作者：July，七月在线创始人兼CEO、结构之法算法之道blog之博主
时间：2010年10月-2023年7月，一直在不断更新中..
出处：http://blog.csdn.net/v_JULY_v

前言

开博10年有余，回首这10余年，自己一开始侧重编程、面试、数据结构/算法，中途侧重数据挖掘、机器学习，近期则专攻AIGC/ChatGPT，而自己在本blog上也着实花费了巨大的时间和精力，写的东西可能也够几本书的内容了。然不管怎样，希望我能真真正正的为读者提供实实在在的价值与帮助。

下面，敬请观赏。有任何问题，欢迎随时不吝指正(同时，若你也能帮助回复blog内留言的任何朋友的问题，欢迎你随时不吝分享&回复，我们一起讨论，互帮互助，谢谢)。

无私分享，造福天下

以下是本blog内的微软面试100题系列、经典算法研究系列、程序员编程艺术系列、红黑树系列、机器学习十大算法系列、AIGC/ChatGPT等6大经典原创系列作品与一些重要文章的集锦：

一、微软面试100题系列

横空出世，席卷Csdn--评微软等数据结构+算法面试100题（微软面试100题系列原题+答案索引）
微软100题（微软面试完整第1-100题）
微软面试100题2010年版全部答案集锦（含下载地址）
全新整理：微软、谷歌、百度等公司经典面试100题[第101-160题]
全新整理：微软、Google等公司的面试题及解答[第161-170题]
十道海量数据处理面试题与十个方法大总结（十道海量数据处理面试题）
海量数据处理面试题集锦与Bit-map详解（十七道海量数据处理面试题）
教你如何迅速秒杀掉：99%的海量数据处理面试题（海量数据处理PDF）
九月腾讯，创新工场，淘宝等公司最新面试三十题（第171-200题）（2011年度九月最新面试三十题）
十月上旬百度，阿里巴巴，迅雷搜狗最新面试七十题（第201-270题）（2011年度十月上旬七十题）
十月下旬腾讯，网易游戏，百度最新校园招聘笔试题集锦(第271-330题) （2011年度十月下旬校招）
九月十月百度人搜，阿里巴巴，腾讯华为笔试面试八十题(第331-410题) （2012年度笔试面试八十题）
九月百度，迅雷，华为，阿里巴巴，最新校招笔试面试十(第411-470题) （2013年度校招笔试面试十题）

上述微软面试100题系列(共计11篇文章，300多道面试题)的PDF文档近期已经制作出来，其下载地址为：微软面试100题系列之高清完整版PDF文档[带目录+标签]by_July_pdf-C++文档类资源-CSDN下载

二、十五个经典算法研究与总结、目录+索引

一、A*搜索算法
一（续）、A*，Dijkstra，BFS算法性能比较及A*算法的应用
二、Dijkstra 算法初探（Dijkstra算法系列4篇文章）
二（续）、彻底理解Dijkstra算法
二（再续）、Dijkstra 算法+fibonacci堆的逐步c实现
二（三续）、Dijkstra 算法+Heap堆的完整c实现源码
通俗理解动态规划：由浅入深DP并解决LCS问题(23年修订版)
如何通透理解：BFS和DFS优先搜索算法(23年修订版)
五、教你透彻了解红黑树（红黑树系列6篇文章之其中两篇）
五（续）、红黑树算法的实现与剖析
六、教你初步了解KMP算法
六（续）、从KMP算法一步一步谈到BM算法
六（三续）、从头到尾彻底理解KMP （KMP的PDF）
七、遗传算法透析GA本质
八、再谈启发式搜索算法
九、图像特征提取与匹配之SIFT算法 (sift算法系列五篇文章)
九（续）、sift算法的编译与实现
九（再续）、教你一步一步用c语言实现sift算法、上
九（再续）、教你一步一步用c语言实现sift算法、下
九（三续）：SIFT算法的应用--目标识别之Bag-of-words模型
九（四续）、SIFT + KD_BBF算法（此文第3部分）
十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、上
十、从头到尾彻底理解傅里叶变换算法、下
十一、从头到尾彻底解析Hash表算法
十一（续）、倒排索引关键词Hash不重复编码实践
十二、快速排序算法（快速排序算法3篇文章）
十二（续）、快速排序算法的深入分析
十二（再续）：快速排序算法之所有版本的c/c++实现
十三、通过浙大上机复试试题学SPFA 算法
十四、快速选择SELECT算法的深入分析与实现
十五、多项式乘法与快速傅里叶变换

