好书天下
算法之禅：递推与递归
算法是个有趣的东西—针对某个问题设计算法的时候，不会的人感觉像“大海捞针”，而会的人则感觉像“一苇渡江”。高手的头脑里都有一张“算法地图”，算法之间不是孤立的，而是彼此连通的。算法之间的内在联系有很多，但挖掘到根源上，就是递推与递归两种思想。本书从深度解析递推和递归这两个基本算法思想开始，用它们贯穿起了《算法导论》中的几十个经典算法，包括排序、查找、回溯、贪心、分治、动态规划、图算法等...
标签：算法
第18页嵌入式系统软件设计中的常用算法
《嵌入式系统软件设计中的常用算法》根据嵌入式系统软件设计需要的常用算法知识编写而成。基本内容有：线性方程组求解、代数插值和曲线拟合、数值积分、能谱处理、数字滤波、数理统计、自动控制、数据排序、数据压缩和检错纠错等常用算法。从嵌入式系统的实际应用出发，用通俗易懂的语言代替枯燥难懂的数学推导，使读者能在比较轻松的条件下学到最基本的常用算法，并为继续学习其他算法打下基础。 《嵌入式系统...
蚁群算法及其应用
蚁群算法是意大利学者Dorigo等人于1991年创立的，是继神经网络、遗传算法、免疫算法之后的又一种新兴的启发式搜索算法。蚂蚁群体是一种社会性昆虫，它们有组织、有分工，还有通讯系统，它们相互协作，能完成从蚁穴到食物源寻找最短路径的复杂任务。模拟蚂蚁群体智能的人工蚁群算法具有分布计算、信息正反馈和启发式搜索的特点，不仅在求解组合优化问题中获得广泛应用，而且也用于连续时间系统的优化。 ...
动手学深度学习
本书旨在向读者交付有关深度学习的交互式学习体验。书中不仅阐述深度学习的算法原理，还演示它们的实现和运行。与传统图书不同，本书的每一节都是一个可以下载并运行的 Jupyter记事本，它将文字、公式、图像、代码和运行结果结合在了一起。此外，读者还可以访问并参与书中内容的讨论。 全书的内容分为3个部分：第一部分介绍深度学习的背景，提供预备知识，并包括深度学习最基础的概念和技术；第二部分...
强化学习：原理与Python实现
本书理论完备，涵盖主流经典强化学习算法和深度强化学习算法；实战性强，基于Python、Gym、TensorFlow 2、AlphaZero等构建，配套代码与综合案例。全书共12章，主要内容如下。 第1章：介绍强化学习的基础知识与强化学习环境库Gym的使用，并给出完整的编程实例。 第2～9章：介绍强化学习的理论知识。以Markov决策过程为基础模型，覆盖了所有主流强化学习理论...
算法训练营：海量图解+竞赛刷题（入门篇）
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...
算法与数据结构（第二版）
本书是《计算机学科教学计划1993》的配套教材之一。它覆盖了《计算机学科教学计划1993》中开列的关于算法与数据结构主科目的所有知识单元。其主要内容有：算法与数据结构的概念、抽象数据类型（ADT）、基于序列的ADT（如表，栈，队列和串等）。反映层次关系的ADT（如树，堆和各种平衡树等）、关于集合的ADT（如字典，优先队列和共查集等）、算法设计的策略与技巧、排序与选择算法、图的算法、问题...
数据挖掘原理与算法
《数据挖掘原理与算法》(第2版)是一本全面介绍数据挖掘和知识发现技术的专业书籍，它系统地阐述了数据挖掘和知识发现技术的产生、发展、应用以及相关概念、原理和算法，对数据挖掘中的主要技术分支，包括关联规则、分类、聚类、序列、空间以及Web挖掘等进行了理论剖析和算法描述。《数据挖掘原理与算法》(第2版)的许多内容是作者们在攻读博士学位期间的工作总结，一方面，对于相关概念和技术的阐述尽量先从理...
离散数学及其应用(原书第4版)
离散数学及其应用：原书第4版，ISBN：9787111075776，作者：（美）Kenneth H.Rosen著；袁崇义[等]译
计算机真实感图形的算法基础
《计算机真实感图形的算法基础》是系统介绍计算机真实感图形基础理论与算法的一本专著。全书共分九章，包括图形学基础、光照模型原理、简单画面绘制算法、光线跟踪、纹理映射、阴影生成、光能辐射度方法、实时图形绘制技术、自然景物仿真、颜色等。《计算机真实感图形的算法基础》的特点是内容全面，取材新颖，注重算法，力求实用。除系统叙述计算机真实感图形生成的基本概念、基本算法外，作者还注意结合亲身实践体会...