本书主要介绍并行计算相关的算法的设计和并行计算的性能优化技巧，涵盖现代处理器的特性、衡量程序性能的方法、串行代码性能优化、并行编程模型及其环境、并行算法设计、遗留代码的并行处理、并行编程模型、混合并行等核心技法与实践技巧。

世界上的一切事物都可以被简化成一个公式吗？数字可以告诉我们谁是我们的另一半，而且能和我们白头偕老吗？算法可以准确预测电影的票房收入，并且让电影更卖座吗？程序软件能预知谁将要实施犯罪，并且到案发时间吗？这些事听起来都像是科幻小说中的情节，但事实上，它们仅是日益被算法主宰的人类世界的“冰山一角”。近年来随着大数据技术的快速发展，我们正在进入“算法经济时代”。每天，算法都会对展示在我们眼前的信息进行分类、筛选与取舍。我们看到的谷歌搜索结果，脸谱网上显示的好友信息，以及给我们提供的个性化购买建议等，都是算法作用的结果。算法正在以各种各样的方式，影响着世界的方方面面，包括企业创新、产业变革、经济发展。在《算法时代》一书中，作者带领读者展开了一次算法和大数据世界的探索之旅：探寻我们如何

本书收集了约60道算法和程序设计题目，这些题目大部分在近年的笔试，面试中出现过，或者是被微软员工热烈讨论过。作者试图从书中各种有趣的问题出发，引导读者发现问题，分析问题，解决问题，寻找更优的解法。本书的内容分为下面几个部分：?游戏之乐：从游戏和其他有趣问题出发，化繁为简，分析总结。?数字之魅：编程的过程实际上就是和数字及字符打交道的过程。这一部分收集了一些好玩的对数字进行处理的题目。?结构之法：汇集了常见的对字符串、链表、队列，以及树等进行操作的题目。?数学之趣：列举了一些不需要写具体程序的数学问题，锻炼读者的抽象思维能力。书中绝大部分题目都提供了详细的解说。每道题目后面还有一至两道扩展问题，供读者进一步钻研。书中还讲述了面试的各种小故事，告诉读者微软需要什么样的技术人才，重视什么

智能优化算法在解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了8种经典智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。对于要用这些算法工具来解决具体问题的理论研究和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。

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本书全面系统地讲解了MATLAB金融算法分析与应用，以及金融数据挖掘中的趋向和发展趋势指标，并结合具体的机器学习算法分析，让读者深入学习和掌握MATLAB金融数据机器学习算法。本书注重实战，通过大量的案例，帮助读者更好地理解书中的内容。 本书分为2篇，共15章。主要内容有：MATLAB入门与提高、MATLAB高级应用、时间序列数据处理、量化投资趋向指标、量化投资反趋向指标、BP神经网络工具箱上证指数预测、 BP神经网络工具箱多指标预测、RBF神经网络多指标预测、Hopfield神经网络多指标预测、马尔可夫（Markov）链上证指数预测、灰色理论下的上证指数预测、指数平滑下的上证指数预测、支持向量机SVM下的涨跌预测、贝叶斯（Bayes）网络多指标预测、Pareto多目标优化分析。 本书适合所有想全面学习MATLAB 金融分析算法的人员阅读，也适合各种量化投资开发人

本书介绍了数学问题数值求解方面基本与常用的方法。包括绪论、求解线性方程组的直接方法与迭代方法、插值法、函数逼近、数值积分和微分、特征值与特征向量、非线性方程求根、常微分方程初值与边值问题的解法及偏微分

智能优化算法在解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了8种经典智能优化算法——遗传算法、差分进化算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法和神经网络算法的来源、原理、算法流程和关键参数说明，并给出了具体的MATLAB仿真实例。对于要用这些算法工具来解决具体问题的理论研究和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间，通过仿真实例可以更深入地理解、快速地掌握这些算法。