算法是计算机科学领域*重要的基石之一。算法是程序的灵魂,只有掌握了算法,才能轻松地驾驭程序开发。算法详解系列图书共有4卷,本书是第1卷 算法基础。本书共有6章,主要介绍了4个主题,它们分别是渐进性分析和大O表示法、分治算法和主方法、随机化算法以及排序和选择。附录A和附录B简单介绍了数据归纳法和离散概率的相关知识。本书的每一章均有小测验、章末习题和编程题,这为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利。本书为对算法感兴趣的广大读者提供了丰富而实用的资料,能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生,想要培养和训练算法思维和计算思维的IT专业人士,以及在准备面试的应聘者和面试官阅读参考。
算法详解系列图书共有4卷,本书是第2卷 图算法和数据结构。本书共有6章,主要介绍了3个主题,分别是图的搜索和应用、*短路径以及数据结构。附录简单回顾了渐进性表示法。本书的每一章均有小测验、章末习题,这为读者的自我检查以及进一步学习提供了方便。 本书提供了丰富而实用的资料,能够帮助读者提升算法思维能力。本书适合计算机专业的高校教师和学生,想要培养和训练算法思维和计算思维的IT专业人士,以及正在准备面试的应聘者和面试官阅读参考。
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科,比较复杂,学习门槛高,但本书巧妙地避开了晦涩难懂的数学公式和证明,即便没有数学基础,也能零基础入门。 本书专注于中文的自然语言处理,以Python及其相关框架为工具,以实战为导向,详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法。三位作者在人工智能、大数据和算法领域有丰富的积累和经验,是*、前明略数据和七牛云的资深专家。同时,本书也得到了*达摩院高级算法专家、七牛云AI实验室Leader等专家的高度评价和鼎力推荐。 全书一共11章,在逻辑上分为2个部分: *部分(第1、2、11章) 主要介绍了自然语言处理所需要了解的基础知识、前置技术、Python科学包、正则表达式以及Solr检索等。 第二部分(第5-10章) 第3~5章讲解了词法分析相关的技术,包括中文分词技术
本书示例丰富,图文并茂,以让人容易理解的方式阐释了算法,旨在帮助程序员在日常项目中更好地发挥算法的能量。书中的前三章将帮助你打下基础,带你学习二分查找、大O表示法、两种基本的数据结构以及递归等。余下的篇幅将主要介绍应用广泛的算法,具体内容包括:面对具体问题时的解决技巧,比如,何时采用贪婪算法或动态规划;散列表的应用;图算法;Kzui近邻算法。
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。
随着复杂网络研究的深入发展和研究领域的不断 扩展,其应用日益广泛。近年来各类数学建模竞赛中 ,基于复杂网络的题目层出不穷,但目前大部分数学 建模书籍中都没有涉及复杂网络的相关内容,而复杂 网络方面的专著偏重于基础理论和方法,涉及算法程 序实现的很少。 将基本理论和计算机算法实现相结合正是本书编 写的初衷。孙玺菁、司守奎编著的《复杂网络算法与 应用》共计9章,主要涉及复杂网络静态特征,各种 网络模型,复杂网络上的传播模型和动力学分析,复 杂网络上的同步研究,复杂网络中的搜索策略,复杂 网络中的社团结构,网络层次分析法,网络博弈论。 基于Matlab给出了作者自主编写的函数和程序,并对 书中出现的大部分例题配备了程序,便于学生从理论 和求解两个角度入手学习复杂网络的相关理论,在学 习中举一反三、
本书采用大量图片,通过详细的分步讲解,以直观、易懂的方式展现了7个数据结构和26个基础算法的基本原理。第1章介绍了链表、数组、栈等7个数据结构;从第2章到第7章,分别介绍了和排序、查找、图论、安全、聚类等相关的26个基础算法,内容涉及冒泡排序、二分查找、广度优先搜索、哈希函数、迪菲-赫尔曼密钥交换、k-means算法等。 本书没有枯燥的理论和复杂的公式,而是通过大量的步骤图帮助读者加深对数据结构原理和算法执行过程的理解,便于学习和记忆。将本书作为算法入门的第一步,是非常不错的选择。
本书是一本面向中高级程序员的算法教程,借助Python语言,用经典的算法、编码技术和原理来求解计算机科学的一些经典问题。全书共9章,不仅介绍了递归、结果缓存和位操作等基本编程组件,还讲述了常见的搜索算法、常见的图算法、神经网络、遗传算法、k均值聚类算法、对抗搜索算法等,运用了类型提示等Python高级特性,并通过各级方案、示例和习题展开具体实践。 本书将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联,定位独特,示例经典,适合有一定编程经验的中高级Python程序员提升用Python解决实际问题的技术、编程和应用能力。
本书系统地介绍了各种常用的算法设计策略,包括递归、分治法、蛮力法、回溯法、分枝限界法、贪心法、动态规划、概率算法和近似算法等,并详细讨论了各种图算法和计算几何设计算法。全书既注重原理又注重实践,配有大量图表、练习题、上机实验题和在线编程题,内容丰富,概念讲解清楚,表达严谨,逻辑性强,语言精练,可读性好。本书既便于教师课堂讲授,又便于自学者阅读,适合作为高等院校 算法设计与分析 课程的教材,也可供ACM和各类程序设计竞赛者参考。
