《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
本书是蓝桥杯大赛软件类入门教程，详细讲解了蓝桥杯大赛软件类入门阶段的核心知识点，也是大赛必考和常考的知识点，包括数据结构、基本算法、搜索、数学、动态规划、图论等。 本书用大量的大赛真题作为例题，帮助读者巩固知识点的应用； 代码简洁精要，可作为比赛模板； 文字简洁明快，实现了较好的易读性。 本书适合正在学编程语言或刚学过编程语言，算法和数据结构零基础的算法竞赛初学者，帮助读者学习的知识点、建立计算思维、提高建模能力和编码能力； 本书也可用于其他算法竞赛（全国青少年信息学奥林匹克竞赛（NOI）、国际大学生程序设计竞赛（ICPC）、中国大学生程序设计竞赛（CCPC）、中国高校计算机大赛 团体程序设计天梯赛等）的入门学习。
"《算法不难 》结合300多幅示意图与70个算法示例（Python实现）直观地讲述36种常用经典算法的相关知识和9种经典算法思想，帮助读者深入理解相关算法的原理与设计思想，为后续学习高级算法夯实基础。 《算法不难 》分为5章。第1章介绍算法的基本概念以及如何正确使用和设计算法等相关知识；第2章介绍排序算法的基本思想以及冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序和基数排序十大排序算法；第3章首先介绍图算法的基础知识，然后介绍路径搜索、广度优先搜索、深度优先搜索、最小生成树、单源最短路径、最大流等常用图算法。第4章介绍字符串处理算法的相关知识，涵盖字符串基础知识以及字符串判断、字符串匹配、字符串排序和字符串压缩等。第5章介绍枚举、递推、递归、分治、贪心、动态规划、迭代
《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
随着机器视觉技术的飞速发展，大量需要使用机器视觉代替人工检测的需求应运而生。Halcon在开发机器视觉项目中表现出的高效性和稳定性，使其应用范围非常广泛。本书将针对机器视觉的原理和算法，以及如何应用算法解决问题进行探讨和说明，并利用Halcon对各种机器视觉算法进行举例，让读者全面、深入、透彻地理解Halcon机器视觉开发过程中的各种常用算法的原理及其应用方法，提高实际开发水平和项目实战能力。同时，也为机器视觉项目的管理者提供项目管理和技术参考。 《Halcon机器视觉算法原理与编程实战》适合需要全面学习机器视觉算法的初学者，希望掌握Halcon进行机器视觉项目开发的程序员，需要了解机器视觉项目开发方法的工业客户、机器视觉软件开发项目经理、专业培训机构的学员，以及对机器视觉算法兴趣浓厚的人员阅读。
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。
本书是NOIP算法竞赛的入门教材，重点介绍算法设计竞赛的相关知识体系，将C/C 语言、算法和解题有机地结合在一起，注重理论与实践相结合，着重培养学生的计算思维能力。 本书内容涵盖了NOIP竞赛普及组和提高组所需掌握的绝大部分知识点、常见的算法分析设计及实现技巧和方法，主要内容包括计算机的基础知识，算法描述、设计工具，C/C 程序设计语言，数据结构及其相关基础算法，算法设计技术基础，数论、概率论及组合数学基础等。本书以历年相关竞赛常见考试题型及题例作为例题解析和习题。书中的绝大部分代码规范、简洁、易懂，不仅能帮助读者理解信息技术中的算法原理，在掌握各类经典算法的同时还能学会很多实用的编程技巧，提高分析解决实际问题的能力。 本书可作为全国青少年信息学奥林匹克联赛(NOIP)初/复赛、全国青少年信息学奥林匹克
作者莱维汀基于丰富的教学经验，开发了一套全 新的算法分类方法。该分类法站在通用问题求解策略 的高度，对现有大多数算法准确分类，从而引领读者 沿着一条清晰、一致、连贯的思路来探索算法设计与 分析这一迷人领域。本书作为第3版，相对前版调整 了多个章节的内容和顺序，同时增加了一些算法，并 扩展了算法的应用，使得具体算法和通用算法设计技 术的对应更加清晰有序；各章累计增加了70道习题， 其中包括一些有趣的谜题和面试问题。 《算法设计与分析基础（第3版）》十分适合用作 算法设计和分析的基础教材，也适合任何有兴趣探究 算法奥秘的读者使用，只要读者具备数据结构和离散 数学的知识即可。
