本书共13章，第1章引入了微服务架构模式语言的概述；第2章解释了为什么软件架构很重要，并描述了可用于将应用程序分解为服务的模式；第3章介绍了微服务架构中强大的进程间通信的几种模式；第4章介绍Saga模式；第5章介绍领域驱动设计（DDD）的聚合和领域事件等模式的使用；第6章介绍如何使用事件溯源模式；第7章介绍如何使用 API 组合模式或命令查询责任隔离（CQRS）模式；第8章介绍外部 API 模式；第9章和第10章介绍微服务自动化测试技术；第11章介绍开发生产就绪服务的各个方面；第12章介绍部署模式；第13章介绍绞杀者模式。

机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目。 本书通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效可复用的Python代码阐释如何处理统计数据，进行数据分析及可视化。读者可从中学到一些核心的机器学习算法，并将其运用于某些策略性任务中，如分类、预测及推荐等。 本书适合机器学习相关研究人员及互联网从业人员学习参考。

本书基于MATLAB 2020a软件，根据常用优化算法进行编写，包含多种优化算法的MATLAB实现方法，可以帮助读者掌握MATLAB在优化算法中的应用。 全书分为4部分，包括MATLAB基础知识、常规优化算法、智能优化算法和拓展应用。第一部分从初识MATLAB开始详细介绍MATLAB基础、程序设计、图形绘制等内容；第二部分介绍线性规划、非线性规划、无约束一维极值、无约束多维极值、约束优化方法、二次规划、多目标优化方法的MATLAB实现；第三部分介绍遗传算法、免疫算法、粒子群优化算法、小波变换、神经网络等在MATLAB中的实现；第四部分介绍MATLAB在分形维数和经济金融优化中的应用。 本书以MATLAB优化实现为主线，结合各种优化算法函数的说明、优化模型案例的讲解，使读者易看懂、会应用。本书讲解翔实，深入浅出，既可作为高等院校数学建模和数学实验的参考教材，也可作

大模型技术掀起了新一轮人工智能浪潮，以ChatGPT 为核心的大模型相关技术可以应用于搜索、对话、内容创作等众多领域，在推荐系统领域的应用也不例外。 本书主要分为3部分。 第1部分简单介绍大模型相关技术，包括大模型的预训练、微调、在线学习、推理、部署等。 第2部分将大模型在传统推荐系统中的应用抽象为4种范式 生成范式、预训练范式、微调范式、直接推荐范式，并对每种范式给出算法原理说明、案例讲解和代码实现。 第3部分以电商场景为例，讲解大模型在电商中的7种应用，包括生成用户兴趣画像、生成个性化商品描述信息、猜你喜欢推荐、关联推荐、冷启动问题、推荐解释和对话式推荐，每种应用场景都包含完整的步骤说明和详细的代码实现，手把手教你构建大模型推荐系统。 本书适合有一定推荐系统基础，期望深入了解和学习大模型技术

本书以海量图解的形式，详细讲解常用的数据结构与算法，又融入大量的竞赛实例和解题技巧。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。 本书总计9章。第1章讲解C 语言基础，包括语法、函数、递归和数组；第2章讲解算法入门知识，包括算法复杂度计算、贪心算法、分治算法和STL应用；第3章讲解线性表的应用，包括顺序表、单链表、双向链表、循环链表和静态链表；第4章讲解栈和队列的应用，包括顺序栈、链栈、顺序队列和链队列；第5章讲解树的应用，包括树的存储、二叉树遍历与还原、哈夫曼编码；第6章讲解图论基础，包括图的存储、图的遍历和图的连通性；第7章讲解图的应用，包括短路径、小生成树、拓扑排序

本书是用轻松有趣的方法学习算法的入门指南。按照算法策略分为8章。第1章以算法之美、趣味故事引入算法，讲解算法复杂度的计算方法，以及爆炸性增量问题。2～7章讲解经典算法，包括贪心算法、分治算法、动态规划算法、回溯法、分支限界法、网络流算法。第8章讲解实际应用中的算法和高频面试算法，包括启发式搜索、敏感词过滤、LRU算法、快慢指针、单调栈、单调队列、零钱兑换、股票交易等。每一种经典算法都有4～8个实例，多数按照问题分析、算法设计、完美图解、算法详解、算法分析及优化拓展的流程进行讲解。全书讲解清晰，通俗易懂，紧扣工程教育认证的要求和实用性，力求满足新工科人才培养的需要。 本书为河南省 十四五 普通高等教育规划教材，提供了丰富的教学资源与答疑服务，包括源代码、课件、教案、习题、在线答疑和在线测试系

