上周和大家分享了10本今年出版的AI领域爆品新书，受到很多小伙伴们的追捧，强烈要求博文菌再来一期！

既然小伙伴们如此求知若渴，那么博文菌就毫无保留地把今年已出版的另外8本AI领域畅销品分享给大家，希望可以帮助大家打好算法基础，深入AI实战！

01

《漫画算法2：小灰的算法进阶（全彩）》
魏梦舒（@程序员小灰） 著

爆款漫画算法书进阶版
和不停请假、面试的仓鼠小灰一起搞定算法与数据结构，笑迎大厂面试

《漫画算法：小灰的算法之旅》续作，新增红黑树、图、KPM、希尔排序等高阶数据结构与算法，并有更多面试实战题。@stormzhang帅张、《labuladong的算法小抄》作者、@敖太子三丙、@纯洁的微笑人气号主力荐。

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02

《算法训练营：海量图解+竞赛刷题（入门篇）》
陈小玉 著

以海量图解的形式，详解常用的数据结构与算法
融入大量竞赛实例和解题技巧，轻松入门算法

没有编程经验的小白也能看懂的算法入门书，培养算法思维、感受算法之美。通过对本书的学习，读者可掌握12种初级数据结构、15种常用STL函数、10种二叉树和图的应用，以及8种搜索技术，并领悟不同的数据结构和算法的精髓，熟练应用各种算法解决实际问题。

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03

《算法训练营：海量图解+竞赛刷题（进阶篇）》
陈小玉 著

海量图解，300道竞赛刷题实战
内容多、题量大、理解易、作者棒、上手快，大V力荐
提供源码下载，轻松玩转算法

本书以海量图解的形式，详细讲解常用的数据结构与算法，并结合竞赛实例引导读者进行刷题实战。通过对本书的学习，读者可掌握22种高级数据结构、7种动态规划算法、5种动态规划优化技巧，以及5种网络流算法，并熟练应用各种算法解决实际问题。

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04

《速通机器学习》
卢菁 著

轻松有趣的机器学习知识点读本
通过14个轻松有趣的专题，帮助初学者掌握机器学习的相关概念，帮助求职者快速梳理和回顾机器学习知识

本书从传统的机器学习，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习，到前沿的深度学习和神经网络，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，对人工智能技术进行零基础讲解，内容涵盖数学原理、公式推导、图表展示、企业应用案例。

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05

《可解释机器学习：黑盒模型可解释性理解指南》
[德] 克里斯托夫·莫尔纳（Christoph Molnar） 著
朱明超 译

打开AI黑盒，揭秘机器学习模型内部机制
8种模型+13种方法，带你跨入模型可解释之门

本书对所有的解释方法进行了深入说明和批判性讨论，例如它们如何在黑盒下工作、它们的优缺点是什么、如何解释它们的输出。本书将解答如何选择并正确应用解释方法。本书的重点是介绍表格式数据的机器学习模型，较少涉及计算机视觉和自然语言处理任务。

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06

《知识图谱导论》
陈华钧 著

梳理知识图谱技术知识体系
建立知识图谱的系统工程观
学习构建有学识的人工智能

本书作为一本导论性质的书，本书希望帮助初学者梳理知识图谱的基本知识点和关键技术要素，也希望帮助技术决策者建立知识图谱的整体视图和系统工程观，为前沿科研人员拓展创新视野和研究方向。

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07

《深度学习图像搜索与识别（全彩）》
潘攀 著

揭示以图搜图、精准推荐奥秘
剖析计算机视觉重要算法
解剖基于深度学习的亿级图像搜索技术
提供详尽PyTorch代码
贾扬清等业界大咖好评力荐

本书对构成图像搜索和识别系统的各个算法基础模块一一做了介绍，并在最后一章以拍立淘为例说明了各个模块是怎样一起工作的。

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08

《OpenCV 4机器学习算法原理与编程实战》
朱斌 著

注重理论结合实战，兼顾经典与前沿算法
应用案例翔实，学习路线清晰

本书主要面向OpenCV领域的研究与开发人员，采用原理结合实战的方式，介绍OpenCV 4的机器学习算法模块与深度神经网络模块中的核心算法原理与C++编程实战。

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