部分开始解决问题第二部分算法分析第三部分算法设计范式第四部分一些的算法第五部分基本数据结构第六部分树第七部分图

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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×××。源代码及其工程文件可从华信教育资源网（http://www.hxedu.com.cn）免费下载。本书既可作为Qt 的学习和参考用书，也可

本书是一本简明的MATLAB优化算法综合性参考书，以MATLAB R2016b软件版本为基础，根据常用优化算法编写，包含多种优化算法的MATLAB应用方法，是读者掌握MATLAB在优化算法中应用的有力工具。 全书分为四个部分共18章，包括MATLAB应用基础、常规优化算法、智能优化算法和综合应用。第一部分从MATLAB基础知识开始，详细介绍编程和程序设计、二维绘图、三维绘图、GUI应用等内容； 第二部分介绍MATLAB线性规划、非线性规划、无约束一维极值、无约束多维极值、约束优化方法、二次规划、多目标函数的优化方法等内容； 第三部分介绍免疫优化算法及其MATLAB实现、粒子群优化算法的MATLAB实现、遗传优化算法的MATLAB实现、小波变换的MATLAB实现、神经网络的MATLAB实现等内容； 第四部分主要介绍MATLAB在分形维数和经济金融*优化中的应用。在本书的*后，附录中还给出了MATLAB基本命令

近年来，随着数据获取能力的不断提高和计算机的飞速发展，人们获得的数据信息越来越多，数据维数越来越高，如何寻找这些海量高维数据信息中潜在的规律，更好地为人类服务，是目前人工智能面临的挑战之一。 在没有标签信息的情况下，对高维数据实施维数约简的同时进行归类分析，挖掘数据的内在低秩结构，是当前机器学习的一个难点、也是热点之一。谱聚类作为聚类分析的一种，不仅对初始值和数据噪声有更好的鲁棒性，而且实施简单，可以被标准的线性代数方法进行有效求解。因此，基于低秩结构学习的谱聚类理论和方法在机器学习、人工智能、大数据技术方面有着更加广阔的应用空间。 本书主要研究了基于低秩结构学习的谱聚类理论与方法，从矩阵和张量两方面进行研究。重点关注紧凑低秩表示学习、鲁棒的无监督特征选择学习、图正则化低秩因

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成功地开发基于微服务架构的应用软件，需要掌握一系列全新的架构思想和实践。在这本独特的书籍中，世界十大软件架构师之一、微服务架构先驱Chris Richardson收集、分类并解释了44个架构设计模式，这些模式用来解决诸如服务拆分、事务管理、查询和跨服务通信等难题。 本书的目标是让架构师和程序员学会使用微服务架构成功开发应用程序。 书中不仅讨论了微服务架构的好处，还描述了它们的弊端。读者将掌握如何在使用单体架构和使用微服务架构之间做出正确的权衡。 【谁应该阅读本书】 本书的重点是架构和开发，适合负责开发和交付软件的任何人（例如开发人员、架构师、CTO 等）阅读。 本书侧重于解释微服务架构的设计模式和其他概念。无论读者使用何种技术栈，我的目标都是让你们可以轻松读懂这本书。你只需要熟悉企业应用程序架构和设计的

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