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本書以視覺化方法為核心，構建了計算機科學領域數學基礎的完整知識體系，涵蓋數論、計數、代數、邏輯、組合數學、概率論、模運算、三角學、坐標系、矩陣變換、微分與積分學等核心內容，並通過160多幅插圖、90多張表格及典型例題，將抽象數學概念轉化為直觀的視覺模型，同時搭配緊密結合計算機實際應用場景的典型例題，幫助讀者掌握將數學知識應用於實際問題的能力。本書適合那些希望比較全面地瞭解計算機專業所必備的數學基礎的學生以及相關從業人員閱讀。無論是初學者夯實基礎，還是進階者拓展視野，都能從中獲益匪淺。
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《圖解算法入門：一本書掌握算法要點與訣竅》以直觀的圖解方式，系統講解了算法的基本概念、常用數據結構和典型算法實現，幫助讀者建立起清晰的算法思維框架。全書內容分為兩大部分：基礎知識篇和算法篇。基礎知識篇涵蓋變量、數組、數據結構等編程基礎；算法篇詳細解析遞歸、排序等核心算法，並通過大量插圖和生活化案例(如找零錢、漢諾塔謎題等)將抽象概念具象化，極大降低了理解難度。書中還提供了JavaScript示例程序，讀者無需搭建複雜環境，通過瀏覽器即可動手實踐，增強學習體驗。本書突出特點是“圖解+實戰”，幾乎每個算法都配有步驟圖示和偽代碼分析，避免純文字描述的枯燥，讓讀者在視覺化過程中輕鬆掌握算法的本質與應用場景。無論是希望入門編程的讀者，還是想要鞏固算法基礎的學習者，都能從中獲得扎實的知識儲備和解決實際問題的能力。本書適合編程初學者、學生以及對算法感興趣的讀者閱讀學習。
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群智能優化算法作為一種新興的智能優化技術和諸多交叉學科研究領域的前沿，受到了越來越多研究者的關注。這些算法受自然界生物進化過程和生物群體行為規律的啟發，吸收和融合了運籌學、生物學、物理學、計算數學、計算機科學、人工智能和控制論等學科思想和方法，在沒有集中控制且不提供全域信息的條件下，為求解傳統優化方法難以解決的非線性、不可微、不確定、多目標、分布式複雜優化問題提供了新思路和新手段，在諸多學科領域得到了成功應用。 本書選取了具有代表性的遺傳算法、差分進化算法、人工免疫算法、粒子群優化算法、蟻群優化算法、人工蜂群算法、細菌覓食優化算法、人工魚群算法、混合蛙跳算法、螢火蟲算法、布穀鳥搜索算法、狼群算法、禿鷹搜索優化算法、蝠鱝覓食優化算法、野狗優化算法和沙丘貓群優化算法16種群智能優化算法，重點講述了這些算法的基本原理、運算流程、主要參數和應用實例，特別是對每個應用實例都給出了詳細的MATLAB實現參考程序。 本書可作為高校本科生、研究生相關課程的教材或參考書，也可供相關工程技術人員自學參考。
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本書以讀者容易理解和接受的方式，系統介紹了算法設計與分析技術，其中算法設計技術包括模擬法、遞推法、蠻力法、分治法、減治法、貪心法、動態規劃法、深度優先搜索、廣度優先搜索、回溯法、A*算法、限界剪枝法、近似算法和隨機算法，算法分析技術包括時間複雜度、空間複雜度、確定性算法、非確定性算法、P類問題、NP類問題和NP完全問題。本書將經典問題和算法設計技術很好地結合起來，關鍵問題都給出了偽代碼的算法描述、動畫圖解和C++語言程序源碼，並在C++語言的典型編程環境下調試通過。本書案例豐富，敘述清晰，深入淺出，結合應用，符合算法學習者的認知規律，可作為計算機類專業的學生學習算法類課程的教材，也可供準備參加程序設計競賽卻無從下手的學生學習使用，還可作為算法愛好者的學習參考書。
