《程序员代码面试指南：IT名企算法与数据结构题目解》是一本程序员面试宝典！《程序员代码面试指南：IT名企算法与数据结构题目解》对IT名企代码面试各类题目的解进行了总结，并提供了相关代码实现。针对当前程序员面试缺乏专业题目汇总这一痛点，《程序员代码面试指南：IT名企算法与数据结构题目解》选取将近200道真实出现过的经典代码面试题，帮助广大程序员的面试准备做到万无一失。“刷”完本书后，你就是“题王”！《程序员代码面试指南：IT名企算法与数据结构题目解》采用题目解答的方式组织内容，并把面试题类型相近或者解法相近的题目尽量放在一起，读者在学习本书时很容易看出面试题解法之间的联系，使知识的学习避免碎片化。《程序员代码面试指南：IT名企算法与数据结构题目解》将所有的面试题从难到易依次分为“将、校、尉、士”
本书所呈现的源码，使你踏上了基度山岛。源码之前了无秘密，你将看到vector的实现、list的实现、heap的实现、deque的实现、RedBlacktree的实现、hashtable的实现、set/map的实现；你将看到各种算法（排序、查找、排列组合、数据移动与复制技术）的实现；你甚至能够看到底层的memorypook和高阶抽象的traits机制的实现。
《强化学习精要：核心算法与TensorFlow实现》用通俗幽默的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本算法与代码实现，为读者构建了一个完整的强化学习知识体系，同时介绍了这些算法的具体实现方式。从基本的马尔可夫决策过程，到各种复杂的强化学习算法，读者都可以从本书中学习到。本书除了介绍这些算法的原理，还深入分析了算法之间的内在联系，可以帮助读者举一反三，掌握算法精髓。书中介绍的代码可以帮助读者快速将算法应用到实践中。
开发健壮的软件需要高效的算法，然后程序员们往往直至问题发生之时，才会去求助于算法。《算法技术手册》讲解了许多现有的算法，可用于解决各种问题。通过阅读它，可以使您学会如何选择和实现正确的算法，来达成自己的目标。另外，书中的数学深浅适中，足够使您可以了解并分析算法的性能。较之理论而言，本书更专注于应用。《算法技术手册》提供了高效的代码解决方案，使用多种语言进行编写，让您可以轻松地将其应用于特定的工程当中。通过本书，您可以：·解决特定代码的问题，或者提升既有解决方案的性能·快速找到与您所解决的问题相关的算法，并决定哪个算法才是最适合的那一个·探索使用C、C、Java以及Ruby实现的算法解决方案以及开发小贴士·了解算法预期的性能，以及它达到性能时所需要的条件·发现不同算法之间相似的设计哲学·学习高
算法是计算机科学领域很重要的基石之一。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析和大O表示法、分治算法和主方法、化算法以及排序和选择。附录A和附录B简单介绍了数据归纳法和离散概率的相关知识。本书的每一章均有小测验、章末习题和编程题，这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。本书为对算法感兴趣的广大读者提供了丰富而实用的资料，能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生，想要培养和训练算法思维和计算思维的IT专业人士，以及在准备面试的应聘者和面试官阅读参考。
本书精选了科学和工程中常用的200余个算法，采用MATLAB语言编程实现，并结合实例对算法程序进行验证和分析。本书分为上下两篇，上篇为MATLAB基础篇，主要介绍MATLAB的基本功能和操作以及MATLAB程序设计的入门知识；下篇为算法程序篇，主要讲述以下方面常用算法的MATLAB实现，包括插值、函数逼近、矩阵特征值计算、数值积分、方程求根、非线性方程组求解、数生成、特殊函数计算、常微分方程的初值问题等。????读者对象：本书适用于初、中、高级MATLAB用户，既可以作为使用MATLAB的高等院校师生的教学用书或参考书，又可以供广大科研人员和工程技术人员参考。
