《算法竞赛入门经典》： 《算法竞赛入门经典》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、CH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》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
《乐高机械结构设计》详细讲解了6大类100多款乐高机械结构作品，包括齿轮机构、连杆机构、传动机构、机械手、变速箱和综合装配等几种类别。一书在手，可以基本掌握常用的机械结构设计方法。本书尝试在乐高科技零件和机械结构设计之间建立一座桥梁，为机械原理的物化表现提供一套解决方案。想学习、加强结构设计的乐高爱好者和机械专业的学生都可一读。本书采用互联网 设计理念，读者随时可以通过手机扫码获得在线技术支持，使阅读、使用本书不再有任何障碍和困难。 《乐高机械结构设计》的目标读者是乐高机器人、机械结构爱好者、高校机械类专业学生、机械设计从业人士。跟随本书中的案例进行搭建、设计，可以让读者在充满趣味的过程中掌握很多机械结构设计知识。 《乐高简单机械创意设计》定位于乐高入门级培训和技术指导，讲解了5个
AI可解释性（Python语言版） 《AI可解释性（Python语言版）》全面介绍了AI可解释性的概念和可用技术，使机器学习系统更易于解释。书中提出的方法可以应用于几乎所有现有的机器学习模型：线性和逻辑回归、深度学习神经网络、自然语言处理和图像识别等等。 随着机器学习的发展，如今人们越来越多地使用人工智能体来执行以前由人类处理的关键任务(医疗、法律和金融等等)。虽然智能体的设计原则已被理解，但目前的大多数深度学习模型对人类理解而言是 不透明的 。《AI可解释性(Python语言版)》从理论和实践的角度填补了这个新兴主题文献方面的空白，使读者能够快速地使用可解释性AI的工具和代码。 Python可解释AI（XAI）实战 主要内容 ● 在机器学习生命周期的不同阶段规划和实施 XAI ● 评估目前流行的各种XAI开源工具的优缺点 ● 介绍如何处理机器学
《C++ Primer中文版 第5版》 这本久负盛名的C++经典教程，时隔八年之久，终于迎来重大升级。除令无数程序员从中受益，甚至为之迷醉的――C++大师Stanley?B.?Lippman的丰富实践经验，C++标准委员会原负责人Josée?Lajoie对C++标准的深入理解，以及C++先驱Barbara?E.?Moo在C++教学方面的真知灼见外，更是基于全新的C++11标准进行了全面而有效的内容更新。难能可贵的是，书中所有示例均全部采用C++11标准改写，这在经典升级版中极其罕见――充分体现了C++语言的重大进展及其全面实践。书中丰富的教学辅助内容、醒目的知识点提示，以及精心组织的编程示范，让这本书在C++领域的地位更加不可动摇。 无论是初学者入门，或是中gao级程序员提升使用，本书均为不容置疑的优选。 《C++ Primer习题集(第5版)》 C++ Primer（Fifth Edition）由三位C++大师Stanley B. Lippman、Josée Lajoie和Barbara E. Moo合作
本书是为帮助企业各级管理人员理解ERP原理、指导思想、运行机制、项目实施和应用而编写的，重点在企业内部管理信息集成。对我国大多数企业来讲，实施ERP从实现内部信息集成起步，是由浅入深、由里及外的现实可行的步骤。内部集成是企业管理信息化长征。本书强调信息技术与业务流程密不可分的关联，根据首先提出ERP概念的美国Gartner Group公司历次研究报告介绍ERP，根据倡导MRP概念的美国运营管理协会（APICS，创始时名为“美国生产与库存管理协会”）出版的经典文献介绍内部集成应用。
故事形象、生动。用猫的形象演绎了“长坂坡”这一名段。《京剧猫·长坂坡》适合7-10岁喜欢卡通动漫的小朋友阅读使用。《京剧猫·长坂坡》由连环画出版社出版。
本书着眼于系统设计前的需求分析，它是整个开发过程（如何设计人们想要的产品和系统）中最有挑战性的一部分。通过对一些需求分析中的常见误区和问题的分析和讨论，从和客户沟通开始，深入研究一些可能的需求，澄清用户和开发者的期望值，最终给出了能够大幅度提高项目成功几率的一些建议方法。 本书由该领域内公认的两位作者合著，搜集了他们在大大小小的公司里加起来超过60年的、在工作中发现、提炼和检验之后的观点。在本书中描述的原则并不局限于软件开发，还涉及到所有需要为他人设计和制作产品的领域。这些技巧已经成功的应用于开发所有类型的产品和系统——包括计算机硬件和软件、家具、建筑和书籍等等。
当我在Control DataCorporation(CDC)的人工智能组工作参与开发学习系统时，一个同事问我为什么使用Cray如此强大的巨型计算机系统却只是用来运行自适应学习程序及学习仿真，他觉得气象学及军事侦察才需要强大的计算机来进行运算。气象学需要处理大量的数据并且能够快速及时地预测天气情况；空中侦察需要从不同的航线及角度获得许多视觉数据，对这些数据进行比较、识别，以便获知哪些目标是移动的，而哪些不是；但为什么一个教育学习系统需要这么高计算能力的计算机呢？ 许多人认为现如今的教学软件压根儿没有那么难。显示几个多选题并为结果打分能有多大计算量呢？ 我询问我的同事，为什么气象学及军事应用需要大量的计算呢？他回答，它们有非常多的数据需要收集、管理、快速分析，并且需要呈现可视化的结果。哼哼，这听起来很耳熟，多像我
