《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。
MATLAB计算机视觉与机器认知 这是一本用 MATLAB演示计算机视觉原理的基础理论著作,从*初等的视频图像转换入手,层层递进,理论与实战并重但侧重于实战,借助混合编程及图形用户界面(GUI)设计,以简洁的方式展现了有一定挑战性的视频识别、目标跟踪、行为分析等关键视觉技术;同时扩展到机器认知层面,介绍仪器字符识别、机器故障诊断等有趣的应用,使读者可以在*短的时间内完成入门、进阶、精通与实战的跨越。 本书主编、副主编均在中国科学院、 985工程 大学国家重点实验室从事智能算法设计与应用的研究,部分理论功底扎实的优秀研究生也参加了主要章节的编撰。 本书既可作为算法工程师、高校教师和广大科技工作者的参考资料,也可作为高校相关专业的研究生教材和高年级大学生毕业设计的工具书。
本书较为系统地介绍最优化领域中比较成熟的基本理论与方法。基本理论包括最优化问题解的必要条件和充分条件以及各种算法的收敛性理论。介绍的算法有：无约束问题的最速下降法、Newton法、拟Newton法、共辄梯度法、信赖域算法和直接法；非线性方程组和最小二乘问题的Newton法和拟Newton法；约束问题的罚函数法、乘子法、可行方向法、序列二次规划算法和信赖域算法等。还介绍了线性规划的基本理论与单纯形算法以及求解二次规划的有效集法。并简单介绍了求解全局最优化问题的几种常用算法。 作为基本工具，本书在附录中简要介绍了求解线性方程组的常用直接法和选代法以及MATLAB初步知识。
本书既清晰、简洁地介绍了标准数值分析教材所涵盖的内容，也介绍了非传统的内容，比如数学建模、蒙特卡罗方法、马尔可夫链和分形。书中选取的例子颇具趣味性和启发性，涉及现代应用领域（如信息检索和动画）以及来自物理和工程的传统主题。习题用MATLAB求解，使计算结果更容易理解。各章都简短介绍了数值方法的历史。而且还有网上资料。
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。
《编译原理及编译程序构造（第3版）/普通高校计算机专业精品教材系列》介绍编译理论基础及其实现方法，强调语言的形式化定义、编译技术的各种概念及实现过程的具体方法。介绍过程以算法为核心，力求简单明了地反映编译的基础知识。从形式语言理论角度讨论词法分析和语法分析技术，为计算机软件工作者开发大型软件打下良好基础。 《编译原理及编译程序构造（第3版）/普通高校计算机专业精品教材系列》以理论联系实际为宗旨，内容深入浅出，突出，并结合构造EL语言的编译程序介绍一种常用而又简单的编译方法。 《编译原理及编译程序构造（第3版）/普通高校计算机专业精品教材系列》可作为高等院校计算机专业的本科或专科教材，也可作为硕士研究生入学考试及计算机软件技术人员的参考书。
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 《机器学习实战》第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 《机器学习实战》通过精心编排的实例，切入日常工作任务，摒弃学术化语言，利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计
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 介绍了最基本的数据结构，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
《算法笔记》内容包括：C/C++快速入门、入门模拟、算法初步、数学问题、C++标准模板库（STL）、数据结构专题（二章）、搜索专题、图算法专题、动态规划专题、字符串专题、专题扩展。《算法笔记》印有二维码，用来实时更新、补充内容及发布勘误的。《算法笔记》可作为计算机专业研究生入学考试复试上机、各类算法等级考试（如PAT、CSP等）的辅导书，也可作为“数据结构”科目的考研教材及辅导书内容的补充。《算法笔记》还是学习C语言、数据结构与算法的入门辅导书，非常适合零基础的学习者对经典算法进行学习。
本书是《算法设计与分析（第4版）》配套辅助教材。本书将结合原教材的内容，进一步讨论和讲解原教材中的重点和难点，问题分析，求解思路和方法，为读者深刻体会问题求解的核心思想提供帮助。由于原教材的内容有一定的深度和难度，读者在学习和解答习题过程中会遇到一定的困难，因此本书选择了原教材的一些典型的习题和难题，给出详细的解答和分析。本书内容丰富，观点新颖，理论联系实际。不仅可用作高等学校计算机专业本科生和研究生学习计算机算法设计的教材，而且也适合广大工程技术人员和自学读者学习参考。
本书是一本讲解前端程序员面试笔试真题的书籍，在写法上，除了讲解如何解答算法问题以外，还引入了示例辅以说明，让读者能够更容易理解。 本书将程序员面试笔试过程中各类算法类真题一网打尽，在题目的广度上，通过各种渠道，搜集了近3年来典型IT企业面试笔试算法高频题目，所选择题目均为企业招聘使用题目。在题目的深度上，本书由浅入深，详细分析每一个题目，并提炼归纳。同时，引入例子与源代码、时间复杂度与空间复杂度的分析，而这些内容是其他同类书籍所没有的。本书根据真题所属知识点进行分门别类，结构合理、条理清晰，对于读者进行学习与检索意义重大。 本书是一本计算机相关专业毕业生面试笔试的求职用书，也可以作为本科生、研究生学习数据结构与算法的辅导书籍，同时也适合期望在计算机软硬件行业大显身手的计算机爱好者
算法是指在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。程序员都会看重数据结构和算法的作用，水平越高，就越能理解算法的重要性。算法不仅是运算工具，更是程序的灵魂。《编程算法新手自学手册》循序渐进、由浅入深地详细讲解了基于C语言算法的核心技术，并通过具体实例的实现过程演练了各个知识点的具体使用流程。全书共11章，分为4篇。1～2章是基础篇，介绍算法开发所必需具备的基本知识，逐一讲解了9种算法思想的知识；3～5章是核心技术篇，逐一讲解了线性结构、树层次关系结构、网状关系结构等基本知识；6～8章是提高篇，逐一讲解了查找算法、内部排序算法、外部排序和文件等知识；9～11章是典型实战篇，分别详细讲解算法在数据结构和经典数学问题中的解法，通过多个典型实例的实现过程，详细讲解算法在常见领域中的综合应
本书基于Python语言介绍了数据结构与算法的基本知识，主要内容包括抽象数据类型和Python面向对象程序设计、线性表、字符串、栈和队列、二叉树和树、集合、排序以及算法的基本知识。本书延续问题求解的思路，从解决问题的目标来组织教学内容，注重理论与实践的并用。
为了适应培养我国２１世纪计算机各类人才的需要，结合我国高等学校教育工作的现状，立足培养学生能跟上国际计算机科学技术的发展水平，更新教学内容和教学方法，提高教学质量，本书以算法设计策略为知识单元，系统地介绍计算机算法的设计方法与分析技巧，以期为计算机科学与技术学科的学生提供广泛而坚实的计算机算法基础知识。另有配套的《算法设计与分析（第4版）习题解答》，对本书的全部习题做了详尽的解答。 本书内容丰富，观点新颖，理论联系实际。不仅可用作高等学校计算机专业本科生和研究生学习计算机算法设计的教材，而且也适合广大工程技术人员和自学读者学习参考。
