候能极大地提高工作效率,这里推荐一本工具手册,用于经常查阅。

《高性能MySQL》

作者:Baron Schwartz,Peter Zaitsev,Vadim Tkachenko

如果需要了解数据库相关的内容,这本书也是经典著作,安德推荐大家阅读。

《代码之髓》

(0)

相关推荐