本书由算法领域的知名专家Steven Skiena教授编写，其主要内容包括基本算法设计、算法分析、数据结构、排序与查找、图算法、动态规划以及难解问题与近似算法。 设计 是本书的核心，作者不但以生动有趣的语言讲授了算法设计中的常用技术与思想，还着重教导我们应从已有经典设计和实现中汲取力量来完成问题求解，而这正是一个优秀算法工作者所必bei的素养。为了更全面真实地展现作者的算法设计观，本书每章都给出了若干取自现实案例的精彩War Story，读者可以从中深刻体验到优秀算法设计的曲折历程。为了减轻阅读的难度，作者淡化了繁难的算法分析而仅仅给出性能结论与对比，这在同类算法书中是相当少见的。此外，本书配套网站包含大量算法设计资源以及作者本人的授课视频，为算法设计者提供了极大的便利。
本书源自作者多年来在控制理论与控制工程领域的独立研究成果。本书介绍了一种基于预期动态方程的PID控制器整定方法，旨在改良PID控制器动态性能和解决参数整定问题。该方法以预期动态响应为基准进行PID控制器参数整定，显著提升了控制系统动态性能，并简化了控制器整定流程。书中详细论述了预期动态整定方法的原理和操作流程，给出了许多标准动态仿真算例，并通过小型实验和大型工业试验验证了其有效性。此外，书中还介绍了针对单变量、多变量和分数阶系统的PID参数整定，并提出了预期动态和模型预测的复合控制方法。 本书对于从事PID控制器设计和整定的研究人员和工程师具有重要的理论意义和实用价值，特别适用于大型工业系统控制的应用场景。
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本书是一本 Android系统多媒体工程师的实战手册,基于 Android 12版本源码讲解,从结构上将Android系统多媒体分为5章进行介绍,包括第1章 Android系统环境篇、第2章音频篇、第3章相机篇、第4章编解码篇、第5章图形篇。 本书旨在帮助读者系统、深入、快速学习 Android系统多媒体模块,并且将其用于工作实战、兴趣研究等。本书将每个多媒体模块多余的层层封装全部剥离,去掉 Runtime和Java层的干扰,以 C 实战示例展示每个多媒体模块最重要、最本质的内容,帮助读者以最短的时间在模块之间横向迁跃学习,以应对时代快速变化产生的新需求。 本书适用于 Android系统及相关技术开发人员。
本书涵盖非线性规划的主要内容，包括无约束优化、凸优化、拉格朗日乘子理论和算法、对偶理论及方法等，包含了大量的实际应用案例. 本书从无约束优化问题入手，通过直观分析和严格证明给出了无约束优化问题的*性条件，并讨论了梯度法、牛顿法、共轭方向法等基本实用算法. 进而本书将无约束优化问题的*性条件和算法推广到具有凸集约束的优化问题中，进一步讨论了处理约束问题的可行方向法、条件梯度法、梯度投影法、双度量投影法、近似算法、流形次优化方法、坐标块下降法等. 拉格朗日乘子理论和算法是非线性规划的核心内容之一，也是本书的重点.
如今，语义应用令 诸多企业及组织获益。 本书从企业用途、应用、技术、方法论四个角度对 语义应用进行阐述。 语义应用是一种软件应用，明确或隐含地使用 某一领域内的语义。使用语义，是为了提高其应用 的可用性、有效性以及完整性。将语义学加入信息 处理，听起来 野心勃勃 ，甚至像天方夜谭，但 作者通过真实案例告诉读者，这并非白日做梦，这 些应用都是可行的，且已经产生了效益。本书在多 个章节中介绍了金融业、法律界、工业界、医疗保 健业、公共部门及IT业的语义应用，为相关领域的 读者提供参考。 如果读者没有在本书中找到可以应用于自己领 域的语义应用，书中介绍的其他领域应用或许可以 为其提供一些想法或方法。本书还介绍了语义在信 息检索、内容管理、流程规划、 及决策支持等 方面的应用。
本书是一本深入介绍自然语言处理（NLP）领域最新进展与实践应用的权威著作。本书聚焦于NLP的三大核心领域 自然语言理解、自然语言产生与对话系统，详细阐述了从基础文本预处理到高级深度学习模型的全面知识体系。书中不仅覆盖了令牌化、词性标注、命名实体识别等经典技术，还深入探讨了BERT、GPT系列、Transformer等前沿模型的应用。此外，本书还着重介绍了迁移学习、微调等关键技术，以及如何利用TensorFlow构建高效、复杂的NLP系统。通过丰富的实例和代码，读者将掌握解决复杂NLP问题的先进工具和技术，为从事NLP研究和应用打下坚实基础。本书适合中级机器学习开发人员及TensorFlow/Python数据科学专业人员阅读。
