《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
本书是备受广大读者推崇的数据结构与算法入门教程,已在GitHub获得超60k的 Star,并多次登顶GitHub Trending。书中系统介绍了数据结构与算法基础、复杂度分析、数组与链表、栈与队列、哈希表、树、堆、图、搜索、排序、分治、回溯、动态规划和贪心算法等核心知识,通过清晰易懂的解释和丰富的代码示例,以及生动形象的全彩插图和在线动画图解,揭示算法工作原理和数据结构底层实现,教授读者如何选择和设计算法来解决不同类型的问题,切实提升编程技能,构建完整的数据结构与算法知识体系。
内 容 提 要 本书结合实际应用场景讲解数据结构和算法,涵盖常用、常考的数据结构和算法的原理讲解、代码实现和应用场景等。 本书分为11章。第1章介绍复杂度分析方法。第2章介绍数组、链表、栈和队列这些基础的线性表数据结构。第3章介绍递归编程技巧、8种经典排序、二分查找及二分查找的变体问题。第4章介绍哈希表、位图、哈希算法和布隆过滤器。第5章介绍树相关的数据结构,包括二叉树、二叉查找树、平衡二叉查找树、递归树和B 树。第6章介绍堆,以及堆的各种应用,包括堆排序、优先级队列、求Top K、求中位数和求百分位数。第7章介绍跳表、并查集、线段树和树状数组这些比较高级的数据结构。第8章介绍字符串匹配算法,包括BF算法、RK算法、BM算法、KMP算法、Trie树和AC自动机。第9章介绍图及相关算法,包括深度优先搜索、广度优先搜索、拓扑排序
本书从一系列有趣的生活实例出发,全面介绍了构造算法的基础方法及其广泛应用,生动展现了算法的趣味性和实用性。书中介绍了算法在多个领域的应用,如图像处理、物理实验、计算机图形学、数字音频处理、机器学习等。其中,既有各种大名鼎鼎的算法,如神经网络、遗传算法、离散傅里叶变换算法、KNN、贝叶斯算法,也有不起眼的排序和概率计算算法。本书讲解浅显易懂而不失深度和严谨,对程序员有很大的启发意义。书中所有示例都与生活息息相关,充分地展现了算法解决问题的本质,让你爱上算法,乐在其中。本书在第1版的基础上新增了图像处理算法、游戏开发中检测碰撞常用的分离轴 (SAT)算法、垃圾邮件过滤相关的算法、中文分词算法、限流算法、手写数字识别和变声器等,进一步提升趣味性。 本书适合软件开发人员、编程和算法爱好者以及
深度学习和传统机器视觉技术相融合,可以大大提高AI 技术的效率和精度。本书分上、下两篇,共19 章内容,详细讲解了机器视觉及深度学习的理论和编程实践。上篇介绍理论算法。包括机器视觉的经典图像处理算法、深度学习的理论基础和目前常用的深度学习框架。下篇介绍编程环境及系统搭建。讲解了机器视觉图像处理算法及深度学习的编程工具 VC 、Python 和 OpenCV;利用 VC 和 Python 工具,搭建图像处理的工程界面;介绍了常用的9 种深度学习框架的获得方法、安装设置、工程创建,以及深度学习工程的编译、训练、评估与部署方法。每一个搭建的工程,都提供一套可下载的源代码程序,方便读者下载学习。本书理论与实践兼顾,可为从事机器视觉技术及人工智能研究和应用的工程技术人员提供帮助,也可供高等院校相关专业师生学习参考。
本书将数学理论与实例相结合,这些实例以*先进的通用机器学习框架为基础,由Python实现,向读者介绍更复杂的算法。全书共25章,包括机器学习模型基础、损失函数和正则化、半监督学习导论、高级半监督分类、基于图的半监督学习、聚类和无监督学习模型、高级聚类和无监督学习模型、面向营销的聚类和无监督学习模型、广义线性模型和回归、时序分析导论、贝叶斯网络和隐马尔可夫模型、*大期望算法、成分分析和降维、赫布学习、集成学习基础、高级提升算法、神经网络建模、神经网络优化、深度卷积网络、循环神经网络、自编码器、生成对抗网络导论、深度置信网络、强化学习导论和高级策略估计算法。
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
本书通过对图的邻接矩阵、Laplacian矩阵、signlessLaplacian矩阵及关联矩阵性质的研究,证明了一些图类的谱确定性,发现并证明了几类不能由谱确定的同谱图类,拓宽了谱确定图类的范围;对复杂网络的社团结构提取算法进行了研究。全书共分6章,章给出了相关概念及符号表示,列举了已有的谱确定图类及图谱理论在计算机科学中的应用;第2章归类了图的谱性质,给出了后面证明中要用到的基本引理;第3章证明了似双星树的谱确定性;第4章证明了几类单圈图的谱确定性;第5章证明了几类双圈图的谱确定性;第6章研究了复杂网络社团发现算法。本书是一本专著,也可以作为高等学校计算机、数学及其他相关专业研究生和本科高年级图论及相关算法的,还可以供从事图谱理论方面的科技工作者参考。
估计算法作为数据融合技术的重要组成部分,其性能评估对于图像融合、目标识别、目标跟踪等具有重要的理论和现实意义。本书围绕估计算法性能评估的理论与算法进行了深入研究,从不同角度对估计算法进行评估,阐述几种综合、全面、具有互补性的度量方法,以更好地丰富和完善估计技术的性能评估理论。
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。
《迷茫的旅行商:一个无处不在的计算机算法问题》概述了旅行商问题的起源和历史,并阐述了其许多重要的应用范围,如基因组测序、计算机处理器设计、音乐整理、行星寻找,等等。此外还探讨了人类如何在不借助计算机的情况下解决这个令人着迷的数学问题。 《迷茫的旅行商:一个无处不在的计算机算法问题》图文并茂,生动有趣,适合所有对旅行商和数学感兴趣的读者。