本书从一系列有趣的生活实例出发，全面介绍了构造算法的基础方法及其广泛应用，生动展现了算法的趣味性和实用性。书中介绍了算法在多个领域的应用，如图像处理、物理实验、计算机图形学、数字音频处理、机器学习等。其中，既有各种大名鼎鼎的算法，如神经网络、遗传算法、离散傅里叶变换算法、KNN、贝叶斯算法，也有不起眼的排序和概率计算算法。本书讲解浅显易懂而不失深度和严谨，对程序员有很大的启发意义。书中所有示例都与生活息息相关，充分地展现了算法解决问题的本质，让你爱上算法，乐在其中。本书在第1版的基础上新增了图像处理算法、游戏开发中检测碰撞常用的分离轴 （SAT）算法、垃圾邮件过滤相关的算法、中文分词算法、限流算法、手写数字识别和变声器等，进一步提升趣味性。 本书适合软件开发人员、编程和算法爱好者以及

近年来，随着互联网和人工智能的广泛应用，算法作为其关键技术的内核，备受学校和企业的重视，算法竞赛更成为算法领域的一颗明珠。本书依托编著者多年算法竞赛的教学积累，全方位介绍了竞赛中常用的算法及近年来算法竞赛领域最新的研究成果，基于算法竞赛中广泛使用的在线评测网站 洛谷，着重介绍线性数据结构，基础算法，搜索算法，动态规划等方面的知识。本书适合对算法竞赛感兴趣的青少年阅读，也可作为相关领域教师、计算机专业学生的参考用书。

本书通过趣味游戏编程项目讲解算法，提升读者学习算法的兴趣，降低读者学习算法的难度，增强读者将算法应用于编程实践的能力。 本书共 14 章，通过猜数字、飞翔的小鸟、得分排行榜、汉诺塔、八皇后、消灭星星、贪吃蛇、走迷宫、连连看、吃豆人、滑动拼图、井字棋、垒积木、十步万度等游戏，讲解顺序查找算法、二分查找算法，图形库 EasyX，插入排序算法、冒泡排序算法、选择排序算法、快速排序算法，递归算法，暴力搜索算法、回溯算法，FloodFill 算法，常见的数据结构（数组、链表、队列、栈、图、树）、标准模板库（STL），十字分割算法、图的广度优先搜索算法和深度优先搜索算法，加权图上的迪杰斯特拉算法、贪婪优先搜索算法、A*算法，状态空间上的搜索算法，博弈树的极大极小值搜索算法、 - 剪枝搜索算法，动态规划算法，遗传算法。 本书

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。 本书总计8章。第1章讲解实用数据结构，包括并查集、优先队列；第2章讲解区间信息维护与查询，包括倍增、ST、RMQ、LCA、树状数组、线段树和分块；第3章讲解字符串处理，包括字典树、AC自动机和后缀数组；第4章讲解树上操作问题，包括点分治、边分治、树链剖分和动态树；第5章讲解各种平衡二叉树，包括Treap、伸展树和SBT；第6章讲解数据结构进阶，包括KD树、左偏树、跳跃表、树套树和可持久化数据结构；第7章讲解动态规划及其优化，包括背包问题、线性DP、区间DP、树形DP、数位DP、状态压缩DP、插头DP和动态规

这是一本关于数据结构和算法的书，以Java为描述语言，介绍了计算机编程中常用的数据结构和算法。全书共13章，讲述了常见的数据结构、排序算法、位运算、树、递归、回溯算法、贪心算法、双指针和滑动窗口、BFS和DFS、前缀和、动态规划、并查集、其他经典算法等知识。本书内容丰富，实用性强，通过示例练习和问题分析等方式，详细讲解了与算法有关的知识点。本书附赠视频讲解二维码，以及源代码。 本书适合程序员、计算机专业相关师生，以及对算法感兴趣的读者阅读。

本书共13章，依次讲述程序设计基础、算法基础、排序、查找、搜索、字符串匹配、图论、动态规划、高级数据结构、数论、组合数学、计算几何基础、博弈论。 书中提供了大量习题和答案供读者学习使用。 本书可作为高等学校计算机相关专业算法设计类课程的教材，也可供对算法设计、程序设计竞赛感兴趣的读者自学使用。