《引领数据科学之道》是一本专为数据科学领域人士打造的实用指南，无论是数据科学家、数据分析师、数据工程师等一线从业者，还是数据策略师、数据产品经理、机器学习工程师、AI 开发人员等相关专业人员，亦或是各级管理人员、董事和高管，都能从中获益匪浅。 本书立足实践，旨在切实助力读者在数据科学职业生涯中稳步成长。它系统地阐述了数据科学发展所需的有效硬能力与软社会心理美德，深入剖析了数据科学从业人员的四个职业阶段，以七个真实的职业场景为切入点，为读者呈现了极具针对性的分析与解决方案，帮助读者从容应对职业生涯中的各类挑战。 在内容架构上，本书循序渐进，分阶段为读者的职业发展提供详尽指导。前五部分（第 2 - 11 章）分别聚焦个人、团队、职能和行业领导阶段，以及如何将分析的严谨性融入职业发展，全面助力读
本译著提供了基于神经网络的机器学习主题，除过介绍基本的物理和数学原理基础之外，主要从统计物理的基础方法和科学工程应用结合起来，提供了理解现代视觉让读者解决实践中遇到的问题。本书组织结构清楚，分为3部分，第1部分Hopfield Networks，第2部分，监督学习，第3部分，非监督学习。涉及的很多前言主题，例如卷积神经网络，深度学习和强化学习。此外，作者还主要将机器学习的这些理论方法在科学和工程中的应用做了大量工作，让计算机科学家和工程师能够解决工作遇到的实际问题。
本书对镜像和容器、Kubernetes 概念、 工作负载、 云原生应用、 网络和存储、 监控与日志、 安全、 多集群和虚拟机管理、 批量调度、 控制器和调度器剖析、Kubernetes 二次开发和调试、Kubernetes 集群维护等相关内容进行了详细的分析和介绍, 对 Kubernetes 1 .22 及以后版本的关键功能特性、Kubernetes 的架构和原理的核心功能作了阐释。 作者将丰富的实战经验融于系统的理论之中, 书稿结构清晰, 语言流畅, 精彩纷呈。 本书适合云原生与容器化技术初学者、 有一定经验的开发者及其相关运维人员、 企业架构师和技术负责人、 技术顾问和咨询师、 计算机相关专业的学生和研究人员参考和使用。
本书是统计学经典入门教材，两位作者有几十年应用统计和实验设计的教学经验，作者根据读者和学生的反馈，追踪统计学新发展，对本书进行了多次修订。自出版以来，本书一直是 心理学、社会学、经济学等领域广泛使用的应用统计学教材。 本书 大的特色在于深入浅出，通俗易懂，花了大量篇幅介绍 公式之外的统计学原理，有技巧地展示了统计分析的过程，循序渐进，有助于读者深入理解统计学的本质。作者通过一步步的逻辑推演，向读者展示了每个统计概念的含义，帮助读者理解每种统计方法适用于何种情境，以及运用每种方法的关键点。书中还提供了大量生动的案例和课后练习，以帮助数学基础薄弱的学生真正理解统计思想。 如果你想真正学习一门社会科学，那么统计学基础知识是你必须了解的。如果你觉得统计很难，觉得自己数学不够好，担心自
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本书主要介绍结构力学的样条函数方法及其应用，共十三章，主要内容包括样条函数基本理论及基本方法、样条有限点法、样条有限元法、样条子域法、样条加权残数法、样条边界元法、QR法、程序设计及其应用，内容丰富、新颖、富有创造性，为力学及工程学开辟了新的研究方向。 本书可供从事固体力学、结构力学及桥梁工：程等研究的科研人员及高等院校相关专业的师生参考。
实验水文地质学是通过室内实验或野外试验的方 法掌握自然界中地下水的各种变化和运动规律的科学 。周志芳、窦智编*的《实验水文地质学(精)》针对 水文地质学中若干主要的科学技术问题，包括地下水 超采引起的地面变形问题、包气带水分．热量运移问 题、地下水回灌问题、地下水多相流问题、介质参数 确定问题和数值模拟问题，设计了相关的实验平台、 开发了相关的技术设备、开展实验研究。通过实验揭 示模型条件下含水层系统释水-变形、包气带水分-热 量运移、地下水回灌、裂隙介质溶质运移、单井水位 振荡等规律。 本书可供从事地质、水利、土木、矿山、环境、 石油等领域研究的科研人员参考，也可作为上述专业 的研究生实验教学参考书。