稀疏建模与现代统计学、信号处理、机器学习联系密切，可以实现从相对较少的观测数据准确复原待估信号，广泛应用于图像重构、数据的参数学习模型、故障诊断、模式识别与雷达信号处理等领域。本书详细讨论了稀疏建模的相关内容，包括对稀疏解产生的问题描述、寻找稀疏解的求解算法、稀疏复原的理论成果以及应用实例等。封底文字：稀疏模型在一些科学应用领域（如基因或神经成像数据中的生物标记发现）特别有用，预测模型的可解译性是其很根本的特点。稀疏性可以极大地提高信号处理的成本效益。《稀疏建模理论、算法及其应用》一书提供了对稀疏建模领域的介绍，包括应用实例、产生稀疏解的问题描述、用于寻找稀疏解的算法以及稀疏复原领域中很近的理论成果。该书将带读者了解稀疏建模有关的近期新进展，增加对该领域的理解，激发在该领域
本书精选了科学和工程中常用的200余个算法，采用MATLAB语言编程实现，并结合实例对算法程序进行验证和分析。本发为上下两篇，上篇为MATLAB基础篇，主要介绍MATLAB的基本功能和操作以及MATLAB程序设计的入门知识，下篇为算法程序篇，主要讲述以下方面常用算法的MATLAB实现，包括插值，函数逼近，矩阵特征值计算。数值微分，方程求根，非线性方程组求解，解线性方程组的直接法，解线性方程组的迭代法，数生成，特殊函数计算，常微分方程的初值问题，偏微分方程的数值解法，数据统计和分析。本书适用于MATLAB用户，既可以作为使用MATLAB的高等院校师生的教学用书或参考用书，又可以供广大科研人员和工程技术人员参考。
信息隐藏是一种重要的信息安全技术。柏森、朱桂斌、曹玉强编著的《信息隐藏算法及应用》全面介绍了信息隐藏及其对抗技术的基本概念、分类、经典算法及其在隐密通信、篡改认证、电子印章等方面的应用。全书共分10章，章概要介绍了信息隐藏的基本概念、主要分支、主要特性。第2章介绍了信息隐藏相关的基础知识。第3、4、5章分别介绍了以图像、视频和音频为载体的信息隐藏算法。第6章介绍了其他媒体中的一些信息隐藏算法。第7、8、9章分别介绍了图像、视频和音频中的隐密分析算法。0章主要介绍了信息隐藏的一些应用方法和应用系统。本书可作为计算机应用、通信与信息系统、信号与信息处理、信息安全与密码学专业的研究生和高年级本科生，也可供从事信息安全研究及应用的学者、技术人员参考。
《程序员代码面试指南：IT名企算法与数据结构题目解》是一本程序员面试宝典！《程序员代码面试指南：IT名企算法与数据结构题目解》对IT名企代码面试各类题目的解进行了总结，并提供了相关代码实现。针对当前程序员面试缺乏专业题目汇总这一痛点，《程序员代码面试指南：IT名企算法与数据结构题目解》选取将近200道真实出现过的经典代码面试题，帮助广大程序员的面试准备做到万无一失。“刷”完本书后，你就是“题王”！《程序员代码面试指南：IT名企算法与数据结构题目解》采用题目解答的方式组织内容，并把面试题类型相近或者解法相近的题目尽量放在一起，读者在学习本书时很容易看出面试题解法之间的联系，使知识的学习避免碎片化。《程序员代码面试指南：IT名企算法与数据结构题目解》将所有的面试题从难到易依次分为“将、校、尉、士”
本书分为上、下两篇，共10章。上篇用5章的篇幅介绍了算法和数据结构的基础知识，包括基础算法思想、简单数据结构、复杂数据结构、排序和查找算法等内容；下篇用5章的篇幅介绍了用数据结构解决实际问题的相关程序，包括解决数学问题、数据结构问题、算法经典问题等内容以及信息学奥赛部分试题的程序，最后一章介绍了与算法和数据结构相关的常见面试题。本书案例实用性强、结构清晰、实例代码讲解详尽，可作为大中专院校学生学习数据结构以及做课程设计的参考书，也可以作为有程序设计基础的程序员的参考书，还可作为参加信息学奥赛选手的参考书。
