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。

《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。

这是一本关于数据结构和算法的书，以Java为描述语言，介绍了计算机编程中常用的数据结构和算法。全书共13章，讲述了常见的数据结构、排序算法、位运算、树、递归、回溯算法、贪心算法、双指针和滑动窗口、BFS和DFS、前缀和、动态规划、并查集、其他经典算法等知识。本书内容丰富，实用性强，通过示例练习和问题分析等方式，详细讲解了与算法有关的知识点。本书附赠视频讲解二维码，以及源代码。 本书适合程序员、计算机专业相关师生，以及对算法感兴趣的读者阅读。

本书共13章，依次讲述程序设计基础、算法基础、排序、查找、搜索、字符串匹配、图论、动态规划、高级数据结构、数论、组合数学、计算几何基础、博弈论。 书中提供了大量习题和答案供读者学习使用。 本书可作为高等学校计算机相关专业算法设计类课程的教材，也可供对算法设计、程序设计竞赛感兴趣的读者自学使用。

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。

内容介绍 本书基于Python全面介绍了机器学习在信贷风控领域的应用与实践，从原理、算法与工程实践3个维度全面展开，包含21种实用算法和26个解决方案。 作者是智能风控、人工智能和算法领域的专家，曾在多家知名金融科技企业从事风控算法方面的研究与实践，经验丰富，本书得到了风控领域9位专家的高度评价。 全书一共8章，每个章节都由问题、算法、案例三部分组成，具有系统性和实战性。 第1-2章讲解了信贷业务的基础知识以及常用的规则引擎、信用评估引擎的建模方法。 第3章以项目冷启动为背景，讲解了风控领域应用广泛的迁移学习方法。 第4-5章介绍了幸存者偏差与不均衡学习中所使用的无监督学习与半监督学习方法。 第6章阐述了无监督的异常识别算法，该算法常用于数据清洗与冷启动项目，是反欺诈引擎中常用的个体欺诈检测方法。 第7章分享了一

这是一本可帮助读者深度理解并全面掌握ClickHouse运行原理并进行实践开发的工具书，涵盖了ClickHouse的时代背景、发展历程、核心概念、基础功能、运行原理、实践指导等多个维度的内容，尤其是在ClickHouse*核心的部分 MergeTree表引擎与分布式方面，书中对其实现原理和应用技巧进行了详细解读。 本书采用浅显易懂的语言 大量演示案例 大量示意图例的形式呈现，以求让读者在*短的时间内，以*舒服的方式，获得*核心的知识。本书的理论观点来自作者在OLAP领域10余年的工作思考与总结；功能与实操的素材来自作者在工作中对ClickHouse的深度应用与实践；原理解析部分的素材来自对大量专业文献的钻研与源码级的调试与解读。 本书在逻辑上分为三大部分： 第1~2章从宏观的角度出发，描述了时代背景、ClickHouse的发展历程及其核心特点。其中，对MOLAP、ROLAP和HORAP三

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。

本书首先从迁移学习采用的技术出发，系统地介绍每一类迁移学习算法，包括基于非负矩阵分解、概率模型、传统深度学习、对抗深度学习、模型融合以及图神经网络等的迁移学习算法。针对每一类算法，从问题定义、算法原理、算法流程等方面重点进行介绍。然后针对迁移学习的应用场景，介绍典型的应用案例。后，介绍迁移学习在百度飞桨平台上的实践。本书旨在让迁移学习或者相关领域研究人员系统地掌握迁移学习的各类算法，熟悉各类应用场景，为迁移学习落地实践提供指导和帮助。

本书较为系统地介绍最优化领域中比较成熟的基本理论与方法。基本理论包括最优化问题解的必要条件和充分条件以及各种算法的收敛性理论。介绍的算法有：无约束问题的最速下降法、Newton法、拟Newton法、共辄梯度法、信赖域算法和直接法；非线性方程组和最小二乘问题的Newton法和拟Newton法；约束问题的罚函数法、乘子法、可行方向法、序列二次规划算法和信赖域算法等。还介绍了线性规划的基本理论与单纯形算法以及求解二次规划的有效集法。并简单介绍了求解全局最优化问题的几种常用算法。 作为基本工具，本书在附录中简要介绍了求解线性方程组的常用直接法和选代法以及MATLAB初步知识。