最新的十五个经典算法研究的PDF文档0积分下载地址如下(1个月5000+人次下载)

三、程序员编程艺术第一~四十章集锦与总结

第一章、左旋转字符串
第二章、字符串是否包含问题
第三章、寻找最小的k个数
第三章续、Top K算法问题的实现
第三章再续：快速选择SELECT算法的深入分析与实现
三之三续、求数组中给定下标区间内的第K小（大）元素
第四章、现场编写类似strstr/strcpy/strpbrk的函数
第五章、寻找满足条件的两个或多个数
第六章、求解500万以内的亲和数
第七章、求连续子数组的最大和
第八章、从头至尾漫谈虚函数
第九章、闲话链表追赶问题
第十章、如何给10^7个数据量的磁盘文件排序
第十一章、最长公共子序列（LCS）问题
第十二~十五章：数的判断，中签概率，IP访问次数，回文问题（初稿）
第十六~第二十章：全排列/跳台阶/奇偶调序，及一致性hash算法
第二十一~二十二章：出现次数超过一半的数字，最短摘要的生成
第二十三、四章：杨氏矩阵查找，倒排索引关键词Hash不重复编码实践
第二十五章：Jon Bentley：90%无法正确实现二分查找
第二十六章：基于给定的文档生成倒排索引的编码与实践
第二十七章：不改变正负数之间相对顺序重新排列数组
第二十八~二十九章：最大连续乘积子串、字符串编辑距离
第三十~三十一章：字符串转换成整数，字符串匹配问题
第三十二~三十三章：最小操作数，木块砌墙问题
第三十四~三十五章：格子取数问题，完美洗牌算法
第三十六~三十七章、搜索智能提示suggestion，附近地点搜索
第三十八章：Hero在线编程判题、出题系统的演进与优化
第三十九~四十章：最近公共祖先LCA问题、打印螺旋矩阵
第四十一章~四十二章：荷兰国旗、矩阵相乘Strassen算法
...

程序员编程艺术第1~37章带标签的最新PDF下载地址为（3天3000人下载）

编程艺术github优化版阅读地址：https://github.com/julycoding/The-Art-Of-Programming-By-July-2nd

重大消息：经过反复修改、优化，编程艺术系列最终成书出版，并改名为《编程之法：面试和算法心得》，目前京东、当当、亚马逊等各大网店均已有现货销售。京东抢购地址：《编程之法：面试和算法心得(异步图书出品)》(July)【摘要书评试读】- 京东图书，且23年Q4将上市第二版

四、红黑树、B树、R树、Trie树

教你初步了解红黑树（红黑树系列）
红黑树算法的实现与剖析
红黑树的C实现完整源码
一步一图一代码，R-B Tree
红黑树插入和删除结点的全程演示
红黑树的C++完整实现源码
从2-3-4树谈到Red-Black Tree（红黑树）
从B树、B+树、B*树谈到R 树（B树的PDF）
B树的C 实现
从Trie树（字典树）谈到后缀树（其余树结构）
从LSM-Tree、COLA-Tree谈到StackOverflow、OSQA

