《算法竞赛入门经典(第2版)》是一本算法竞赛的入门与提高教材,把C/C语言、算法和解题有机地结合在一起,淡化理论,注重学习方法和实践技巧。全书内容分为12章,包括程序设计入门、循环结构程序设计、数组和字符串、函数和递归、C与STL入门、数据结构基础、暴力求解法、高效算法设计、动态规划初步、数学概念与方法、图论模型与算法、高级专题等内容,覆盖了算法竞赛入门和提高所需的主要知识点,并含有大量例题和习题。书中的代码规范、简洁、易懂,不仅能帮助读者理解算法原理,还能教会读者很多实用的编程技巧;书中包含的各种开发、测试和调试技巧也是传统的语言、算法类书籍中难以见到的。《算法竞赛入门经典(第2版)》可作为全国青少年信息学奥林匹克联赛(NOIP)复赛教材、全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NOI)和ACM国际大学生程序
本书版曾创下销售100000本的辉煌业绩,并被翻译成四种语言,其原因不言自明。ScottMeyers的C实用方法描述了编程专家所采用的规则,即他们几乎总是在做或总是在避免的事。遵循这些规则可以产生整洁、正确和高效的代码……
“本书提供了有关现代贝叶斯统计方法的重要题材,文笔流畅,语言优美,其突出的特点是包括大量实际应用,涉及若干领域中AIC和BIC模型选择标准的运用和对比,通过效用理论以独特方式处理贝叶斯决策论,并论述了贝叶斯过程的频度特性,配备了可以扩展与加深书中内容的有趣和适中的自学练习。”——MichaelJ.Evans,MathematicalReview“以严密、纯熟的文笔介绍贝叶斯建模的基本原则,选材深思熟虑,按照研究生层次引入贝叶斯方法。”——JournaloftheAmericaStatisticalAssociation贝叶斯“后验分布”或“预测分布”是对有关未知参或未来观测所需了解的每项事物的概括。本书以一种强有力和贴切的方式说明了如何运用贝叶斯统计技术,引导读者从具体数据中推测有关科学、医疗与社会问题的结论。本书解释了贝叶斯方法论所需的一些细微假设,并展示了如何运用这些假设
《算法竞赛入门经典(第2版)》是一本算法竞赛的入门与提高教材,把C/C语言、算法和解题有机地结合在一起,淡化理论,注重学习方法和实践技巧。全书内容分为12章,包括程序设计入门、循环结构程序设计、数组和字符串、函数和递归、C与STL入门、数据结构基础、暴力求解法、高效算法设计、动态规划初步、数学概念与方法、图论模型与算法、高级专题等内容,覆盖了算法竞赛入门和提高所需的主要知识点,并含有大量例题和习题。书中的代码规范、简洁、易懂,不仅能帮助读者理解算法原理,还能教会读者很多实用的编程技巧;书中包含的各种开发、测试和调试技巧也是传统的语言、算法类书籍中难以见到的。《算法竞赛入门经典(第2版)》可作为全国青少年信息学奥林匹克联赛(NOIP)复赛教材、全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NOI)和ACM国际大学生程序
为了彻底理解是什么使得Linux能正常运行以及其为何能在各种不同的系统中运行良好,你需要深入研究内核最本质的部分。内核处理CPU与外界间的所有交互,并且决定哪些程序将以什么顺序共享处理器时间。它如此有效地管理有限的内存,以至成百上千的进程能高效地共享系统。它熟练地统筹数据传输,这样CPU不用为等待速度相对较慢的硬盘而消耗比正常耗时更长的时间。 《深入理解Linux内核,第三版》指导你对内核中使用的最重要的数据结构、算法和程序设计诀窍进行一次遍历。通过对表面特性的探究,作者给那些想知道自己机器工作原理的人提供了颇有价值的见解。书中讨论了Intel特有的重要性质。相关的代码片段被逐行剖析。然而,本书涵盖的不仅仅是代码的功能,它解释了Linux以自己的方式工作的理论基础。 本书将使你了解Linux的所有内部工
控制系统原理及相近课程是高等学校工科学生的核心课程之一。《国外计算机科学教材系列:现代控制系统(第11版)(英文版)》一直是该类课程畅销全球的教材范本,至今已出版至第11版。主要内容包括控制系统导论、系统数学模型、状态空间模型、反馈控制系统的特性、反馈控制系统的性能、反馈系统的稳定性、根轨迹法、频率响应方法、频域稳定性、反馈控制系统设计、状态变量反馈系统设计、鲁棒控制系统和数字控制系统等。《国外计算机科学教材系列:现代控制系统(第11版)(英文版)》的例子和习题大多取材于现代科技领域中的实际问题,新颖而恰当。学习和解决这些问题,可以使学生的创造性精神得到潜移默化的提升。 《国外计算机科学教材系列:现代控制系统(第11版)(英文版)》可作为高等学校工科(自动化、航空航天、电力、
本书介绍了常见的数据结构,如链表、堆栈、队列、树、哈希表等,并对查找、排序等进行了算法分析,还给出了相应的Java实现。本书逻辑结构严谨,主次分明,可用做计算机或程序员参考用书。
“本书提供了有关现代贝叶斯统计方法的重要题材,文笔流畅,语言优美,其突出的特点是包括大量实际应用,涉及若干领域中AIC和BIC模型选择标准的运用和对比,通过效用理论以独特方式处理贝叶斯决策论,并论述了贝叶斯过程的频度特性,配备了可以扩展与加深书中内容的有趣和适中的自学练习。”——MichaelJ.Evans,MathematicalReview“以严密、纯熟的文笔介绍贝叶斯建模的基本原则,选材深思熟虑,按照研究生层次引入贝叶斯方法。”——JournaloftheAmericaStatisticalAssociation贝叶斯“后验分布”或“预测分布”是对有关未知参或未来观测所需了解的每项事物的概括。本书以一种强有力和贴切的方式说明了如何运用贝叶斯统计技术,引导读者从具体数据中推测有关科学、医疗与社会问题的结论。本书解释了贝叶斯方法论所需的一些细微假设,并展示了如何运用这些假设
本书取材于作者在多所国际知名讲授”小波信号处理”课程时的讲义,作者以信号处理的问题为背景,用浅显的数学语言阐述小波理论及应用,使读者可以透过复杂的数学公式来窥探小波的精髓,但又不致陷入小波纯数学理论的迷宫。本书既可以让计算机及电子工程系的学生了解工程问题的数学描述.又可以让数学系的学生了解数学公式的工程意义,是一本极有价值的及参考书。