本书主要关注如何构建高能效具有学习能力的脉冲型神经元网络硬件，并且提供建立具有学习能力的脉冲型神经元网络硬件协同设计、协同优化方法。完整地描述从高级算法到底层硬件实现的细节。本书同样涵盖了脉冲型神经元网络中的许多基础知识和关键点。 本书从对脉冲型神经元网络的概述开始，讨论基于速率的人工神经网络的应用和训练，介绍实现神经网络的多种方法，如通用处理器和专用硬件，数字加速器和模拟加速器。同时展示了一个为能适应神经网络动态编程而建立的高能效加速器，验证脉冲神经网络的基础概念和流行的学习算法，简介脉冲神经网络硬件。后面的章节为读者介绍三个实现前述章节学习算法的设计案例（两个基于传统CMOS工艺，一个基于新兴的纳米工艺）。本书的结尾对脉冲型神经元网络硬件进行总结与展望。

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

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）

在线广告是一个多学科交融的领域，本书力求系统地讲解在线广告的架构和算法，让读者对在线广告有一个整体的认识。全书共15章，第1~3章介绍在线广告的发展简史、样式与创意以及广告系统的架构流程等基础知识；第4~7章从品牌广告、搜索类广告、社交类广告和视频类广告4种典型的广告出发，详细讲解广告系统的更多设计细节； 第8~14章分类讲述在线广告中的重要研究领域，包括用户数据和定向算法、点击率预估与推荐算法、在线匹配、机制设计、低质量和敏感控制、实验架构和调参，以及数据监控和效果衡量； 第15章简要介绍在线广告的发展趋势。本书可作为对在线广告感兴趣的初学者的入门书籍，也可供在线广告相关领域的从业者阅读参考。

蝙蝠优化算法是一种新颖的模拟蝙蝠行为的群智能优化算法，因该算法有模型简单、参数少、通用性强等优点，故被广泛应用于解决实际问题。本书分为8章，第1～2章介绍蝙蝠优化算法的基本框架、研究进展，并讨论了蝙蝠算法的全局收敛性问题；第3～6章从蝙蝠算法的全局搜索方式、局部搜索方式、全局/局部搜索的平衡策略、全局/局部搜索的集成策略等方面介绍作者的工作；第7～8章围绕软件缺陷预测问题，分别构造多目标软件缺陷预测模型和高维多目标软件缺陷预测模型，并有针对性地设计相应的多目标蝙蝠优化算法和高维多目标蝙蝠优化算法来对模型进行求解，从而为解决相关问题提供参考。本书适合从事智能计算研究与应用的科技工作者和工程技术人员阅读使用，也可以作为高等院校计算机科学与技术、控制科学与工程等学科高年级本科生及研究生的教学

图像去噪、去模糊、修补、超分辨率和压缩感知重建等图像反问题的求解在工程实践中有重要的应用价值, 也是近些年来图像处理领域的前沿热点。本书着重对图像反问题病态性的数值分析和基于算子分裂的图像反问题求解方法进行了较系统的研究和介绍。全书共分6章, 内容包括预备知识、图像反问题病态性数值分析及正则化方法、自适应正则化参数估计和基于算子分裂的图像反问题并行求解方法等。本书中的研究方法虽以图像去噪、去模糊、修补和压缩感知重建等复原类问题为例, 但也可推广至图像分割、高光谱分解、图像压缩等图像处理问题当中。本书适于作为高等学校教师及研究生的参考教材, 或供从事图像处理的科技工作者自学或进修选用。

Qt是软件开发领域中非常著名的C++可视化开发平台。本书以Qt 5.11为平台，介绍Qt和QML编程及其应用开发。全书分为5个部分。第1部分为Qt基础，在上一版的基础上增加了Qt操作表格处理软件Excel数据和字处理软件Word数据的内容。第2部分为Qt综合实例，重新设计了电子商城系统、MyWord字处理软件、微信客户端程序。第3部分为Qt扩展应用OpenCV，首先配置OpenCV-3.4.3，然后介绍典型图片处理。第4部分为QML和Qt Quick及其应用，介绍了QML及Qt Quick相关内容，【综合实例】为多功能文档查看器。第5部分为附录，介绍了C++相关知识和Qt 5简单调试。本书提供配套的视频，分析典型案例，通过扫描二维码播放。为了方便读者上机练习，书中实例提供源代码，其编号为CH×××。

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。

《算法笔记》内容包括：C/C++快速入门、入门模拟、算法初步、数学问题、C++标准模板库（STL）、数据结构专题（二章）、搜索专题、图算法专题、动态规划专题、字符串专题、专题扩展。《算法笔记》印有二维码，用来实时更新、补充内容及发布勘误的。《算法笔记》可作为计算机专业研究生入学考试复试上机、各类算法等级考试（如PAT、CSP等）的辅导书，也可作为“数据结构”科目的考研教材及辅导书内容的补充。《算法笔记》还是学习C语言、数据结构与算法的入门辅导书，非常适合零基础的学习者对经典算法进行学习。

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。