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推薦系統一直以來是大數據決策和人工智能領域的一個重要研究方向。三支決策借鑒粒計算信息粒化和層次結構的思想，採用化繁為簡和分而治之的策略，為人們處理複雜決策問題和理解決策過程提供了一種新的研究途徑。《面向粒計算的時空三支推薦理論與方法》從時間與空間維度入手，以粒計算理論為基本出發點，以人工智能技術為指導思想，以時空特性為研究主線，以推薦系統為應用場景，來研究面向粒計算的時空三支推薦理論與方法。《面向粒計算的時空三支推薦理論與方法》的相關研究內容能夠適應大數據分析需求和複雜的決策環境，不僅能夠豐富三支決策理論的內涵和外延，形成一套可解釋性三支決策研究新體系，而且可以拓展智能推薦系統的應用範圍，推動其在應用人工智能技術領域的發展。
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本書按照綜合調度解決的主要問題類型將內容分為三個部分，即一般綜合調度篇、特殊設備綜合調度篇和分布式綜合調度篇。每一篇都對各自領域內存在問題的特點及其解決策略進行了詳盡的闡述，系統介紹了綜合調度研究的發展過程、作用和應用，並從綜合調度研究的深度、廣度和應用領域上為有興趣研究綜合調度的人員提供參考。 本書不僅通過對工藝樹循環分解綜合調度算法的深入研究，為當前存在的生產調度難題提供了切實可行的解決方案，而且通過對算法理念和技術手段的介紹，為推動製造業的智能化發展提供了有力的理論支持和實踐指導，為實現高效、精准的生產調度開闢了新的路徑。隨著全球經濟一體化進程加快以及市場競爭日益激烈，企業要想保持競爭優勢就必須不斷尋求技術創新，本書將助力企業在提升生產效率、降低成本、增強競爭力等方面提供有力支持。 本書可作為高等院校計算機科學與技術及相關專業的教學參考書，也可供企業生產管理人員、系統架構師、算法工程師閱讀使用，同時對從事生產調度與智能製造研究的科研人員具有重要的參考價值。
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本書聚焦於鯤鵬與昇騰計算生態，旨在通過通用計算（科學計算、工程計算）及人工智能計算領域的10個應用案例，介紹基於鯤鵬平臺和昇騰平臺進行應用開發，以及如何將現有的計算應用向鯤鵬平臺和昇騰平臺進行代碼移植和優化。書中案例涵蓋鯤鵬遷移工具（如畢昇編譯器）、昇騰AI框架（如CANN和MindSpore），強調應用性能優化實踐。本書包括“鯤鵬篇”和“昇騰篇”兩個部分，其中“鯤鵬篇”包含5章，覆蓋通用計算的5個應用案例（如分子動力學模擬等）；“昇騰篇”包含5章，介紹人工智能計算領域的5個應用案例（如模型訓練與模型推理等）。每章對應一個應用案例，每個應用案例包含應用背景、核心算法、代碼移植方法及性能優化策略等內容，呈現應用開發和遷移的實踐。本書適合鯤鵬與昇騰開發者、高性能計算工程師、計算機相關專業的學生及教師閱讀。
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本書由國際信息學奧林匹克競賽（IOI）科學委員會成員、IOI出題人米哈爾?福裡謝克參與創作，深入淺出地介紹了算法的基礎知識和原理，幫助讀者認識到算法不僅是理論上的概念，更是解決現實世界問題的有力工具。從第2章開始，每一章均配備了精心設計的問題和配套習題，書末附有習題解答。對於希望提升編程能力和備戰信息學競賽的師生而言，本書是一份寶貴的資源。
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本書系統介紹了各種可判定的一階理論及其在自動軟件和硬件驗證、定理證明與編譯器優化等場景中的具體應用，涵蓋了可滿足性（SAT）求解器和可滿足性模理論（SMT）求解器的核心技術，以及命題邏輯、線性算術和位向量等多種建模語言。作者通過大量實際案例展示了如何將複雜的計算問題轉化為形式化的邏輯問題，並借助高效的判定過程進行求解。本書不僅為研究人員提供了豐富的理論知識，還為高級軟件工程師和開發者提供了實用的參考指南。本書適合軟件工程師、計算機專業的學生以及對邏輯推理感興趣的讀者閱讀。
