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这是一部从技术原理、工程实践和进阶提升3个维度讲解Spring Cloud微服务架构与开发的著作。 作者在Spring Cloud微服务领域有丰富的工程实践经验，它将带领读者零基础入门Spring Cloud微服务，并快速掌握动手实践能力，*终进阶为Spring Cloud微服务领域的技术达人。 全书共21章，分为4个部分： *部分准备篇（第1~2章） 首先对微服务和Spring Cloud的概念、优劣势、功能模块等做了整体性的介绍，然后演示了如何搭建Spring Cloud的开发环境，*后对Spring Boot做了详细的介绍。 第二部分基础篇（第3~7章） 对Eureka 注册中心、客户端负载均衡 Ribbon、声明式 REST 客户端 Feign、Hystrix服务容错处理、API 网关等Spring Cloud的重要模块的技术原理、配置、使用等做了详尽的讲解。 第三部分实战篇（第8~14章） 对微服务架构中的普遍问题给出了实战解决方案，包括选择配置中心、自研发配置
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本书从算法之美娓娓道来，没有高深的原理，也没有枯燥的公式，通过趣味故事引出算法问题，包含50多个实例及海量图解，结合学生提问，分析算法本质，并给出代码实现的详细过程和运行结果。本书的特色和价值：（1）实例丰富，通俗易懂 从有趣的故事引入算法，结合大量实例讲解，从简单到复杂，使读者从实例中体会算法设计思想。（2）海量图解，简单有趣 通过海量图解，对算法进行分解剖析，使复杂难懂的问题变得简单有趣，给读者带来巨大的阅读乐趣，在阅读中不知不觉地学到算法知识。（3）深入浅出，透析本质 用关键代码描述算法，既简洁易懂，又能抓住本质；算法思想描述及注释使代码更加通俗易懂。对算法的分析丰富细致，既有逐步推导结论的过程，又有直观绘图展示。（4）实战演练，循序渐进 每个算法讲解后会进行实战演练，
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算法设计与分析——以ACM大学生程序设计竞赛在线题库为例 赵端阳 王超 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
本书内容包括经典的算法设计技术，主要介绍数据结构和标准模板库、递归与分治策略、动态规划、贪心算法、回溯算法、分支限界算法、图的搜索算法、图论、数论和组合数学问题。本书包括大量的问题实例，并在北京大学、浙江大学和杭州电子科技大学在线题库中精选原题，详细地分析解题的方法，深入浅出地讲解用到的算法，章后的上机练习题也选自在线题库中的典型题目，供读者练习，以巩固所学算法。本书内容基本上涵盖了目前大学生程序设计竞赛所要掌握的算法。 本书结构清晰、内容丰富，适合作为计算机科学与技术、软件工程以及相关学科算法课程的教材或参考书，特别适合有志于参加信息学竞赛和ACM大学生程序设计竞赛的读者学习和训练。
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深度学习算法实践闫涛 周琦电子工业出版社9787121337932 正版旧书，保证质量，此书为单本而非一套，电子发票！
本书以深度学习算法入门为主要内容，通过系统介绍Python、NumPy、SciPy等科学计算库，深度学习主流算法，深度学习前沿研究，深度学习服务云平台构建四大主线，向读者系统地介绍了深度学习的主要内容和研究进展。本书介绍了Python、NumPy、SciPy的使用技巧，面向谷歌推出的开源深度学习框架TensorFlow，向读者展示了利用TensorFlow和Theano框架实现线性回归、逻辑回归、多层感知器、卷积神经网络、递归神经网络、长短时记忆网络、去噪自动编码机、堆叠自动编码机、受限玻尔兹曼机、深度信念网络等，并将这些技术用于MNIST手写数字识别任务。本书不仅讲述了深度学习算法本身，而且重点讲述了如何将这些深度学习算法包装成Web服务。本书旨在帮助广大工程技术人员快速掌握深度学习相关理论和实践，并将这些知识应用到实际工作中。 本书可以作为各类深度学习培训
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算法竞赛入门经典——习题与解答 陈锋 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《算法竞赛入门经典——习题与解答》是在《算法竞赛入门经典（第2 版）》的基础上，延伸出来的一本习题与解答图书，它把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，是一本算法竞赛的入门和提高教材。 《算法竞赛入门经典——习题与解答》分为5 章。第1 章是各种编程训练技巧以及C 11 语法特性的简单介绍。第2 章精选了一部分《算法竞赛入门经典（第2 版）》的习题进行分析、解答。第3 章是ACM/ICPC 比赛真题分类选解，挑选了近些年ACM/ICPC 比赛中较有价值的题目进行分析并解答。第4～5 章是比赛真题选译，整理并翻译了近几年来各大区域比赛中笔者认为值得学习训练的比赛真题。 如果你对算法感兴趣，如果你是一名程序员或即将成为一名程序员，如果你想大幅提升自己的算法思维能力，如果你有志于参加ACM/ICPC、NOIP、NOI
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机器学习：从公理到算法 于剑 著 清华大学出版社 【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】
《机器学习：从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》是一本基于公理研究学习算法的书。共17章，由两部分组成。第一部分是机器学习公理以及部分理论演绎，包括第1、2、6、8章，论述学习公理以及相应的聚类、分类理论。第二部分关注如何从公理推出经典学习算法，包括单类、多类和多源问题。第3～5章为单类问题，分别论述密度估计、回归和单类数据降维。第7、9～16章为多类问题，包括聚类、神经网络、K近邻、支持向量机、Logistic回归、贝叶斯分类、决策树、多类降维与升维等经典算法。最后第17章研究了多源数据学习问题。 《机器学习：从公理到算法（中国计算机学会学术著作丛书）》可以作为高等院校计算机、自动化、数学、统计学、人工智能及相关专业的研究生教材，也可以供机器学习的爱好者参考。
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