近几年的算法书和文献

近年来，算法书籍和文献领域一直在不断更新和发展，涵盖了机器学习、数据结构优化、深度学习、计算机视觉等多个热门方向。以下是一些备受关注的书籍和一些重要的学术论文：

1. 《算法（第4版）》(Introduction to Algorithms, 4th Edition) - Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein：经典的算法教材，详细讲解了基础算法以及现代算法设计技巧。

2. 《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》- Aurélien Géron：针对机器学习实践者的实用指南，介绍了Python库scikit-learn和TensorFlow的使用。

3. 《Deep Learning》- Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville：深度学习领域的经典之作，深入解析深度神经网络理论及应用。

4. 《Computer Vision: Algorithms and Applications》- Richard Szeliski：涵盖了图像处理和计算机视觉的基础理论和技术，适合研究者和工程师阅读。

5. "Attention is All You Need" - Vaswani et al. (2017)：Transformer模型的论文，极大地推动了自然语言处理的发展。

6. "Generative Adversarial Networks" - Ian Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu等 (2014)：GANs的原始论文，介绍了生成对抗网络的概念。

7. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" - Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova (2018)：BERT模型的论文，引领了预训练语言模型的新潮流。