从推荐算法到前端开发，这是字节跳动技术 Leader 们最中意的 40 项学习资源 ｜ 资源推荐

“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

（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

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

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/

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

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

链接：https://juejin.cn/book/6850413616484040711

JavaScript 高级程序设计（第 4 版）

作者：Matt Frisbie

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

链接：https://juejin.cn/book/6844733783166418958

前端工程师进阶 10 日谈

作者：月影

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

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）

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/FY_po-a1JTlqv-5aFFvh3w