本书以MATLABR2020a软件为基础，详细介绍各种智能算法的原理及MATLAB在智能算法中的应用，是一本MATLAB智能算法设计的综合性参考书。全书以智能算法原理及MATLAB应用为主线，结合各种应用案例，详细讲解智能算法在MATLAB中的实现方法。 全书共分为3部分：第一部分为基础知识；第二部分介绍经典的智能算法及其在MATLAB中的实现方法，包括遗传算法、免疫算法、蚁群算法、粒子群算法、小波分析、神经网络算法和模糊逻辑控制等内容；第三部分详细介绍智能算法在工程中的应用，包括模糊神经网络在工程中的应用、遗传算法在图像处理中的应用、神经网络在参数估计中的应用、基于智能算法的PID控制器设计等内容。 本书以工程应用为目标，内容讲解深入浅出、循序渐进，既可作为高等院校理工科相关专业研究生、本科生的教材，也可作为广大科研工程技术人员的参
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。
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
本书图文并茂、通俗易懂，详细讲解常用的算法知识，又融入大量的竞赛实例和解题技巧，可帮助读者熟练应用各种算法解决实际问题。本书总计8章。第1章讲解STL，涉及双端队列、优先队列、位图、集合、映射和STL中的常用函数；第2章讲解实用的数据结构，涉及并查集、倍增、稀疏表、区间最值查询、最近公共祖先、树状数组和线段树；第3章讲解查找算法，涉及散列表、字符串模式匹配和字典树；第4章讲解平衡树，涉及树高与性能、平衡二叉搜索树、树堆和伸展树；第5章讲解图论提高方面的知识，涉及连通图与强连通图、桥与割点、双连通分量的缩点和Tarjan算法；第6章讲解图论算法，涉及最小生成树、最短路径、拓扑排序和关键路径；第7章讲解搜索算法提高方面的知识，涉及剪枝优化、嵌套广度优先搜索、双向广度优先搜索和启发式搜索；第8章讲解动态规划
《算法零基础一本通（Python版）》使用 Python 指导读者从零开始学习算法 ：由基础数据结构开始，逐步解说信息安全算法，*后也讲解了人工智能入门领域的 KNN 和 K-means 算法。《算法零基础一本通（Python版）》包含约 120 个程序实例，使用约 600 张完整图例，深入讲解了 7 种数据结构和数十种算法，此外也针对国内外著名公司招聘程序员的算法考题做了讲解。《算法零基础一本通（Python版）》实用性强、案例丰富，适合有一定 Python 基础的读者使用，也可作为大中专院校及培训机构的参考教材。
本书介绍在嵌入式系统中的机器学习算法优化原理、设计方法及其实现技术。内容涵盖通用嵌入式优化技术，包括基于SIMD指令集的优化、内存访问模式优化、参数量化等。并在此基础上介绍了信号处理层面的优化，包括AI推理算法及基于神经网络的AI算法训练-推理联合的优化理论与方法。其中信号处理层面优化包括了基于线性代数的快速近似算法、基于多项式的快速卷积构造技术、基于数据二进制结构的快速乘法算法等；在AI推理层面，介绍了机器学习推理模型共性结构、运算图中各个算子的计算优化途径；另外对基于神经网络AI算法，阐述了如何将推理阶段的运算量约束以及底层数据量化约束加入训练代价函数，从算法训练端减少运算量以提升AI嵌入式系统的运行效率；此外本书还通过多个自动搜索优化参数并生成C代码的例子介绍了通用的嵌入式环境下机器学习
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。
本书全面、系统地总结了在准备程序员面试过程中的数据结构与算法。本书首先详细讨论整数、数组、链表、字符串、哈希表、栈、队列、二叉树、堆和前缀树等常用的数据结构，然后深入讨论二分查找、排序、回溯法、动态规划和图搜索等算法。除了介绍相应的基础知识，每章还通过大量的高频面试题系统地总结了各种数据结构与算法的应用场景及解题技巧。本书适合所有正在准备面试的程序员阅读。无论是计算机相关专业的应届毕业生还是初入职场的程序员，本书总结的数据结构和算法的基础知识及解题经验都不仅可以帮助他们提高准备面试的效率，还可以增加他们通过面试的成功率。
本书内容包括经典的算法设计技术，主要介绍数据结构和标准模板库、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯算法、分支限界算法、图的搜索算法、图论、数论和组合数学问题。本书包括大量的问题实例，并在北京大学、浙江大学和杭州电子科技大学在线题库中精选原题，详细地分析解题的方法，深入浅出地讲解用到的算法，章后的上机练习题也选自在线题库中的典型题目，供读者练习，以巩固所学算法。本书内容基本上涵盖了目前大学生程序设计竞赛所要掌握的算法。 本书结构清晰、内容丰富，适合作为计算机科学与技术、软件工程以及相关学科算法课程的教材或参考书，特别适合有志于参加信息学竞赛和ACM大学生程序设计竞赛的读者学习和训练。
