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這本典型的數據結構課程，介紹了基本的數據結構和算法的集合，可以使用任何不同的編程語言進行教學。近年來，越來越多的學院開始采用Python語言向學生介紹編程和問題解決。與c++和Java等其他語言相比，Python提供了一些優勢，其中最重要的是Python有一個簡單的語法，更容易學習。本書通過為數據結構課程提供以Python為中心的文本，擴展了Python的使用。該語言干凈的語法和強大的特性貫穿始終，但這些特性的底層機制也得到了充分的探索，不僅揭示了“魔力”，而且研究了它們的總體效率。正文由14章和4個附錄組成。前四章介紹了與抽象數據類型、數據結構和算法相關的基本概念。后面的章節將在這些早期概念的基礎上介紹更高級的主題，并向學生介紹更多的抽象數據類型和更高級的數據結構。這本書包含了幾個主題的線索，在整個文本中，主題是重新訪問在不同的章節作為適當的。

由于其在非歐幾里德數據(如圖或流形)建模方面的強大能力，圖的深度學習技術(即圖神經網絡(GNNs))為解決具有挑戰性的圖相關NLP問題打開了一扇新的大門。將深度學習技術應用于自然語言處理的研究興趣大增，并在許多自然語言處理任務中取得了相當大的成功，包括句子分類、語義角色標注和關系抽取等分類任務，以及機器翻譯、問題生成和摘要等生成任務。盡管取得了這些成功，但面向NLP的圖深度學習仍然面臨許多挑戰，包括自動將原始文本序列數據轉換為高度圖結構的數據，以及有效地建模復雜數據，這些數據涉及基于圖的輸入和其他高度結構的輸出數據(如序列、樹、樹)之間的映射。以及節點和邊中都有多種類型的圖數據。本教程將涵蓋在圖形技術上應用深度學習的相關和有趣的主題，包括用于NLP的自動圖形構建、用于NLP的圖形表示學習、用于NLP的基于高級GNN模型(例如，graph2seq、graph2tree和graph2graph)，以及GNN在各種NLP任務中的應用(例如，機器翻譯、自然語言生成、信息提取和語義解析)。此外，還將包括動手演示會議，以幫助觀眾獲得使用我們最近開發的開源庫Graph4NLP應用gnn解決具有挑戰性的NLP問題的實踐經驗。Graph4NLP是第一個為研究人員和實踐者方便地使用GNN完成各種NLP任務的庫。

//github.com/dlg4nlp/dlg4nlp.github.io

算法——通常與大數據、機器學習或人工智能等術語聯系在一起——是我們每天使用的技術的基礎，關于新算法的實際或潛在后果的爭議經常出現。在這本書中，Florian Jaton提供了一種研究計算機化方法的新方法，描述了算法的來源和構成，研究了逐步組裝算法的實踐活動，而不是一旦組裝好算法可能提出的建議或要求。

Jaton對一個專門從事數字圖像處理的計算機科學實驗室進行了為期四年的人種學研究，闡明了算法發展背后的無形過程。在他所描述的一系列相互交織的行動過程中，分享了共同的最終結果，他描述了通過貼近現實、編程和規劃的視角來創建算法的實踐活動。他首先提出了建立基本真理，參考知識庫，形成了算法的物質基礎。在考慮了編程對人種學審查的抵制之后，他描述了他在實驗室參加的編程過程。最后，他提供了一個行動方案，成功地闡明了數據庫的數據之間的一些關系，揭示了ground-truthing、編程和形成活動之間的聯系——導致算法形成的復雜過程。在實踐中，ground-truthing、編程和規劃形成了一個旋風式的過程，一個緊急的、交織在一起的體系。

//mitpress.mit.edu/books/constitution-algorithms

數據驅動的發現正在徹底改變復雜系統的建模、預測和控制。這本教科書匯集了機器學習、工程數學和數學物理，將動態系統的建模和控制與現代數據科學方法相結合。它強調了科學計算領域的許多最新進展，使數據驅動的方法能夠應用于各種復雜系統，如湍流、大腦、氣候、流行病學、金融、機器人和自主。旨在在工程和物理科學的高級本科和開始研究生，文本提出了從介紹到藝術的狀態的一系列主題和方法。

主要特點:

• 深入的工作示例與全面的開源代碼

• 對復雜概念及其應用的簡明易懂的解釋

• 廣泛的在線補充包括練習，案例研究，課程視頻，數據和補充代碼

第一部分:降維與變換

盡管測量和計算的分辨率迅速提高，但許多復雜系統在數據中表現出主導的低維模式。模式提取涉及到找到坐標變換，從而簡化系統。的確，數學物理的豐富歷史是以坐標變換為中心的(例如，譜分解、傅里葉變換、廣義函數等)，盡管這些技術在很大程度上僅限于簡單的理想化幾何和線性動力學。獲得數據驅動轉換的能力為將這些技術推廣到具有更復雜幾何和邊界條件的新研究問題提供了機會。

這本書的這一部分將調查兩個最強大和普遍的算法轉換和減少數據:奇異值分解(SVD)和傅立葉變換。數據可以在這些轉換后的坐標系統中壓縮，這一事實使建模和控制的高效傳感和緊湊表示成為可能。因此，第三章涉及到利用這種低維結構的稀疏采樣方法。

第二部分:機器學習和數據分析

機器學習是基于數據優化技術的。目標是找到一個低秩子空間來最優地嵌入數據，以及回歸方法來聚類和分類不同的數據類型。因此，機器學習提供了一套有原則的數學方法，用于從數據中提取有意義的特征，即數據挖掘，以及將數據分成不同的有意義的模式，可以用于決策制定、狀態估計和預測。具體來說，它從數據中學習并根據數據做出預測。對于商業應用程序，這通常被稱為預測分析，它處于現代數據驅動決策制定的前沿。在一個集成系統中，如自主機器人，各種機器學習組件(例如，處理視覺和觸覺刺激)可以被集成，形成我們現在所說的人工智能(AI)。明確地說，人工智能建立在集成的機器學習算法之上，而機器學習算法又從根本上植根于優化。

