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这是一本关于算法设计和分析的教材。本书围绕算法设计进行组织,对每种算法技术选择了多个典型范例进行分析,把算法的理论跟实际存在的问题结合起来,具有很大的启发性。本书侧重算法设计思路,不再赘述算法复杂度的分析,每章都从实际问题出发,经过深入的具体分析引出相应的算法的设计思想,并对算法的正确性和复杂性进行合理的分析和论证。本书覆盖面很宽,且含有200多道精彩的习题,还扩展了PSPACE问题、参数复杂性等内容。
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![计算机程序设计艺术半数值算法 [美]克努特(Knuth) 9787111227182 机械工业出版社](images/model/guan/url_none.png)
计算机程序设计艺术半数值算法 [美]克努特(Knuth) 9787111227182 机械工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
关于算法分析的这多卷论著已经长期被公认为经典计算机科学的定义性描述。迄今已出版的完整的三卷已经组成了程序设计理论和实践的惟一的珍贵资源,无数读者都赞扬Knuth的著作对个人的深远影响,科学家们为他的分析的美丽和优雅所惊叹,而从事实践的程序员已经成功地将他的“ 菜谱式”的解应用到日常问题上,所有人都由于Knuth在书中表现出的博学、清晰、精确和高度幽默而对他无比敬仰。 第2卷为半数值算法,分“随机数”和“算术”两章。本卷总结了主要算法范例及这些算法的基本理论,广泛剖析了计算机程序设计与数值分析间的相互联系。
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并行算法设计与性能优化 刘文志 著 9787111501022 机械工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
《高性能计算技术丛书:并行算法设计与性能优化》是“并行计算与性能优化”系列的第1本,主要讲解了并行计算的核心理论、算法设计和实践,以及代码的性能优化,第2本和第3本则涵盖了并行编程方法与优化实践、科学计算与企业级应用的并行优化等重要主题,这些内容被许多开发人员视为“不传之秘”。本书作者是国内的并行计算专家,曾任英伟达并行计算工程师和百度在线高级研发工程师,在该领域的经验和修为极为深厚,他毫不吝啬地将自己多年的积累呈现在这3本书中,得到了百度深度学习研究院“杰出科学家”吴韧的高度评价和强烈推荐。 《高性能计算技术丛书:并行算法设计与性能优化》结合大量示例和伪代码,详细介绍了单核代码的性能优化和向量化技术,在现代多核处理器上如何设计并行算法,以及基于GPU和移动处理器(ARM)的代码
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本书全面介绍了深度学习及计算机视觉中*基础的知识,并结合*常见的应用场景和大量实例,带领读者进入丰富多彩的计算机视觉领域。作为一本“原理+实践”教程,本书在讲解原理的基础上,通过有趣的实例带领读者一步步亲自动手,不断提高动手能力,而不是枯燥和深奥原理的堆砌。 全书共13章,分为2篇。第1篇基础知识,介绍了人工智能发展历程、计算机视觉概要、深度学习和计算机视觉中的基础数学知识、神经网络及其相关的机器学习基础、卷积神经网络及其一些常见结构,后对*前沿的趋势进行了简单探讨。第2篇实例精讲,介绍了Python基础、OpneCV基础、*简单的分类神经网络、图像识别、利用Caffe做回归、迁移学习和模型微调、目标检测、度量学习和图像风格迁移等常见的计算机视觉应用场景。本书从第5章开始包含很多有趣和实用的代码示例。从第7章开
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开发健壮的软件需要高效的算法,然后程序员们往往直至问题发生之时,才会去求助于算法。《算法技术手册》讲解了许多现有的算法,可用于解决各种问题。通过阅读它,可以使您学会如何选择和实现正确的算法,来达成自己的目标。另外,书中的数学深浅适中,足够使您可以了解并分析算法的性能。 较之理论而言,本书更专注于应用。《算法技术手册》提供了高效的代码解决方案,使用多种语言进行编写,让您可以轻松地将其应用于特定的工程当中。通过本书,您可以: ·解决特定代码的问题,或者提升既有解决方案的性能 ·快速找到与您所解决的问题相关的算法,并决定哪个算法才是适合的那一个 ·探索使用C、C++、Java以及Ruby实现的算法解决方案以及开发小贴士 ·了解算法预期的性能,以及它达到高性能时所需要的条件 ·发现
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内容介绍 本书基于Python全面介绍了机器学习在信贷风控领域的应用与实践,从原理、算法与工程实践3个维度全面展开,包含21种实用算法和26个解决方案。 作者是智能风控、人工智能和算法领域的专家,曾在多家知名金融科技企业从事风控算法方面的研究与实践,经验丰富,本书得到了风控领域9位专家的高度评价。 全书一共8章,每个章节都由问题、算法、案例三部分组成,具有系统性和实战性。 第1-2章讲解了信贷业务的基础知识以及常用的规则引擎、信用评估引擎的建模方法。 第3章以项目冷启动为背景,讲解了风控领域应用广泛的迁移学习方法。 第4-5章介绍了幸存者偏差与不均衡学习中所使用的无监督学习与半监督学习方法。 第6章阐述了无监督的异常识别算法,该算法常用于数据清洗与冷启动项目,是反欺诈引擎中常用的个体欺诈检测方法。 第7章分
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