五、机器学习十大算法系列

5.1 AI数学基础
概率统计极简入门：通俗理解微积分/期望方差/正态分布前世今生(23修订版)
一文通透优化算法：从随机梯度、随机梯度下降法到牛顿法、共轭梯度
..
5.2 AI工程实践
一文读懂特征工程
教你从头到尾利用DL学梵高作画：GTX 1070 cuda 8.0 tensorflow gpu版
没GPU也能玩梵高作画：Ubuntu tensorflow CPU版
基于torch学汪峰写歌词、聊天机器人、图像着色/生成、看图说话、字幕生成
教你从头到尾利用DQN自动玩flappy bird（全程命令提示，GPU+CPU版）
手把手教你搭建caffe及手写数字识别（Ubuntu下且附mac、纯通俗教程）
如何从零起步学习AI（附学习路线）
GAN之父在NIPS 2016上做的报告：两个竞争网络的对抗（含译文下载）
Kaggle—So Easy!百行代码实现排名Top 5%的图像分类比赛
BAT机器学习面试1000题系列（第1~500题）
5.3 AI经典模型：从SVM XGBoost CNN RNN LSTM
数据挖掘领域十大经典算法初探
从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法，2012年11月
从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM，2012年5月
支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） PDF下载 LaTeX版本1 LaTeX版本2，2012年6月
最大熵模型中的数学推导，2014年10月
如何通俗理解EM算法，2018年8月
Adaboost 的原理与推导 LaTeX版本下载，2014年11月
从拉普拉斯矩阵说到谱聚类，2014年11月
从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 LaTeX版本下载，2014年11月
通俗理解LDA主题模型 LaTeX版本下载，2014年11月
CNN笔记：通俗理解卷积神经网络，2016年7月
图解CNN：通过100张图一步步理解CNN，2018年3月
一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD，2018年5月
通俗理解kaggle比赛大杀器xgboost，2018年8月
如何从RNN起步，一步一步通俗理解LSTM，2019年5月
如何通俗理解Word2Vec，2019年10月首发，后2023年全面修订
GNN通俗笔记：图神经网络在推荐/广告中的应用，2021年3月
通俗理解卡尔曼滤波（感知融合的经典算法），2021年9月
..

六、AIGC/ChatGPT系列：原理、论文、代码、实战

6.1 ChatGPT原理系列，5篇
ChatGPT技术原理解析：从RL之PPO算法、RLHF到GPT-N、instructGPT
强化学习极简入门：通俗理解MDP、DP MC TC和Q学习、策略梯度、PPO
Transformer通俗笔记：从Word2Vec、Seq2Seq逐步理解到GPT、BERT
从零实现Transformer的简易版与强大版：从300多行到3000多行
LLM/ChatGPT与多模态必读论文100篇(2.27日起，每周更新)
6.2 国内外类ChatGPT的微调/部署/实现，4篇
类ChatGPT模型LLaMA的解读与其微调：Alpaca-LoRA/Vicuna/BELLE
从零实现带RLHF的类ChatGPT：从TRL/ChatLLaMA/ColossalChat到DeepSpeed Chat
ChatGLM-6B的基座/部署/微调/实现：从GLM到6B的LoRA/P-Tuning微调、及6B源码解读
中文模型的奋起直追：MOSS、baichuan-7B和ChatGLM2-6B的部署与微调
6.3 AIGC/AI绘画/CV多模态，3篇
AI绘画与CV多模态能力的起源：从VAE、扩散模型DDPM、DETR到ViT/MAE/Swin transformer
CV多模态和AIGC的原理解析：从CLIP、BLIP到Stable Diffusion、Midjourney
图像分割的大变革：从SAM(分割一切)到FastSAM、MobileSAM
6.4 LLM应用：垂类模型、与langchain/知识图谱的结合，2篇
医疗金融法律大模型：从ChatDoctor到FinBERT/FinGPT/BloombergGPT、ChatLaw/LawGPT_zh
给LLM装上知识：从LangChain+LLM的本地知识库问答到LLM与知识图谱的结合
// 本AIGC/ChatGPT系列每一篇文章都基本在不断修改，且上述4个方向(包括后续其它方向)，23下半年基本每个方向每个月都会产出新的文章，敬请期待..

七、其它重要文章节选

7.1、经典数据结构 & 算法系列
精通八大排序算法系列：一之续、快速排序算法的深入分析

几个最短路径算法Floyd、Dijkstra、Bellman-Ford、SPFA的比较

7.2、数据处理/网站架构系列
从Hadhoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理

MapReduce技术的初步了解与学习

海量数据处理之Bloom Filter详解

从上百幅架构图中学大型网站建设经验（上）
Chrome源码剖析、上--多线程模型、进程通信、进程模型
Nginx源码剖析之内存池，与内存管理