算法入门

《算法第四版谢路云翻译》是一本深入浅出的算法入门书籍，以Java语言为实现基础，内容精炼易懂，非常适合初学者。

智能优化算法的入门 PPT 资源，讲得还挺系统的，尤其是遗传算法这块，基本的原理、流程都有说到。风格比较清爽，也不死板，适合刚接触启发式算法的朋友快速上手。全局优化能力强、通用性好，这类现代启发式算法的特点它讲得挺清楚，比如适合 TSP 问题，资源里还有不少可以配套练手的Matlab 代码，你点进去看看，像TSP 优化这个就蛮实用。我看了一下，跟它相关的资源也不少，蜂群算法、粒子群这些都有，想拓展也挺方便。如果你对遗传算法感兴趣，又不想一上来就啃枯燥的公式，这 PPT 还挺适合入门的，节奏刚好。要注意一点，虽然是 PPT 格式，但部分内容默认你对优化算法有点基础，建议先看看应用示例，比如Mat

掌握数据挖掘算法是成为数据分析专家的关键。这篇文章系统讲解了十大经典算法，助你轻松理解数据挖掘的基本原理。

如果你对数据结构有兴趣，这份《数据结构入门》文档挺不错，内容涵盖了从优先级队列到单调栈的各种常见数据结构与算法。里面详细了二叉堆、二叉搜索树，甚至包括如何用栈实现队列，反之亦然。每个模块都有具体的操作与应用，举了不少例子，完全适合初学者入门。 尤其是单调栈和单调队列那部分，挺有意思的。如果你正在学习算法，想搞定一些实际问题，比如计算器的设计，或者逆序链表，都能在这份文档里找到思路。感觉这些内容清晰，不会让你觉得抽象。 需要注意的是，这些内容虽然基础，但还是挺有挑战性的，尤其是递归反转链表这些题目，要多做多练习。如果你不太懂，别怕，慢慢来。就算是用栈实现队列之类的内容，也能你更好地理解数据结构和

数据结构与算法是计算机科学的核心基础，对于想要深入学习编程或提升编程能力的人来说至关重要。数据结构定义了数据的组织方式和存储结构，而算法则是解决问题的有效步骤或指令集。将详细介绍各种数据结构类型，如数组、链表、栈、队列、哈希表、树和图，以及重要的排序、查找、递归与分治、动态规划、贪心算法和回溯法等算法。

机器学习的入门干货文档，讲得还挺细。常见的四大类算法——监督、无监督、半监督和强化学习，都有简单明了的，适合刚入坑或者想系统梳理知识的你看看。里面的术语不多，讲得比较口语化，配合几个实际场景，说白了就是看完之后你就知道每种算法适合干嘛了。 监督学习、无监督学习这些词听着有点玄，其实你可以这么理解：一个像老师带学生，告诉答案；另一个就像学生自学，全靠自己摸索。文档里举的例子也贴地气，比如图像分类、聚类这些，都是你在工作中经常能碰到的场景。 半监督学习和强化学习这两块也讲得不马虎。半监督就是又用标记数据又用没标记的，鱼和熊掌兼得；强化学习嘛，说白了就是让算法像打游戏一样自己试错找出最优策略，文档里

粒子群算法（PSO）是一种由J. Kennedy和R. C. Eberhart等开发的进化算法，类似于模拟退火，通过迭代寻找最优解。它以简单、高精度和快速收敛著称，尤其在解决实际问题中表现出色。PSO模拟了鸟群觅食的行为，通过调整速度矢量寻找最优解。以求解Ackley函数的最小值为例，介绍了PSO算法的应用。

Python 程序设计与算法基础这本书还是挺不错的，适合初学者。它详细了 Python 语言的基础，从语法到实际开发应用的例子都有涉及。比如，程序流程控制、常用内置数据类型，以及如何错误和异常，都有深入的。书里还专门讲了函数、类和对象等内容，基本可以你从零基础到入门开发。推荐你按照章节进行学习，逐步加深对 Python 的理解。而且，书中也有一些算法与数据结构的实例，提升编程能力挺有的。，如果你刚接触 Python，学习本书后会有不少收获。另外，书中提到的一些相关资料和教程也有用，比如Python 基础数据类型速查表，你快速查找常见的数据类型使用方式。如果你遇到错误，还可以看看Oracle 错

30 分钟 Oracle 入门 本教程为初学者提供 Oracle 数据库基础知识的快速入门指南。涵盖以下主题： Oracle 介绍 安装和配置 基本 SQL 查询 表和数据类型 约束和索引 实用示例 通过本教程，您将获得对 Oracle 数据库操作的基本理解，并能够开始编写自己的查询和管理数据。

这篇教程将介绍如何使用 PostGIS。