《C Primer Plus(第6版)中文版》详细讲解了C语言的基本概念和编程技巧。 《C Primer Plus(第6版)中文版》共17章。第1章、第2章介绍了C语言编程的预备知识。第3章~第15章详细讲解了C语言的相关知识,包括数据类型、格式化输入/输出、运算符、表达式、语句、循环、字符输入和输出、函数、数组和指针、字符和字符串函数、内存管理、文件输入和输出、结构、位操作等。第16章、第17章介绍C预处理器、C库和高级数据表示。本书以丰富多样的程序为例,讲解C语言的知识要点和注意事项。每章末尾设计了大量复习题和编程练习,帮助读者巩固所学知识和提高实际编程能力。附录给出了各章复习题的参考答案和丰富的参考资料。 《C Primer Plus(第6版)中文版》可作为C语言的教材,适用于需要系统学习C语言的初学者,也适用于想要巩固C语言知识或希望进一步提高编程技
本书共13章,第1章引入了微服务架构模式语言的概述;第2章解释了为什么软件架构很重要,并描述了可用于将应用程序分解为服务的模式;第3章介绍了微服务架构中强大的进程间通信的几种模式;第4章介绍Saga模式;第5章介绍领域驱动设计(DDD)的聚合和领域事件等模式的使用;第6章介绍如何使用事件溯源模式;第7章介绍如何使用 API 组合模式或命令查询责任隔离(CQRS)模式;第8章介绍外部 API 模式;第9章和第10章介绍微服务自动化测试技术;第11章介绍开发生产就绪服务的各个方面;第12章介绍部署模式;第13章介绍绞杀者模式。
本书定位于夯实数学建模基础,采用主流编程方法和简洁代码实现常用的数学建模算法,以案例为导向,围绕数学建模知识体系展开。全书分5篇,共11章。前两章是数学建模基础篇,包括数学建模介绍、数学建模的一般流程(初等模型)、如何从算法到编程实现(层次分析法与自定义函数);接着按算法板块组织内容,包括微分方程模型篇(人口模型、传染病模型)、优化模型篇(规划模型、投资优化策略、优化模型进阶)、评价模型篇(经典评价模型、模糊理论)、预测模型篇(常规预测模型、时间序列分析)。本书有配套源码资源和电子课件。 本书可作为高等院校数学建模的入门教材,也可作为数学建模指导教师的参考资料,还可作为其他相关行业人员、科研人员使用数学模型解决实际问题的参考用书。
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。
《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。
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。
2011 年,C++标准委员会发布了ISO C++ 标准的一个重要修订版,即C++11 ,揭开了C++发展的新篇章。目前,许多程序设计竞赛和相关考试都已经提供了支持C++11 程序运行的编译器。本书的代码完全采用C++11 的语法进行编写,并力求帮助读者养成一种良好的C++11 代码编写风格,在程序设计竞赛和相关考试中能够快速而准确地编写代码。 除了介绍C++11 新特性之外,本书还会详细介绍各类基础的数据结构和算法。本书的具体内容包括5 个部分:C++11 基础、C++11 标准库简介、算法基础、数据结构基础、C++标准库进阶。本书主要面向计算机专业零基础的学习者,特别适合作为学习C++语言、数据结构与算法的入门书籍,也可作为计算机专业研究生入学考试复试上机考试、各类算法考试和算法竞赛的辅导书籍。 (责任编辑邮箱:jinacmp@163.com)
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
内容介绍 ??《首席产品官》共2册,旨在为产品新人成长为产品行家,产品白领成长为产品金领,后成长为首席产品官(CPO)提供产品认知、能力体系、成长方法三个维度的全方位指导。 ??作者在互联网领域从业近20年,是中国早期的互联网产品经理,曾是周鸿祎旗下“3721”的产品经理,担任CPO和CEO多年。作者将自己多年来的产品经验体系化,锤炼出了“产品人的能力杠铃模型”(简称“
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。
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