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大数据算法-好书天下
计算机类

大数据算法

大数据算法是大数据得以有效应用的基础,也是有志于从事大数据以及相关领域工作必须学习的课程。本书由从事大数据研究的专家撰写,系统地介绍了大数据算法设计与分析的理论、方法和技术。本书共分为10章,第1章概述大数据算法,第2章介绍时间亚线性算法,第3章介绍空间亚线性算法,第4章概述外存算法,第5章介绍大数据外存查找结构,第6章讲授外存图数据算法,第7章概述MapReduce算法,第8章通过一...

遗传算法-好书天下
计算机类

遗传算法

《遗传算法:理论应用与软件实现》全面系统地介绍了遗传算法的基本理论,重点介绍了遗传算法的经典应用和国内外的新发展。全书共分11章。第1章概述了遗传算法的产生与发展、基本思想、基本操作以及应用情况;第2章介绍了基本遗传算法;第3章论述了遗传算法的数学基础;第4章分析了遗传算法的多种改进方法;第5章初步介绍了进化计算理论体系;第6章介绍了遗传算法应用于数值优化问题;第7章介绍了遗传算法应用...

非线性系统手册-好书天下
计算机类

非线性系统手册

《非线性系统手册(第5版):混沌,分形,元胞自动机,遗传算法,基因表达式编程,支持向量机,小波,隐马尔可夫模型,模糊逻辑与C++、JAVA和SymbolicC++程序》内容共分18章;第1章介绍一维、二维的非线性混沌映射,第2章介绍时间序列分析,第3章介绍平面自治系统,第4章介绍非线性哈密顿系统,第5章介绍非线性耗散系统,第6章介绍非线性动力学系统,第7章介绍混沌控制,第8章介绍混沌同...

深入理解OpenCV-好书天下
计算机类

深入理解OpenCV

opencv是最常见的计算机视觉库之一,它提供了许多经过优化的复杂算法。本书对已掌握基本opencv技术同时想提高计算机视觉的实践经验的开发者来讲是一本非常好的书。每章都有一个单独的项目,其背景也在这些章节中进行了介绍。因此,读者可以依次学习这些项目,也可以直接跳到感兴趣的项目进行学习。 《深入理解opencv:实用计算机视觉项目解析》详细讲解9个实用的计算机视觉项目,通过本书的...

经济学中的数学-好书天下
经济管理

经济学中的数学

《经济学中的数学》(作者卡尔·P·西蒙、劳伦斯·布鲁姆)主要介绍高等数学在经济学中的应用。主要包括八个部分。第一部分为导论(第1-5章),主要介绍一元微积分及其应用。第二部分(第6-11章)介绍线性代数及其在经济学中的应用,包括线性方程组及其解法、矩阵代数、行列式等内容。第三部分(第12-15章)介绍多元微分并重点应用于比较静态分析。第四部分(第16-22章)主要是最优化方面的内容,包...

经典算法的起源-好书天下
计算机类

经典算法的起源

在计算机出现之前,算法就已经存在了。本书旨在介绍经典算法及其起源,提供解决问题的新思路,让读者知其然并知其所以然。本书从最基础的“什么是算法”开始讨论,首先介绍如何评价算法的性能,然后展开讨论与图、搜索和排序相关的经典算法,解释“算法是怎么运作的”,*后介绍PageRank和深度学习两个大型算法应用。本书用通俗易懂的语言来描绘算法世界,穿插有趣的文化历史故事和简单易懂的例子,不涉及艰深...

高级编译器设计与实现-好书天下
计算机类

高级编译器设计与实现

本书涵盖了现代微处理器编译器的设计和实现方面的所有高级主题。 本书首先介绍编译器的结构、符号表管理、中间代码结构、运行时支持等问题,探讨过程内的控制流分析、数据流分析、依赖关系分析和别名分析的各种方法,并介绍一系列的全局优化。接下来,讲述过程间的控制流分析、数据流分析和别名分析,以及程间优化和如何应用过程间信息来改善全局优化。然后,讨论有效利用层次存储系统的优化技术。最后,详细介...

强化学习精要-好书天下
计算机类

强化学习精要

《强化学习精要:核心算法与TensorFlow 实现》用通俗幽默的语言深入浅出地介绍了强化学习的基本算法与代码实现,为读者构建了一个完整的强化学习知识体系,同时介绍了这些算法的具体实现方式。从基本的马尔可夫决策过程,到各种复杂的强化学习算法,读者都可以从本书中学习到。本书除了介绍这些算法的原理,还深入分析了算法之间的内在联系,可以帮助读者举一反三,掌握算法精髓。书中介绍的代码可以帮助读...

零基础学大数据算法-好书天下
计算机类

零基础学大数据算法

《零基础学大数据算法》是通俗易懂的大数据算法教程。通篇采用师生对话的形式,旨在用通俗的语言、轻松的气氛,帮助读者理解大数据计算领域中的基础算法和思想。 《零基础学大数据算法》由背景篇、理论篇、应用篇和实践篇四部分组成。背景篇介绍大数据、算法、大数据算法等基本概念和背景;理论篇介绍解决大数据问题的亚线性算法、磁盘算法、并行算法、众包算法的基本思想和理论知识;应用篇介绍与大数据问题息...

多智能体机器学习--强化学习方法-好书天下
计算机类

多智能体机器学习–强化学习方法

本书主要介绍了多智能体机器人强化学习的相关内容。全书共6章,首先介绍了几种常用的监督式学习方法,在此基础上,介绍了单智能体强化学习中的学习结构、值函数、马尔科夫决策过程、策略迭代、时间差分学习、Q学习和资格迹等概念和方法。然后,介绍了双人矩阵博弈问题、多人随机博弈学习问题,并通过3种博弈游戏详细介绍了纳什均衡、学习算法、学习自动机、滞后锚算法等内容,并提出LR-I滞后锚算法和指数移动平...

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