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。
本书旨在系统介绍基于Moreau?Yosida正则化的非光滑优化理论与方法,主要内容包括凸集和凸函数的概念、次梯度和Moreau?Yosida正则化有关性质;求解非光滑优化问题的束方法,以及牛顿束方法和有限记忆束方法;提出非光滑优化的共轭梯度算法,包括改进的PRP算法和改进的HS算法以及Barzilai和Borwein(BB)算法,并给出了求解大规模非光滑问题的数值案例,供读者参考;提出非光滑优化的信赖域算法,包括调和信赖域算法和投影梯度信赖域算法在非光滑问题中的应用。
计算机辅助地图制图(computer-aidedcartography,CAC)是地图学与地理信息系统学科的基础之一,旨在解决地理空间数据在媒介上的可视化问题。该学科基础的奠定及其发展与地图学、地理信息系统技术、计算机科学、几何学、图形学及图像处理技术等的发展密不可分。因此,为了系统地阐述CAC的基本原理和算法,本书分为如下8章:第1章为绪论,讨论CAC的源起、基本过程和硬件系统;第2章为CAC的理论基础,论述学习CAC的初等几何、图论、计算几何、图像处理及数字地面模型方面的知识;第3章讨论CAC的数据模型,包括矢量数据模型、栅格数据模型及矢量栅格的相互转换;第4章论述矢量数据处理算法,涵盖内容比较广泛;第5章为栅格数据处理算法,介绍常见的区域填充算法、距离变换图和骨架图生成算法及褶积滤波算法等;第6章为网络地图制图,阐述CAC在网络时代的发
机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 《机器学习实战》第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 《机器学习实战》通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计
本书是与 十二五 普通高等教育本科*规划教材《计算机算法设计与分析(第5版)》配套的辅助教材和国家精品课程教材,分别对主教材中的算法分析题和算法实现题给出了解答或解题思路提示。为了提高学生灵活运用算法设计策略解决实际问题的能力,本书还将主教材中的许多习题改造成算法实现题,要求学生设计出求解算法并上机实现。本书教学资料包含各章算法实现题、测试数据和答案,可在华信教育资源网免费注册下载。本书内容丰富,理论联系实际,可作为高等学校计算机科学与技术、软件工程、信息安全、信息与计算科学等专业本科生和研究生学习计算机算法设计的辅助教材,也是工程技术人员和自学者的参考书。
本书较全面地叙述了智能控制的基本理论、方法和应用。全书共分17章,主要内容为模糊控制的基本原理和应用、神经网络控制的基本原理和应用、智能优化算法及其应用。 本书系统性强,突出理论联系实际,叙述深入浅出,适合于初学者学习。书中给出了一些智能算法的仿真实例和MATLAB仿真程序,并配有一定数量的习题和上机操作题,可作为高等院校工业自动化、计算机应用、电子工程等专业的高年级本科生和硕士研究生的教材,也适合从事工业自动化领域的工程技术人员阅读和参考。
在我们生活的世界中,各种各样形形色色的事物和现象,其中都必定包含着科学的成分。在这些成分中,有些是你所熟知的,有些是你未知的,有些是你还一知半解的。面对未知的世界,好奇的你是不是有很多疑惑、不解和期待呢?!“形形色色的科学”趣味科普丛书,把我们身边方方面面的科学知识活灵活现、生动有趣地展示给你,让你在畅快阅读中收获这些鲜活的科学知识!《BR》 21世纪,飞速发展的计算机技术深入到手机、电视、数码相机、游戏机等的生活产品中。计算机都是依靠程序来运行的。为了编写出能够在计算机上运行良好的程序就必须学习计算机算法的知识。本书用流程图、程序语言等日常生活中经常出现的事物为工具,以图解的形式讲解了算法的相关知识,即使是不具备计算机知识的初学者,也能够轻松理解。
本书是《算法设计与分析(第4版)》配套辅助教材。本书将结合原教材的内容,进一步讨论和讲解原教材中的重点和难点,问题分析,求解思路和方法,为读者深刻体会问题求解的核心思想提供帮助。由于原教材的内容有一定的深度和难度,读者在学习和解答习题过程中会遇到一定的困难,因此本书选择了原教材的一些典型的习题和难题,给出详细的解答和分析。本书内容丰富,观点新颖,理论联系实际。不仅可用作高等学校计算机专业本科生和研究生学习计算机算法设计的教材,而且也适合广大工程技术人员和自学读者学习参考。
MATLAB计算机视觉与机器认知 这是一本用 MATLAB演示计算机视觉原理的基础理论著作,从*初等的视频图像转换入手,层层递进,理论与实战并重但侧重于实战,借助混合编程及图形用户界面(GUI)设计,以简洁的方式展现了有一定挑战性的视频识别、目标跟踪、行为分析等关键视觉技术;同时扩展到机器认知层面,介绍仪器字符识别、机器故障诊断等有趣的应用,使读者可以在*短的时间内完成入门、进阶、精通与实战的跨越。 本书主编、副主编均在中国科学院、 985工程 大学国家重点实验室从事智能算法设计与应用的研究,部分理论功底扎实的优秀研究生也参加了主要章节的编撰。 本书既可作为算法工程师、高校教师和广大科技工作者的参考资料,也可作为高校相关专业的研究生教材和高年级大学生毕业设计的工具书。