《计算机视觉：算法与应用》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术，描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例，兼顾专业的医学成像和图像编辑与交织之类有趣的大众应用，以便学生能够将其应用于自己的照片和视频，从中获得成就感和乐趣。《计算机视觉：算法与应用》从科学的角度介绍基本的视觉问题，将成像过程的物理模型公式化，然后在此基础上生成对场景的逼真描述。作者还运用统计模型来分析和运用严格的工程方法来解决这些问题。 《计算机视觉：算法与应用》作为本科生和研究生 计算机视觉 课程的理想教材，适合计算机和电子工程专业学生使用，重点介绍现实中行之有效的基本技术，通过大量应用和练习来鼓励学生大胆创新。此外，《计算机视觉：算法与应用》的精心设计和编排，使其可以作为计算机视觉领域中一本独
这是一本关于 高级/进阶 算法和数据结构的图书，主要介绍了用于Web应用程序、系统编程和数据处理领域的各种算法，旨在让读者了解如何用这些算法应对各种棘手的编码挑战，以及如何将其应用于具体问题，以应对新技术浪潮下的 棘手 问题。 本书对一些广为人知的基本算法进行了扩展，还介绍了用于改善优先队列、有效缓存、对数据进行集群等的技术，以期读者能针对不同编程问题选出更好的解决方案。书中示例大多辅以图解，并以不囿于特定语言的伪代码以及多种语言的代码样本加以闸释。 学完本书，读者可以了解高级算法和数据结构的相关内容，并能运用这些知识让代码具备更优性能，甚至能够独立设计数据结构，应对需要自定义解决方案的情况。 本书可作为高等院校计算机相关专业本科高年级学生以及研究生的学习用书，也可供从事与算法相关工作
近百年来，由于大量计算的例子，数论学家增进了他们的直觉性。计算机和精心研制的算法逐渐导致出现了算法数论这一专门的领域。这个年轻的学科和计算机科学、密码学以及数学的其他分支有很强的联系。数学思想往往导致更好的算法，这是此学科的魅力之一；而对算法的广泛研究也促使数学新思想的产生和新问题的探索。本书包括由各领域首屈一指的专家对算法数论各个专题所写的二十篇综述性文章：前两篇文章为引论；随后的八篇文章覆盖了该领域的核心内容：因子分解、素性、光滑数、格、椭圆曲线、代数数论和算术运算的快速算法；后十篇文章就某个专门方面综述一些特殊课题，包括密码学、Arakelov 类群、计算类域论、有限域上的zeta 函数、算术几何与模形式理论。本书可供数学、计算机科学和密码学等相关专业的读者参考。
本书归纳了程序员面试中的经典算法题，并按照由浅入深、循序渐进的顺序讲解。本书首先讲解程序员面试时需要了解的制作简历的技巧和IT名企的面试流程，以及面试时经常忽略的代码规范性问题。然后详细分析程序的时间复杂度和空间复杂库，包括如何把控程序的实际运行时间，以及编程语言的内存管理。接着讲解数组、链表、哈希表、字符串、栈与队列、二叉树、回溯算法、贪心算法、动态规划的理论基础及其相关题目。本书采用了力扣（LeetCode）的原题，方便读者在学习算法的同时，及时练习相关代码，加深对相关概念的理解。本书适合所有程序员阅读，特别是正在准备面试的程序员。希望本书可以帮助读者循序渐进地学习算法，并搭建起知识框架，提升算法功力。
本书介绍了如何分析排队模型的概率性质，以及分析过程中所涉及的统计原理。作者并没有局限于某个特定的应用领域，而是基于计算机科学、工程学、商业和运筹学等多个领域的实践阐述了相关的排队论理论。本书特别介绍了一种数值方法，可以帮助读者理解排队论并对相关数据进行估算，并全面地介绍了简单的和高级的排队模型。 本书扩展了对排队论的定性（非数学）描述，包括对日常生活中排队场景的描述，扩展了对随机过程的介绍，包括泊松过程及马尔可夫链。在介绍理论知识的同时，本书还提供了实际应用的例子，所有习题都已经过国外本科及研究生高等课程的课堂测试，可以帮助读者掌握解决实际排队问题的技巧。各章所介绍的关键概念和公式都是相对独立的，读者可以单独阅读感兴趣的内容。 本书可作为高等院校应用数学、统计学等专业师生的
《漫画算法：小灰的算法之旅》通过虚拟的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。 第1章 介绍了算法和数据结构的相关概念，告诉大家算法是什么，数据结构又是什么，它们有哪些用途，如何分析时间复杂度，如何分析空间复杂度。 第2章 介绍了*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3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4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5章 介绍了10余道职场上流行的算法面试题及详细的解题思路。例如怎样判断链表有环，怎样计算大整数相加等。 第6章 介绍了算法在职场上的一些应用，例如使用LRU
