算法进阶课
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简介：本书主要根据CCF-NOI信息学奥林匹克竞赛涉及的知识体系进行编写，对计算机程序设计的基本技能——数据结构与算法进行了深入的讲解。
本书面向已经掌握至少一门程序设计语言、对于算法设计有入门性认识的读者，以各类知识点之间的贯穿联系为主线，通过各种模型与例题对各种思维方向进行深入引导，让读者在阅读本书后对算法设计初步具有整体掌控性的理解。能够让读者由浅入深地体会算法，学习算法。
本书融合了作者在算法设计教育领域、算法竞赛参赛与指导领域10年来的一线经验，其特色是训练读者算法设计的思维习惯，而非对知识流水的记忆性诵读，能让认真阅读本书并完成所有练习的读者，逐渐具有NOIP竞赛一等奖以上的实力。
‘贰’ 零基础入行图像算法工程师需要学习哪些课程
深入了解编译原理！
以上是前提
最后才是算法，算法需要良好的数学基础，特别是图论。
可以看看国外的算法导论，算法设计与分析这些大部头，要过考试的话，多做真题！
推荐机械工业和人民邮电的书，不用深学！
话说各类语言要先过关，要先看入门书，了解的差不多了再看大部头！
对于刚刚涉及的知识区域，起码要了解优缺点！
计算机的组成原理、结构要明白，因为国内翻译人士在算法造诣并不高！翻译多有偏颇！
建议英文版我说的不是以考试为基础的
‘叁’ 极客时间上有没有比较高级的算法培训课程
极客时间上面的算法训练营对于有工作经验的算法工程师来说是很不错的提升课程。算法是程序员的内功，算法训练营主要以 C++ 语言教学，讲师会同时兼顾其他语言。不过课程重要的是算法思路的讲解，不要求必须掌握 C++ ，以往学员中有 PHP、Java 和 python，甚至是前端开发工程师，也完全可以学习。
‘肆’ 算法到底应该怎么学
刷与不刷ACM ICPC的人在算法能力上会有巨大差距。
如果真想深入掌握各种算法，还是先刷题吧。刷到一定境界再去看更高级的算法书。
不得不承认现实生活中，一般码农工作对算法能力要求太低了，这一度让人们（包括我）认为算法似乎不那么重要。其实学习算法所锻炼出来的对各种问题敏感的反应和融会贯通能力还是非常重要的。
编程嘛，就是操作数据输出结果
算法和数据结构是配套的，你应该掌握的主要内容应该是：
这个问题用什么算法和数据结构能更快解决
这就要求你对常见的结构和算法了熟于心，你不一定要敲代码，用纸手写流程是更快的方式。
对你不懂的数据结构，你要去搜它主要拿来干嘛的，使用场景是什么。
细节出错是你对编程语言不熟悉才会导致的问题，跟你懂不懂算法没关系，这个你应该多写写练手小程序，背代码是很愚蠢的行为。
其实我觉得你这么迷茫不如实现一下stl的函数好了
我的经验就是去模拟（当然模拟只限于基础的算法)。甚至是手动模拟，比如我之前学深搜，学递归，代码很简单，但是因为涉及到栈，而你的大脑短时间内存储的栈深度只有几层（临时变量越多你大脑能模拟的栈深度就越少），实际上你没办法用大脑去想。比如学习图的深搜，一开始我是不理解的，对递归没办法理解。后来我就在纸上模拟出来，建立好邻接表以后，按照代码步骤一步步纸笔来模拟，慢慢就知道了代码的工作过程。你学习快排也是，当然你背代码也能写出来，但是可能不理解，很快就忘了。《算法导论》书上就有比较细致的执行过程，你手动模拟下partition和quicksort的过程，一开始就用很简单的用例，把整个过程都手动执行一遍，慢慢就了解了。很多算法都有一个循环不变式，你代码如果逻辑正确并且能够维持循环不变式，一般写出来就是正确的。
建议找本《算法》或者《算法导论》这些教材，每学习一个算法就先大致浏览下， 然后细致分析每一步代码的执行过程（纸笔模拟或者代码单步调试），当确认你真正明白之后，尝试不看代码就靠对算法过程的了解和正确的逻辑去自己实现。
当然，我不认为你写出很多算法就是高手了，现在大部分高级语言不需要你重复造轮子，你造出来的质量也远逊于库中那些高手的代码，可以去学习他们代码的实现，比如看看stl源码。真正工程用到的代码与一般算法实现还是有很多改进的。
最重要的不是你会写这些算法了，而是学会了很多思想。比如二分的思想，递归的思想，分治的思想，动态规划，贪心等，以及现实中很多数据结构的抽象等。难的不是学会了算法，而是如何运用这些算法思想去解决问题。