第三部分:動力學和控制

數據驅動的發現正在徹底改變我們建模、預測和控制復雜系統的方式。現代最緊迫的科學和工程問題是不服從經驗模型或基于第一性原理的推導的。研究人員越來越多地轉向數據驅動的方法，用于各種復雜系統，如動蕩、大腦、氣候、流行病學、金融、機器人和自主。這些系統通常是非線性的、動態的、空間和時間的多尺度的、高維的，具有主導的潛在模式，應該為感知、預測、估計和控制的最終目標進行特征化和建模。借助現代數學方法，以及前所未有的可用數據和計算資源，我們現在能夠解決以前無法實現的挑戰問題。

第四部分:簡化訂單模型(ROMs)

適當的正交分解(POD)是應用于偏微分方程(PDEs)的SVD算法。因此，它是研究復雜時空系統最重要的降維技術之一。這樣的系統典型的例子是非線性偏微分方程，它規定了在給定的物理、工程和/或生物系統中感興趣的數量在時間和空間上的進化。POD的成功與一個普遍存在的現象有關:在大多數復雜系統中，有意義的行為被編碼在動態活動的低維模式中。POD技術試圖利用這一事實，以生產能夠精確建模控制復雜系統的完整時空演化的低秩動力系統。具體來說，簡化階模型(ROMs)利用POD模式將PDE動力學投影到低階子空間，在這些子空間中，控制PDE模型的模擬可以更容易地進行評估。重要的是，ROM產生的低秩模型在計算速度方面有了顯著的改進，潛在地使昂貴的PDE系統蒙特卡羅模擬、參數化PDE系統的優化和/或基于PDE的系統的實時控制成為可能。

從社交網絡到分子，許多真實數據都是以非網格對象的形式出現的，比如圖。最近，從網格數據(例如圖像)到圖深度學習受到了機器學習和數據挖掘領域前所未有的關注，這導致了一個新的跨領域研究——深度圖學習(DGL)。DGL的目標不是繁瑣的特征工程，而是以端到端方式學習圖的信息性表示。它在節點/圖分類、鏈接預測等任務中都取得了顯著的成功。

在本教程中，我們的目的是提供一個深入的圖學習的全面介紹。首先介紹了深度圖學習的理論基礎，重點描述了各種圖神經網絡模型(GNNs)。然后介紹DGL近年來的主要成就。具體來說，我們討論了四個主題:1)深度GNN的訓練; 2) GNNs的魯棒性; 3) GNN的可擴展性; 4) GNN的自監督和無監督學習。最后，我們將介紹DGL在各個領域的應用，包括但不限于藥物發現、計算機視覺、醫學圖像分析、社會網絡分析、自然語言處理和推薦。

//ai.tencent.com/ailab/ml/KDD-Deep-Graph-Learning.html

目錄： 01:00 pm – 01:30 pm: Brief History of Graph Neural Networks 圖神經網絡簡介 01:30 pm – 02:00 pm: Expressivity of GNNs GNNs表達性 02:00 pm – 02:45 pm: Training Deep GNNs 深度GNNs訓練 02:45 pm – 03:10 pm: Break 03:15 pm – 03:45 pm: Scalability of GNNs GNNs可擴展性 03:45 pm – 04:15 pm: Self/Un-Supervised Learning of GNNs GNNs自(無)監督學習 04:15 pm – 04:35 pm: GNN in Social Networks 社交網絡GNN 04:35 pm – 04:55 pm: GNN in Medical Imaging & Future Directions GNNs圖像處理與未來方向 04:55 pm – 05:00 pm: Q&A

當前關于機器學習方面的資料非常豐富：Andrew NG在Coursera上的機器學習教程、Bishop的《機器學習與模式識別》 和周志華老師的《機器學習》都是非常好的基礎教材；Goodfellow等人的《深度學習》是學習深度學習技術的首選資料；MIT、斯坦福等名校的公開課也非常有價值；一些主要會議的Tutorial、keynote也都可以在網上搜索到。然而，在對學生們進行培訓的過程中， 我深感這些資料專業性很強，但入門不易。一方面可能是由于語言障礙，另一個主要原因在于機器學習覆蓋 面廣，研究方向眾多，各種新方法層出不窮，初學者往往在各種復雜的名詞，無窮無盡的 算法面前產生畏難情緒，導致半途而廢。

本書的主體內容是基于該研討班形成的總結性資料。基于作者的研究背景，這本書很難說 是機器學習領域的專業著作，而是一本學習筆記，是從一個機器學習 技術使用者角度對機器學習知識的一次總結，并加入我們在本領域研究中的一些經驗和發現。與其說是一本教材，不如說是一本科普讀物， 用輕松活潑的語言和深入淺出的描述為初學者打開機器學習這扇充滿魔力的大門。打開大門以后，我們會發現這是個多么讓人激動人心的 領域，每天都有新的知識、新的思路、新的方法產生，每天都有令人振奮的成果。我們希望這本書 可以讓更多學生、工程師和相關領域的研究者對機器學習產生興趣，在這片異彩紛呈的海域上找到 屬于自己的那顆貝殼。

強烈推薦給所有初學機器學習的人，里面有： 書籍的pdf 課堂視頻 課堂slides 各種延伸閱讀 MIT等世界名校的slides 學生的學習筆記等