《码农翻身》 本书用故事的方式讲解了软件编程的若干重要领域， 侧重于基础性、原理性的知识。第1章讲述计算机的基础知识，包括程序的运行原理，进程、线程、文件系统、I/O系统、数据库原理、TCP/IP，Socket，编译原理的概述，递归等。第2章侧重Java的基础知识，包括Java的历史、JVM、序列化、持久化、JDBC、JSP、动态代理、泛型、注解、日志、JMS、CAS等。第3章则偏重Web后端编程，包括HTTPS、SSO、OAuth、RPC、SOA、微服务、HTTP服务器的原理、缓存、分布式一致性算法、高可用性、数据库读写分离等。第4章讲解代码管理的本质，包括各种源码管理工具(SVN, Git)的原理，Ant和Maven的原理，如何做单元测试，烂代码的产生等。第5章讲述了JavaScript的历史、Node.js的原理、程序的链接、命令式和声明式的区别以及作者十多年来使用过的各种编程语言的感受。第6章是作者的经验
《计算机程序设计艺术》系列是公认的计算机科学领域经典之作，深入阐述了程序设计理论，对计算机领域的发展有着极为深远的影响。本书是该系列的第 1 卷，讲解基本算法，其中包含了其他各卷都需用到的基本内容。本卷从基本概念开始，然后讲述信息结构，并辅以大量的习题及答案。
这是一本关于算法设计和分析的教材。本书围绕算法设计进行组织，对每种算法技术选择了多个典型范例进行分析，把算法的理论跟实际存在的问题结合起来，具有很大的启发性。本书侧重算法设计思路，不再赘述算法复杂度的分析，每章都从实际问题出发，经过深入的具体分析引出相应的算法的设计思想，并对算法的正确性和复杂性进行合理的分析和论证。本书覆盖面很宽，且含有200多道精彩的习题，还扩展了PSPACE问题、参数复杂性等内容。
《MATLAB优化算法案例分析与应用》 本书全面而系统地介绍了MATLAB算法和案例应用，涉及面广，从基本操作到高级算法应用，几乎涵盖MATLAB算法的所有重要知识。本书结合算法理论和流程，通过大量案例，详解算法代码，解决具体的工程案例，让读者更加深入地学习和掌握各种算法在不同案例中的应用。 本书共32章。涵盖的内容有MATLAB基础知识、GUI应用及数值分析、MATALB工程应用实例、GM应用分析、PLS应用分析、ES应用分析、MARKOV应用分析、AHP应用分析、DWRR应用分析、模糊逼近算法、模糊RBF网络、基于FCEM的TRIZ评价、基于PSO的寻优计算、基于PSO的机构优化、基本PSO的改进策略、基于GA的寻优计算、基于GA的TSP求解、基于Hopfield的TSP求解、基于ACO的TSP求解、基于SA的PSO算法、基于kalman的PID控制、基于SOA的寻优计算、基于Bayes的数据预测、基于SOA的PID参数整
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“
隐写术是把秘密消息隐藏在看似正常的数字媒体中，通过隐藏秘密消息的存在性来获得通信安全的一种隐蔽通信技术，它是信息隐藏技术的一个重要分支。弗里德里希编著的这本《数字媒体中的隐写术－－原理算法和应用》全面介绍了隐写术的历史起源、基本原理、主要算法和实际应用，同时还重点介绍了检测隐写术的隐写分析技术。本书还包含了隐写及隐写分析中用到的多种理论，如信息论、编码理论、信号估计和检测，以及统计信号处理等，且大部分算法都提供了伪代码，使得算法的实现非常容易。 本书适合作为信息安全、信息处理、计算机应用等专业本科高年级学生及研究生的专业课教材，也可供从事信息隐藏和多媒体信息安全领域研究的科研人员阅读参考。
《计算机程序设计艺术》系列被公认为计算机科学领域的权威之作，深入阐述了程序设计理论，对计算机领域的发展有着极为深远的影响。本书是该系列的第1 卷，讲解 基本算法，其中包含了其他各卷都需用到的基本内容。本卷从基本概念开始，然后讲述信息结构，并辅以大量的习题及答案。 本书适合从事计算机科学、计算数学等各方面工作的人员阅读，也适合高等院校相关专业的师生作为教学参考书，对于想深入理解计算机算法的读者，是一份必不可少的 珍品。
本书翻译自Sam R. Alapati 的Expert Hadoop Administration。Sam R. Alapati 是Sabre 公司的首席Hadoop 管理员，具有多年的Hadoop 运维管理经验。他希望通过本书，为Hadoop 集群开发与管理人员提供一些有益指导。从事Hadoop 的管理工作，首先要了解Hadoop 的架构，只进行单纯的操作并不能被称为合格的管理员。基于此，本书在介绍Hadoop 及其生态组件时，都会首先介绍其架构，以期读者能够在更高的层次认识管理工作。本书首先介绍了Hadoop 的整体架构及其部署与使用；然后着重介绍了两个重要的计算引擎MapReduce 与Spark ；接着介绍了Hadoop 的数据存储与安全、数据均衡等特性；*后则介绍了如何进行参数调优与故障排除。整个流程下来，读者能够建立起完整的关于Hadoop 管理的体系架构。