‘伍’ 极客时间的算法实战高手课质量怎么样老师讲课好不好
极客时间的算法实战高手课质量很高的呀！课程主要分为偏基础和偏实战两个部分，一共有六个模块，大大实用，都是工作中能用的到的算法，授课老师黄清昊黄老师讲的很好很细致，我自从学了这部分课程之后算法实战能力得到了很大提升，想报课的不要犹豫。
‘陆’ 软件测试主要是学什么呢
软件测试顾名思义，就是在规定的条件下对一个产品或程序进行操作，以发现程序错误，衡量软件质量，并对其是否能满足设计要求进行评估的过程。通俗来讲，软件测试是保障软件质量全过程的集合。
那么软件测试主要学习什么呢？蜗牛学院这里整理了一份Python软件测试的学习路线，比较系统全面，希望可以帮到你~
第一阶段：专业基础课程
阶段目标：
1. 熟练掌握IT核心技术：编程，数据库，操作系统，版本控制
2. 能够熟练运用所学技术搭建各类服务器环境
3. 深入理解软件研发过程各种疑难杂症及处理手段
4. 掌握Python编程技术并熟练运用Python进行程序设计
知识点：
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript程序设计，函数，基础算法，正则表达式。
2、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，建模工具深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为软件测试和测试开发打下基础。
3、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境部署，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个测试开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。
4、Python编程基础，语法规则，函数，数据类型，PDBC，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象编程有熟练的运用。
5、Python面向对象，异常处理，文件IO，多线程，网络编程，PyQT界面开发，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。
第二阶段：专业核心课程
阶段目标：
1. 熟练应用所学知识完成一个标准的软件测试项目
2. 熟练运用Python完成GUI测试，接口测试和性能测试开发
3. 对测试开发技术体系和实现原理有深入的理解
4. 灵活运用测试开发技术解决项目中的各种问题
知识点：
1、软件工程，软件质量，系统测试流程，方法，专业术语，测试用例设计，禅道管理工具，测试报告，缺陷管理理解软件工程的各类实际问题，理解系统测试的理论、方法与过程，熟练运用测试用例设计方法高效设计测试用例。
2、测试需求分析，测试方案设计，测试用例设计，测试项目实施，缺陷报告与测试报告，深入理解系统测试各个过程和关键环节，熟练完成系统测试项目。
3、SikuliX框架，UIAutomation框架，Selenium WebDriver框架，基础框架，Android应用，Monkey测试，Appium移动端测试框架，UIAutomator2移动端测试框架综合运用各类应用操作平台，完成各种自动化测试框架的学习和应用，深入理解GUI自动化测试技术及相应框架的测试开发。
4、Python单元测试框架，网络通信协议，HTTP与HTTPS协议，WebService与WebSocket协议，Python的接口测试库，PostMan与SoapUI接口测试工具通过对代码级接口测试和协议级接口测试的测试开发实战，灵活运用Python开发接口测试脚本，熟练运用各类接口测试工具。
5、性能测试原理，指标体系，场景设计，实施过程，JMeter工具应用，BeanShell脚本开发，Python+Locust性能测试框架深入理解性能测试技术体系和方法论，熟练运用JMeter性能测试工具和Locust性能测试框架实施对任意系统的性能测试。
第三阶段：综合实战项目
阶段目标：
1. 将软件测试和测试开发技术灵活运用于项目中
2. 具备较强的测试开发能力，独立完成测试开发项目