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世界一流大學和一流學科（“雙一流”）的建設目標要求大學全面提升學生的綜合素質，拓展國際視野，按照教育部關於“雙一流”高校的培養目標，編寫了這部《算法設計與實現（中英雙語版）》教材。本書主要內容包括算法概述、貪心算法、分治算法、動態規劃算法、回溯算法、分支限界算法、圖算法、概率分析和隨機算法等。本書內容翔實，圖文並茂，通俗易懂，適合普通高校工科類各年級本科生和研究生學習計算機算法及程序實現作為教材使用，也適合國際學院留學生作為學習算法與編程的教材或參考書。
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本書是“科學起跑線”叢書第四輯的一種，旨在向青少年科普算法、AI和量子信息的相關知識。我們生活在一個由算法驅動的時代，從車輛導航到電子支付，從醫療診斷到ChatGPT，我們的日常生活中每時每刻都會接觸到形形色色的算法。本書通過簡明易懂的語言，深入淺出地介紹算法的奧妙，揭示算法與大數據、人工智能、量子計算等前沿科技之間的深刻聯繫。沒有枯燥的描述，沒有難懂的公式，一切從生活實例出發，通過幽默的語言配以直觀的插圖來講解算法。
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智能優化算法在解決大空間、非線性、全域尋優、組合優化等複雜問題方面具有獨特的優勢，使其受到國內外學者的廣泛關注，並在信號處理、圖像處理、生產調度、任務分配、模式識別、自動控制和機械設計等眾多領域得到了成功應用。本書介紹了8種經典智能優化算法——遺傳算法、差分進化算法、免疫算法、蟻群算法、粒子群算法、模擬退火算法、禁忌搜索算法和神經網絡算法的來源、原理、算法流程和關鍵參數說明，並給出了具體的MATLAB仿真實例。對於要使用這些算法工具來解決具體問題的理論研究人員和工程技術人員，通過本書可以節省大量查詢資料和編寫程序的時間，通過仿真實例可以更深入地理解、快速地掌握這些算法。讀者對象：電子、通信、計算機、自動化、機器人、經濟學和管理學等學科以及信號處理、圖像處理、生產調度、任務分配、模式識別、自動控制和機械設計等領域，從事智能優化算法的理論研究人員和工程應用人員以及高等院校高年級本科生、研究生等。
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本書是演算法學習的寶典，為解決實際程式設計難題提供了強大工具。書中精心挑選50種在軟體發展中極為重要的演算法，對每種演算法與示例都進行了詳盡解釋，涵蓋資料結構操作、搜索策略、排序方法、圖形處理技術等。相比第1版，新版內容更豐富，範圍更廣泛，更新了部分過時資訊，增加了如機器學習中的演算法優化技巧、大資料處理方法，以及現代順序模型及其變體、實現大語言模型（LLM）的演算法、方法和架構等新興領域演算法。每一章都遵循相同結構：先介紹演算法基本概念與適用場景，接著通過代碼展示工作原理，最後進行實際案例分析，助力讀者將知識轉化為實踐技能。此外，本書注重培養演算法思維，剖析演算法背後的邏輯推理過程，可説明讀者學會設計有效演算法，在不斷變化的技術環境中保持競爭力，是程式師提升自我的寶藏資源 。
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通過一些耳熟能詳的故事（例如格林童話，福爾摩斯，哈利波特，回到未來，綠野仙蹤，等）來解釋計算的本質，講述一種系統化的問題求解思路。
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原本令人頭疼的算法知識在本書中變得親切易懂。《人人都能懂的算法書(全彩圖解版)》巧妙地將複雜概念融入動物角色——松鼠、烏龜和馴鹿的趣味對話與生動動作中，配以清晰的圖解，讓讀者仿佛在閱讀一本有趣的圖畫書，輕鬆掌握算法的基礎知識。《人人都能懂的算法書(全彩圖解版)》不僅詳細解釋了數據結構、搜索算法、排序算法、數據加密以及人工智能算法核心內容，還通過豐富的實例和Python練習，讓讀者能在計算機上親自運行程序，直觀感受算法的魅力。這種手腦並用的學習方式，讓算法學習變得不再枯燥。無論你是算法初學者，還是希望鞏固基礎知識的進階者，這本書都能滿足你的需求。它以直觀、易懂的方式，帶你走進算法的奇妙世界，讓你在輕鬆愉快的閱讀中，不知不覺成為算法達人。快來一起探索這本充滿樂趣與智慧的算法寶典吧!
