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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

2021 年 2 月 10 日

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

2021 年 2 月 10 日 11:566981

评论 1 条评论

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太难了
2021 年 02 月 23 日 09:35
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