《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。
《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
本书以海量图解的形式，详细讲解常用的数据结构与算法，又融入大量的竞赛实例和解题技巧。通过对本书的学习，读者可掌握12种初级数据结构、15种常用STL函数、10种二叉树和图的应用，以及8种搜索技术，并领悟不同的数据结构和算法的精髓，熟练应用各种算法解决实际问题。 本书总计9章。第1章讲解C 语言基础，包括语法、函数、递归和数组；第2章讲解算法入门知识，包括算法复杂度计算、贪心算法、分治算法和STL应用；第3章讲解线性表的应用，包括顺序表、单链表、双向链表、循环链表和静态链表；第4章讲解栈和队列的应用，包括顺序栈、链栈、顺序队列和链队列；第5章讲解树的应用，包括树的存储、二叉树遍历与还原、哈夫曼编码；第6章讲解图论基础，包括图的存储、图的遍历和图的连通性；第7章讲解图的应用，包括短路径、小生成树、拓扑排序
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
本书以海量图解的形式，详细讲解常用的数据结构与算法，并结合竞赛实例引导读者进行刷题实战。通过对本书的学习，读者可掌握22种高级数据结构、7种动态规划算法、5种动态规划优化技巧，以及5种网络流算法，并熟练应用各种算法解决实际问题。 本书总计8章。第1章讲解实用数据结构，包括并查集、优先队列；第2章讲解区间信息维护与查询，包括倍增、ST、RMQ、LCA、树状数组、线段树和分块；第3章讲解字符串处理，包括字典树、AC自动机和后缀数组；第4章讲解树上操作问题，包括点分治、边分治、树链剖分和动态树；第5章讲解各种平衡二叉树，包括Treap、伸展树和SBT；第6章讲解数据结构进阶，包括KD树、左偏树、跳跃表、树套树和可持久化数据结构；第7章讲解动态规划及其优化，包括背包问题、线性DP、区间DP、树形DP、数位DP、状态压缩DP、插头DP和动态规
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。
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。
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
本书由五部分组成：推荐系统的技术、评估、应用、人机交互及高级话题。第 一部分展示了如今构建推荐系统的流行和基础的技术，如协同过滤、基于语义的方法、数据挖掘方法和基于情境感知的方法。第二部分主要关注离线和真实用户环境下用于评估推荐质量的技术及方法。第三部分包括了一些推荐技术多样性的应用。首先简述了与工业实现和推荐系统开发相关的一般性问题，随后详细介绍了推荐系统在各领域中的应用：音乐、学习、移动、社交网络及它们之间的交互。第四部分包含了探讨一系列问题的文章，这些问题包括推荐的展示、浏览、解释和视觉化以及人工决策与推荐系统相关的重要问题。第五部分收集了一些关于高级话题的文章，例如利用主动学习技术来引导新知识的学习，构建能够抵挡恶意用户攻击的健壮推荐系统的合适技术，以及结合多种用户反
《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
本书在介绍软件性能测试概念的基础上，结合对实际测试案例的剖析，重点讲解了性能测试实战技术、LoadRunner工具的使用技巧和实际工作中的问题解答。 全书分为15章，内容从测试项目实战需求出发，除讲述了软件测试的分类以及测试的流程等外，还重点讲述了性能测试技术和LoadRunner 11.0与12.60工具应用的实战知识。为了有效地解决工作中遇到的问题，本书基于实践中经常遇到的问题汇总了几十个解决方案。详细的项目案例、完整的性能测试方案、计划、用例设计、性能总结及相关交付文档为您做好实际项目测试提供了很好的帮助，基于LoadRunner和第三方工具对象的开发为您进行性能测试锦上添花，相信本书一定会对您进行性能测试理论学习和实践大有裨益。 本书图文并茂，通俗易懂，适合性能测试设计人员、性能测试开发人员、性能测试分析人员、项目经理和测
《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
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。