本书通过主人公小灰的心路历程，用漫画的形式讲述了算法和数据结构的基础知识，复杂多变的算法面试题目及算法的实际应用场景。首先介绍了算法和数据结构的总体概念，告诉大家算法是什么，数据结构又是什么，都有哪些用途，如何分析时间复杂度，如何分析空间复杂度。第二章 介绍了*基本的数据结构，包括数组、链表、栈、队列、哈希表的概念和读写操作。第三章 介绍了树和二叉树的概念、二叉树的各种遍历方式、二叉树的特殊形式二叉堆和优先队列的应用。第四章 介绍了几种典型的排序算法，包括冒泡排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序。第五章 介绍了十余种职场上流行的算法面试题目及详细的解题思路。例如怎样判断链表有环、怎样计算大整数加法等。第六章 介绍了算法在职场上的一些应用，例如使用LRU算法来淘汰冷数据，使用Bitmap算法

作者莱维汀基于丰富的教学经验，开发了一套全 新的算法分类方法。该分类法站在通用问题求解策略 的高度，对现有大多数算法准确分类，从而引领读者 沿着一条清晰、一致、连贯的思路来探索算法设计与 分析这一迷人领域。本书作为第3版，相对前版调整 了多个章节的内容和顺序，同时增加了一些算法，并 扩展了算法的应用，使得具体算法和通用算法设计技 术的对应更加清晰有序；各章累计增加了70道习题， 其中包括一些有趣的谜题和面试问题。 《算法设计与分析基础（第3版）》十分适合用作 算法设计和分析的基础教材，也适合任何有兴趣探究 算法奥秘的读者使用，只要读者具备数据结构和离散 数学的知识即可。

内 容 提 要 本书结合实际应用场景讲解数据结构和算法，涵盖常用、常考的数据结构和算法的原理讲解、代码实现和应用场景等。 本书分为11章。第1章介绍复杂度分析方法。第2章介绍数组、链表、栈和队列这些基础的线性表数据结构。第3章介绍递归编程技巧、8种经典排序、二分查找及二分查找的变体问题。第4章介绍哈希表、位图、哈希算法和布隆过滤器。第5章介绍树相关的数据结构，包括二叉树、二叉查找树、平衡二叉查找树、递归树和B 树。第6章介绍堆，以及堆的各种应用，包括堆排序、优先级队列、求Top K、求中位数和求百分位数。第7章介绍跳表、并查集、线段树和树状数组这些比较高级的数据结构。第8章介绍字符串匹配算法，包括BF算法、RK算法、BM算法、KMP算法、Trie树和AC自动机。第9章介绍图及相关算法，包括深度优先搜索、广度优先搜索、拓扑排序

本书是一本面向问题求解的计算机算法普及读物。笔者挑选了24个问题，有些属于计算机科学中的经典，有些则来自游戏等其他领域的场景，旨在提供一个不同于普通算法教科书的视野。在相关求解算法的介绍上大体遵循问题导入、算法思路、算法描述和算法分析的思路，从而使得对每一个问题和算法的讨论相对独立。全书可以任意顺序选读。 本书适合受过高中及其以上教育的读者，适合作为中学信息技术课程改革和大学计算机基础课的教学参考书，也有助于曾经学过计算机相关课程的读者加深关于算法的认识。

本书系统介绍了数据结构与算法的基本概念和相关知识，既注重理论，又注重算法设计，更突出代码实现，是一本着眼于数据结构与基本算法的教学实践的教材。 本书介绍了线性表、队列与栈、树与优先级队列、集合与静态查找表、动态查找表、排序、外部查找与排序、图、最小生成树与最短路径、算法设计思想等内容，将数据结构的理论与真实应用的实践紧密结合，从各种数据结构的代码实现到火车票管理系统的代码实现，手把手地指导读者学习数据结构与算法，帮助读者轻松掌握数据结构与算法的基本知识及基本技能，为后续进行更多专业课程的学习打下扎实基础。

本书首先从迁移学习采用的技术出发，系统地介绍每一类迁移学习算法，包括基于非负矩阵分解、概率模型、传统深度学习、对抗深度学习、模型融合以及图神经网络等的迁移学习算法。针对每一类算法，从问题定义、算法原理、算法流程等方面重点进行介绍。然后针对迁移学习的应用场景，介绍典型的应用案例。后，介绍迁移学习在百度飞桨平台上的实践。本书旨在让迁移学习或者相关领域研究人员系统地掌握迁移学习的各类算法，熟悉各类应用场景，为迁移学习落地实践提供指导和帮助。

