本书以通俗易懂的方式系统地介绍和阐述结构方程模型 (SEM) 的基本概念和统计原理，侧重结构方程模型的实际运用，介绍和示范各种常用结构方程模型，以及许多新近发展的模型，包括带分类条目的验证性因子分析 (CFA) 模型、双因子CFA模型、贝叶斯CFA 模型、缺失值多重插补 (MI)、潜变量合理值的估计和应用、调节中介效应模型、贝叶斯路径分析模型、带个体差异观察时间的潜发展模型 (LGM)、检验带分类变量的量表的测量不变性、纵向潜类别分析 (LLCA)、潜转换分析 (LTA)、带协变量和远端结局变量的潜发展混合模型 (GMM)、手动实施 BCH 方法和三步法混合模型建模、各种结构方程模型的蒙特卡罗模拟功效分析以及潜类别分析 (LCA) 模型的样本量估计。 本书采用国际著名 SEM 软件Mplus估计所有模型，使用真实数据演示各种模型估计，详细解读程序代码及输出结果。本书提供
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互补约束优化是一类带均衡约束的数学规划问题, 在工程设计、交通网络、通信网络、**控制、经济等领域有广泛的应用. 本书主要介绍互补约束优化的理论和算法, 内容包括互补约束优化的应用背景及其约束规格和**性条件、线性互补约束优化的快速算法、非线性互补约束优化的光滑化算法、非线性互补约束优化的松弛方法等.
《互联网大厂 算法实战》介绍了互联网大厂当前采用的一些前沿 算法，并梳理了这些算法背后的思想脉络与技术框架。 《互联网大厂 算法实战》总计10章，内容涵盖了推荐系统的基础知识、 系统中的特征工程、 系统中的Embedding、 系统的各组成模块（包括召回、粗排、精排与重排）所使用的算法技术、 算法实践中经常会遇到的难题以及应对之道（其中涉及多任务 、多场景 、新用户冷启动、新物料冷启动、评估模型效果、定位并解决问题等）， 还用一章的篇幅介绍了推荐算法工程师在工作、学习、面试时应该采取的做法。 《互联网大厂 算法实战》既适合 系统、计算广告、个性化搜索领域的从业人员阅读，也适合希望从事互联网算法工作的在校学生阅读。
由科恩著的《计算代数数论教程(英文版)》介绍了148种算法，它们是数论计算的基础，其中包括与数论、椭圆曲线、素性测定和因式分解等相关的计算。 书中对每种算法都作了完整的理论介绍，将学习者需要的理论基础降到 。书中对每个算法的详细描述实现了其直接在计算机上的运行，并且给出了众多的进一步的执行提示。书中的许多算法在别的书上从来没有被看到过，或者说它们 次以书的形式出现在我们面前。
无
《一维有限单元法》以一维杆单元为例，系统地阐述了有限单元法的基本原理、数值方法、程序实现和固体力学领域各类问题中的应用。《一维有限单元法》共13章。前6章为有限单元法的理论基础，包括直接刚度法，一维
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