3. 综合运用软件测试技术，满足企业中高级人才需求
4. 对所学技术有深入的理解并具备独立解决问题的能力
知识点：
1、测试需求分析，同行评审，测试计划，测试方案，测试用例，配置管理，持续集成。通过对大型企业级应用系统的测试项目实战，强化理解系统测试项目的实施过程与技术细节。
2、接口测试设计与实施，回归测试，冒烟测试，安全性测试，RobotFramework框架应用，UI自动化实战将各类自动化测试技术结合项目实战演练，强化对自动化测试技术的运用，同时掌握更多的测试框架。
3、性能测试项目实战，LoadRunner性能测试工具，总结通过综合项目实战，将全套测试技术融入到项目中，强化学习效果和项目经验。
4、Python原生测试框架开发，包括Monkey，UI，图像识别，云测试平台，HTML测试报告，持续集成，KDT关键字驱动框架开发等原生技术实现通过大量的Python原生代码开发，深入理解自动化测试开发技术的底层实现原理，完全抛弃对工具的依赖，做到真正的测试开发技术。
5、基于测试框架的设计思路和实现手段，自主实现一套测试框架能够独立完成一套自动化测试框架，并能够直接用于实际项目中。
6、持续集成与Jenkins，安全性测试原理与工具，Python爬虫开发与Scrapy框架，提升软件测试其它类技术，增强知识面，提升竞争力，助力职业发展。
补充知识
1、 算法进阶，图像处理，视频处理，加密解密，压缩算法。
2、 UML统一建模语言、五种图、类图、类图详解、用例图、时序图。
3、Dubbo分布式开发框架，Oracle关系型数据库管理系统，MongoDB非关系型数据库管理系统。
4、 大数据开发框架Hadoop/MapRece/Spark。
5、 Android与iOS的原生应用开发与WebApp开发。
6、 OpenCV图像处理框架、TensorFlow深度学习框架，Lucene全文搜索引擎与中文分词框架Ik-Analyzer，视频处理算法与框架等。
‘柒’ 成为算法工程师需要学习哪些课程
算法工程师要求很高的数学水平和逻辑思维。需要学习高数，线性代数，离散数学，数据结构和计算机等课程。
专业要求：计算机、电子、通信、数学等相关专业；
学历要求：本科及其以上的学历，大多数是硕士学历及其以上；
语言要求：英语要求是熟练，基本上能阅读国外专业书刊；
必须掌握计算机相关知识，熟练使用仿真工具MATLAB等，必须会一门编程语言。
国内外状况
国内从事算法研究的工程师不少，但是高级算法工程师却很少，是一个非常紧缺的专业工程师。
算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。
‘捌’ 零基础入行图像算法工程师需要学习哪些课程
零基础入行 图像算法工程师课程（只说课程）：
1 计算机方面：《c语言》，《数据结构》
2 算法理论方面：《高等数学》《概率论》《矩阵论》或《线性代数》 《最优化方法》 《模式识别》 《数字图像处理》《matlab图像处理与模式识别》等
另外：学习图像，最好先从matlab或者python入门，然后再用c。
以上就够了，电子书网上应该能搜索到。
‘玖’ 想要成为算法工程师，要学习哪些课程一般是什么专业的可以做
算法工程师要求很高的数学水平和逻辑思维。需要学习高数，线性代数，离散数学，数据结构和计算机等课程。
专业要求：计算机、电子、通信、数学等专业。
算法工程师简介：
算法工程师根据研究领域来分主要有音频/视频算法处理、图像技术方面的二维信息算法处理和通信物理层、雷达信号处理、生物医学信号处理等领域的一维信息算法处理。
在计算机音视频和图形图形图像技术等二维信息算法处理方面目前比较先进的视频处理算法：机器视觉成为此类算法研究的核心。
另外还有2D转3D算法(2D-to-3D conversion)，去隔行算法(de-interlacing)，运动估计运动补偿算法(Motion estimation/Motion Compensation)，去噪算法(Noise Rection)。
缩放算法(scaling)，锐化处理算法(Sharpness)，超分辨率算法(Super Resolution),手势识别(gesture recognition),人脸识别(face recognition)。
以上内容参考：网络-算法工程师