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本书由算法领域的知名专家Steven Skiena教授编写，其主要内容包括基本算法设计、算法分析、数据结构、排序与查找、图算法、动态规划以及难解问题与近似算法。 “设计”是本书的核心，作者不但以生动有趣的语言讲授了算法设计中的常用技术与思想，还着重教导我们应从已有经典设计和实现中汲取力量来完成问题求解，而这正是一个优秀算法工作者所的素养。为了更全面真实地展现作者的算法设计观，本书每章都给出了若干取自现实案例的精彩War Story，读者可以从中深刻体验到优秀算法设计的曲折历程。为了减轻阅读的难度，作者淡化了繁难的算法分析而仅仅给出性能结论与对比，这在同类算法书中是相当少见的。此外，本书配套网站包含大量算法设计资源以及作者本人的授课视频，为算法设计者提供了极大的便利。 本书长期居于算法畅销教材前列，是一本不
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1.结构合理：内容和实例先易后难，循序渐进；2.涵盖学习经验总结：在讲解知识点、分析实例及调试程序时，加入了作者在学习过程中的经验总结，指出了初学者常犯的错误，让读者少走弯路；3.代码均通过调试：所有代码在Visual C++ 6.0中调试过。代码也可以在Visual Studio 2003以上版本中直接运行，在代码最后加上system(pause)使程序暂停，以便查看运行结果；4.实例丰富：剖析了高等院校的部分考研题目。本书不仅介绍了数据结构和算法设计方面的理论知识，还结合具体案例讲述了算法的设计思路和实现过程。通过本书，读者不仅可以深入理解线性表、栈、队列、串、数组、广义表、树、图等数据结构，还可以掌握查找算法、排序算法、递推算法、递归算法、枚举算法、贪心算法、回溯算法、数值算法和实用算法等的实现方式。本书适合计算机专业的师生和软件开发人
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机器视觉及深度学习——经典算法与系统搭建 深度学习和传统机器视觉技术相融合，理论算法，编程环境，系统搭建，提供源代码
1、深度学习和传统机器视觉技术相融合，可以大大提高AI技术的效率和精度。2、本书内容全面，着眼应用，分为上、下两篇共19章内容，详细讲解了机器视觉及深度学习的理论和编程实践。3、介绍了经典图像处理算法、深度学习框架。4、讲解了编程工具VC 、Python和OpenCV；利用VC 和Python工具，搭建图像处理的工程界面。5、介绍了常用的9种深度学习框架的获得方法、安装设置、工程创建，以及深度学习工程的编译、训练、评估与部署方法。6、每一个搭建的工程，都提供一套可下载的源代码例程序，方便读者下载学习。
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算法漫步 乐在其中的计算思维 陈道蓄 李晓明 9787111687153 机械工业出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书是一本面向问题求解的计算机算法普及读物。笔者挑选了24个问题，有些属于计算机科学中的经典，有些则来自游戏等其他领域的场景，旨在提供一个不同于普通算法教科书的视野。在相关求解算法的介绍上大体遵循问题导入、算法思路、算法描述和算法分析的思路，从而使得对每一个问题和算法的讨论相对独立。全书可以任意顺序选读。 本书适合受过高中及其以上教育的读者，适合作为中学信息技术课程改革和大学计算机基础课的教学参考书，也有助于曾经学过计算机相关课程的读者加深关于算法的认识。
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并行算法设计与性能优化 刘文志 著 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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数据结构与算法 魏振钢 主编 编 大学教材大中专 正版图书籍 清华大学出版社
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群智能优化算法及其应用 雷秀娟 著 9787030346278 科学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《群智能优化算法及其应用》以群智能优化算法中的粒子群优化（ParticleSwarmOptimization，PSO）算法为主线，着重阐述了PSO算法的基本原理、改进策略，从解空间设计、粒子编码以及求解流程等方面进行了详细设计与阐述，对蚁群优化（AntColonyOptimization，ACO）算法、人工鱼群（ArtificialFishSchool，AFS）算法以及新颖的人工蜂群（ArtificialBeeColony，ABC）算法和细菌觅食优化（BacteriaForagingOptimization，BFO）算法等群智能优化算法也做了简要介绍，结合群智能优化机理，对PPI网络的功能模块聚类分析问题进行模型构建和算法设计，是本书的特色所在。 《群智能优化算法及其应用》可作为人工智能、计算机科学、管理科学、系统工程、自动化、生物信息学等专业高年级本科生、研究生和教师的参考书，也可供理工科其他专业的师生参考，还可供从事优化领域的科技人员阅读和参考。
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