本书示例丰富,图文并茂,以让人容易理解的方式阐释了算法,旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量。书中的前三章将帮助你打下基础,带你学习二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅将主要介绍应用广泛的算法,具体内容包括:面对具体问题时的解决技巧,比如,何时采用贪婪算法或动态规划;散列表的应用;图算法;Kzui近邻算法。
本书采用大量图片,通过详细的分步讲解,以直观、易懂的方式展现了7个数据结构和26个基础算法的基本原理。第1章介绍了链表、数组、栈等7个数据结构;从第2章到第7章,分别介绍了和排序、查找、图论、安全、聚类等相关的26个基础算法,内容涉及冒泡排序、二分查找、广度优先搜索、哈希函数、迪菲-赫尔曼密钥交换、k-means算法等。 本书没有枯燥的理论和复杂的公式,而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结构原理和算法执行过程的理解,便于学习和记忆。将本书作为算法入门的第一步,是非常不错的选择。
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
全书坚持模型、算法、程序三位一体,可谓模型丰富,算法多样,程序可行,实用性强。本书既可作为国内高等院校各专业数学建模、数学软件、数学实验等课程的教材,也可作为本科生与研究生自学数学建模的参考书.全书共分九章,分别介绍了建模概论、初等模型、代数模型、数学规划模型、数值计算模型、图论模型、微分方程模型、概论统计模型及其他模型.每章末均提供有一定数量的习题,书末附有习题的简要解答,可为检验学习效果之用.附录中对MATLAB、LINGO两款软件做了简介.
本书是一本综合讲述数据结构及其算法的入门书,内容浅显易懂、逻辑严谨,范例丰富、可操作性强,力求适用性兼顾教师教学和学生自学。全书从基本的数据结构概念开始讲解,包括数组结构、队列、堆栈、树结构、排序、查
本书是一本面向中不错程序员的算法教程,借助Python语言,用经典的算法、编码技术和原理来求解计算机科学的一些经典问题。全书共9章,不仅介绍了递归、结果缓存和位操作等基本编程组件,还讲述了常见的搜索算
算法是计算机科学领域最重要的基石之一。算法是程序的灵魂,只有掌握了算法,才能轻松地驾驭程序开发。算法详解系列图书共有4卷,本书是第1卷——算法基础。本书共有6章,主要介绍了4个主题,它们分别是渐进性分
全书共12章,内容包括OpenStack云计算基础、单节点云平台一体化部署、基础环境、API与客户端、Keystone身份服务、Glance镜像服务、Nova计算服务、Neutron网络服务、Cind
《UEFI编程实践》系统地介绍了X86、龙芯、飞腾架构下的UEFI应用和驱动开发,系统调试专家、《软件调试》作者张银奎,以及UEFI专家、《UEFI原理与编程》作者戴正华联袂推荐。《UEFI编程实践》
以深度学习为基础的文本检测有基于回归的模型和基于分割的模型,目前这两种模型的应用效果各有优劣。为解决回归模型对训练数据的依赖,以及分割模型受目标尺度影响的问题,本书提出了两种新的模型,即TSFnet和
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靠前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