《因果推理：基础与学习算法》从概率统计的角度入手，分析了因果推理的假设，揭示这些假设所暗示的因果推理和学习的目的。本书分别论述了两个变量和多变量情况下的因果模型、学习因果模型及其与机器学习的关系，讨论了因果推理隐藏变量有关的问题、时间系列的因果分析。 《因果推理：基础与学习算法》可作为高等院校人工智能和计算机科学等相关专业高年级本科生和硕士研究生的教材，也可供研究机器学习、因果推理的技术人员参考。

本书是《漫画算法：小灰的算法之旅》的续作，通过主人公小灰的心路历程，用漫画的形式讲述了多个数据结构、算法及复杂多变的算法面试题目。 第1章介绍了几种典型的排序算法，包括选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、基数排序。 第2章介绍了"树 结构的高级应用，包括二叉查找树、AVL树、红黑树、B树和B 树。 第3章介绍了"图 结构的概念，以及深度优先遍历、广度遍历、单源Z短路径、多源Z短路径算法。 第4章介绍了"查找 相关的算法和数据结构，包括二分查找算法、RK算法，KMP算法，以及"跳表 这种用于高效查找的数据结构。 第5章介绍了多种职场上流行的算法面试题目及详细的解题思路。例如螺旋遍历二维数组、寻找数组中第k大元素、求股票交易的Z大收益等等。

本书收集了历年来国家统考和985、211等重点高校和研究院、所的350多套硕士研究生入学“(算法与)数据结构”考试试卷的2100多道试题。作者按照数据结构课程的知识点对这些题目进行分类。在回顾知识点的基础上，对每一类题目进行分析、归纳答题思路，并给出了参考答案。本书收录的题目具有典型性，充分理解这些题目有助于学生更好地掌握数据结构课程的核心内容，以及应用知识解决实际问题的方法。 本书可以作为高等院校计算机及相关专业学习数据结构课程的参考书，对于报考相关专业硕士研究生的考生也极具价值，同时也适用于讲授该课程的教师以及自修该课程的其他人员。

随着深度学技术和计算机硬件设备的发展,作为自然语言处理领域重要课题的语音识别技术发展迅速,部分应用开始落地,实践流程也日渐成熟。 本书凝聚作者多年实践心得和经验,力求用抽丝剥茧的方式帮读者梳理出语音识别的学与提升之路,涉及语音识别发展脉络、知识地图、模式识别、核心算法和实践案例,最终形成 基础知识 算法理论 实践 的完整闭环,旨在帮助刚入行的语音识别从业人员梳理知识框架,熟悉开发流程,积累实践经验。

本书定位于夯实数学建模基础，采用主流编程方法和简洁代码实现常用的数学建模算法，以案例为导向，围绕数学建模知识体系展开。全书分5篇，共11章。前两章是数学建模基础篇，包括数学建模介绍、数学建模的一般流程（初等模型）、如何从算法到编程实现（层次分析法与自定义函数）；接着按算法板块组织内容，包括微分方程模型篇（人口模型、传染病模型）、优化模型篇（规划模型、投资优化策略、优化模型进阶）、评价模型篇（经典评价模型、模糊理论）、预测模型篇（常规预测模型、时间序列分析）。本书有配套源码资源和电子课件。 本书可作为高等院校数学建模的入门教材，也可作为数学建模指导教师的参考资料，还可作为其他相关行业人员、科研人员使用数学模型解决实际问题的参考用书。

大多数软件开发人员在复杂的代码上浪费了大量的时间。《整洁代码的艺术》提出的九大原则将教会您如何编写清晰、可维护且功能完备的代码。本书的指导原则很简单：缩减和简化，将精力投入到重要的工作上，省下大量的时间，卸下代码维护的重担。 热销书作者克里斯蒂安 迈尔在本书中利用他的经验帮助许多程序员完善他们的编码技能。他给出专业建议和真实例子，展示如何：利用80/20原则，专注于重要任务 要紧的那20%代码；避免孤立编码，创建小可行产品，获得早期反馈；编写整洁、简单的代码，排除混乱；避免导致代码过度复杂的过早优化；平衡您的目标、能力与反馈，达到高产出的心流状态；应用 做好一件事 哲学，极大地提升代码功能；利用 少即是多 哲学，设计有效用户界面；用 专注 原则贯穿所学的这些新技能。 本书采用Python作为示例语言，但