程序员面试刷题的书推荐-my-notesbooks我的个人笔记库

CSX460: 加州大学伯克利分校实用机器学习R 课程仓库 这是加州大学伯克利分校实用机器学习R (CSX460) 的课程仓库，最近的课程是 2017 年春季。 课程说明 本课程使用 R（一种开源统计编程语言）介绍机器学习。机器学习（有时也称为统计学习或数据挖掘）曾经是统计学家、程序员和量化分析师的一套利基工具，现在已经成为各种应用程序和学科不可或缺的工具。 本课程教授机器学习的基础知识，而无需深入研究太多数学或代码。本课程将教授机器学习的实践方面。 完成课程后，学生将能够应用课程，在自己的工作中使用机器学习解决问题。 课程学习目标 通过本课程，学生将学习： 机器学习中的基本概念 有监督、无监督、半监督、自适应/强化学习之间的区别 机器学习算法/模型的三个先决条件 损失函数 受限函数类 训练搜索方法 如何评估和比较机器学习模型性能 如何预处理数据和构建特征 如何训练机器学习模型进行预测、分类和推荐 如何在新数据上应用机器学习模型 如何使用重采样技术计算模型性能 引导程序是什么以及它是如何工作的 什么是 Bagging 以及它如何以及为何提高模型性能 什么是 Boosting 以及它如何以及为何提高模型性能

程序员面试宝典：大数据篇 本篇章涵盖了程序员面试中常见的大数据相关问题及详细解析，助您在面试中脱颖而出。 涵盖技术栈： Android C# Java Dubbo Elasticsearch HTML HTTP JavaScript JVM Kafka Linux Memcached MongoDB MyBatis MySQL Netty Nginx Oracle Python RabbitMQ React Redis Spring SpringBoot SpringCloud SpringMVC Vue Zookeeper 并发编程 大数据 前端

搜集了包括中软、华为、香港银行、甲骨文等知名企业在内的 40 多道面试题。掌握这些题目，助你轻松应对面试挑战。

《程序员面试算法完全指南》是一本专为准备面试的程序员设计的重要参考资料，详细涵盖了各种算法和数据结构知识。该书通过详尽的代码实现和解题思路，帮助读者提升面试表现，增加获得理想职位的机会。核心知识点包括数据结构（如数组、链表、树、图、哈希表等）、排序算法（如快速排序、归并排序等）、查找算法（如二分查找、哈希查找等）、图论与最短路径算法、动态规划、回溯与贪心策略、递归与分治策略、字符串处理、概率与随机化算法、计算几何等。

程序员经常通过刷题来提升Python编程技能。这门课程由不列颠哥伦比亚大学信息学院提供，代码为LIBR 559C，由Muhammad Abdul-Mageed博士指导，于2018年冬季学期每周三晚上9:00–11:50在iSchool露台实验室举行。办公室位于494号，办公电话6048-274-530，周一上午11:00 -下午1:00或预约。电子邮件地址为iSchool@UBC。课程目标在于教授Python编程语言的基本原理和应用，适用于文本处理、数据挖掘、分析以及Web开发等多个领域。

对于应届毕业生程序员，面试时可能会遇到如何利用备份恢复数据库但没有控制文件的情况。解决方法是重建控制文件，然后使用带有backup control file子句的recover命令来完成数据库恢复。

程序员的数据数学基础 这本适合中级学习者的书籍，深入浅出地讲解了大数据分析所需的基本数学方法，帮助你建立扎实的数学基础，从而更好地理解和应用大数据分析技术。

《程序员SQL技能的精华》是一本专门为程序员设计的数据库书籍，详细介绍了SQL语法规则及其在实际开发中的应用。书中对MySQL、MS SQL Server、Oracle和DB2中SQL的差异进行了深入分析，展示了增、删、改、查等SQL操作的实际应用案例。此外，还涵盖了函数、子查询、表连接、SQL调优、NULL值处理、事务以及开窗函数等高级技术，通过实际案例分析帮助读者掌握SQL的全面应用技巧。

SQL语句是程序员必备的工具之一，能够帮助他们高效地管理和处理数据。