本书是一本简明的MATLAB优化算法综合性参考书，以MATLAB?R2016b软件版本为基础，根据常用优化算法编写，包含多种优化算法的MATLAB应用方法，是读者掌握MATLAB在优化算法中应用的有力工具。全书分为四个部分共18章，包括MATLAB应用基础、常规优化算法、智能优化算法和综合应用。部分从MATLAB基础知识开始，详细介绍编程和程序设计、二维绘图、三维绘图、GUI应用等内容；?第二部分介绍MATLAB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、多目标函数的优化方法等内容；?第三部分介绍免疫优化算法及其MATLAB实现、粒子群优化算法的MATLAB实现、遗传优化算法的MATLAB实现、小波变换的MATLAB实现、神经网络的MATLAB实现等内容；?第四部分主要介绍MATLAB在分形维数和经济金融*优化中的应用。在本书的*后，录中还给出了MATLAB基本命令的介绍
本书精选了科学和工程中常用的200余个算法，全部采用MATLAB语言编程实现，并结合实例对算法程序进行验证和分析。本书分为上下两篇，上篇为MATLAB基础篇，主要介绍MATLAB的基本功能和操作以及MATLAB程序设计的入门知识；下篇为算法程序篇，主要讲述以下方面常用算法的MATLAB实现，包括插值、函数逼近、矩阵特征值计算、数值积分、方程求根、非线性方程组求解、随机数生成、特殊函数计算、常微分方程的初值问题等。????读者对象：本书适用于初、中、高级MATLAB用户，既可以作为使用MATLAB的高等院校师生的教学用书或参考书，又可以供广大科研人员和工程技术人员参考。
全书共13章，分为2篇。第1篇基础知识，介绍了人工智能发展里程、计算机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构，后对前沿的趋势进行了简单探讨。第2篇实例精讲，介绍了Python基础、OpneCV基础、简单的分类神经网络、图像识别、利用Caffe做回归、迁移学习和模型微调、目标检测、度量学习和图像风格迁移等常见的计算机视觉应用场景。从第5章开始包含了很多有趣和实用的代码示例。从第7章开始的所有实例都基于当前流行的深度学习框架中的Caffe和MXNet。
对于任何一门编程语言来说，算法都是程序的“灵魂”。正是因为算法如此重要，所以笔者精心编写了本书，希望通过书中的内容广大读者一起探讨学习算法的奥秘，带领广大读者真正步入程序开发的世界。本书共分15章，循序渐进、由浅入深地详细讲解算法的核心内容，并通过具体实例的实现过程演练各个知识点的具体用法。本书首先详细讲解算法的基础知识，剖析了将算法称为“程序灵魂”的原因。然后详细讲解算法技术的核心内容，主要包括八大算法思想、数据结构、树、图、查找、内部排序、外部排序和文件等知识点的具体用法。接下来通过具体实例详细讲解各种算法经典问题的解决方案，主要包括解决经典的数据结构问题、解决数学问题、解决趣味问题、解决图像问题和解决奥赛问题的具体方案等。另外，书中还讲解了算法技术在现实编程项目中的作用
稀疏建模与现代统计学、信号处理、机器学习联系密切，可以实现从相对较少的观测数据准确复原待估信号，广泛应用于图像重构、数据的参数学习模型、故障诊断、模式识别与雷达信号处理等领域。本书详细讨论了稀疏建模的相关内容，包括对稀疏解产生的问题描述、寻找稀疏解的求解算法、稀疏复原的理论成果以及应用实例等。封底文字：稀疏模型在一些科学应用领域（如基因或神经成像数据中的生物标记发现）特别有用，预测模型的可解译性是其很根本的特点。稀疏性可以极大地提高信号处理的成本效益。《稀疏建模理论、算法及其应用》一书提供了对稀疏建模领域的介绍，包括应用实例、产生稀疏解的问题描述、用于寻找稀疏解的算法以及稀疏复原领域中很近的理论成果。该书将带读者了解稀疏建模有关的近期新进展，增加对该领域的理解，激发在该领域