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區間高維多目標進化算法是解決不確定性優化問題的有效方法之一，也是進化計算領域一個重要的研究方向。本書分為7章，第1、2章介紹了區間高維多目標進化算法相關背景、基本概念及基礎知識：第3～6章從Pareto支配關係、方向引導、指標選擇及博弈集成等方面探討了區間高維多目標進化算法的改進方式；第7章將區間高維多目標進化算法應用於移動邊緣計算卸載和功率分配聯合優化問題求解，從而為解決相關應用問題提供了參考。本書適合從事智能計算研究與應用的科技工作者和工程技術人員閱讀，也可作為高等院校計算機科學與技術、控制科學與工程等專業高年級本科生及研究生的參考書。
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本書為學術專著。本書內容包括捕魚算法思想起源、基本假設、模型構建和研究現狀，以及在矩陣特徵值求解、絕對值方程求解、約束優化問題等方面的應用。該算法在原理上通俗易懂，算法流程簡單清晰，易於編程實現，且其具備較好的魯棒性、優良的並行性、較強的全域搜索能力和較高的求解精度。本書可以作為計算機科學與技術、人工智能、智能科學與技術、數據科學與大數據技術、大數據管理與應用等專業的高年級本科生、碩士研究生、博士研究生、教師和科研人員研究學習的參考書，也可供理工類其他專業人員、工作者或愛好者學習或參考。
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本書示例豐富，圖文並茂，以簡明易懂的方式闡釋了算法，旨在幫助程序員在日常項目中更好地利用算法為軟件開發助力。前三章介紹算法基礎，包括二分查找、大O表示法、兩種基本的數據結構以及遞歸等。餘下的篇幅主要介紹應用廣泛的算法，具體內容包括：面對具體問題時的解決技巧，比如何時採用分而治之、貪婪算法或動態規劃，哈希表的應用，圖和樹算法，K最近鄰算法等。這一版將示例代碼更新到了Python 3，並新增了兩章專門討論樹，加之諸多修訂，使得內容更加完善。
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本書圖文並茂、通俗易懂，詳細講解數據結構和算法進階知識，並融入大量的競賽實例和解題技巧，可幫助讀者領悟數據結構和算法的精髓，並熟練應用其解決實際問題。本書總計8章。第1章講解數據結構進階知識，涉及分塊算法和跳躍表；第2章講解字符串算法進階知識，涉及AC自動機和後綴數組；第3章講解樹上操作，涉及樹鏈剖分、點分治和邊分治；第4章講解複雜樹，涉及KD樹、左偏樹、動態樹和樹套樹；第5章講解可持久化數據結構，涉及可持久化線段樹和可持久化字典樹；第6章講解圖論算法進階知識，涉及EK算法、Dinic算法、ISAP算法、二分圖匹配、最大流最小割和最小費用最大流；第7章講解動態規劃進階知識，涉及背包問題進階知識和樹形DP進階知識；第8章講解複雜動態規劃及其優化，涉及數字DP、插頭DP、斜率優化和四邊不等式優化。本書面向對數據結構和算法感興趣的讀者，無論是想扎實內功或參加算法競賽的學生，還是想進入名企的求職者，抑或是想提升核心競爭力的在職人員，都可以參考本書。若想系統學習數據結構和算法，則可參考《算法訓練營：入門篇》（全彩版）和《算法訓練營：提高篇》（全彩版）。
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本書由具有豐富編程競賽經驗的作者執筆撰寫，榮獲日本“2021年IT工程師圖書特別大獎”。作為一本算法和數據結構的入門書，本書內容充實、深入淺出，包含了來自知名編程競賽平臺AtCoder的豐富例題和大量配以詳細注釋的C++代碼片段，不僅系統講解了常見的各類算法，而且還通過圖解、代碼和思考題的方式，致力提高讀者的算法實踐能力和問題解決能力。因此這既是一本入門書，能夠激發初學者對算法的興趣，又是一本注重實踐的書，讓想成為算法高手的讀者可以在深入理解算法和數據結構的基礎上，快速掌握編程思維，終身受用。 本書既適合初學算法的讀者，也適合希望深入掌握各類實用算法設計技術的讀者閱讀和參考。
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《程序員的數學2：概率統計》沿襲《程序員的數學》平易近人的風格，用通俗的語言和具體的圖表深入講解程序員必須掌握的各類概率統計知識，例證豐富，講解明晰，且提供了大量擴展內容，引導讀者進一步深入學習。《程序員的數學2：概率統計》涉及隨機變量、貝葉斯公式、離散值和連續值的概率分佈、協方差矩陣、多元正態分佈、估計與檢驗理論、偽隨機數以及概率論的各類應用，適合程序設計人員與數學愛好者閱讀，也可作為高中或大學非數學專業學生的概率論入門讀物。
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如今，讀者可以找到許多關於彙編的書籍，甚至可以找到更多有關ELF和PE二進制格式的說明。關於信息流跟蹤和符號執行也有大量的文章。但是，沒有哪本書可以向讀者展示從理解基本彙編知識到進行高級二進制分析的全過程。也沒有哪本書可以向讀者展示如何插樁二進制程序、如何使用動態污點分析來跟蹤程序執行過程中的數據或使用符號執行來自動生成漏洞利用程序。換句話說，直到現在，沒有一本書可以教你二進制分析所需的技術、工具和思維方式。
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八年前，“數學之美”系列文章原刊載于穀歌黑板報，獲得上百萬次點擊，得到讀者高度評價。讀者說，讀了“數學之美”，才發現大學時學的數學知識，比如馬爾可夫鏈、矩陣計算，甚至余弦函數原來都如此親切，並且栩栩如生，才發現自然語言和信息處理這麼有趣。在紙本書的創作中，作者幾乎把所有文章都重寫了一遍，為的是把高深的數學原理講得更加通俗易懂，讓非專業讀者也能領略數學的魅力。讀者通過具體的例子學到的是思考問題的方式 ―― 如何化繁為簡，如何用數學去解決工程問題，如何跳出固有思維不斷去思考創新。本書第一版榮獲國家圖書館第八屆文津圖書獎。第二版增加了針對大數據和機器學習的內容。第三版增加了三章新內容，分別介紹當今非常熱門的三個主題：區塊鏈的數學基礎，量子通信的原理，以及人工智能的數學極限。
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本書採用大量圖片，通過詳細的分步講解，以直觀、易懂的方式展現了各種數據結構和算法的基本原理。第1章介紹了鏈表、數組、棧等數據結構；從第2章到第8章，分別介紹了和排序、查找、圖、安全、聚類、數據壓縮等相關算法，較為全面地介紹常見算法與數據結構知識。本書沒有枯燥的理論和複雜的公式，而是通過大量的步驟圖幫助讀者加深對數據結構原理和算法執行過程的理解，易於理解，便於學習和記憶。將本書作為算法入門的第一步，是非常不錯的選擇。
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本書主要內容包括蝙蝠算法（BA）的基礎理論分析、算法優化設計及其應用研究。運用嚴謹的數學推導方式，深度剖析其收斂性與穩定性，為後續研究築牢根基。充分挖掘BA在尋優性能上的提升潛力，致力於突破基本BA的局限，創新性地提出了三種融人全新學習策略與機制的BA變體，為該領域注入新鮮活力，並將其應用於極具挑戰性的圖像分割問題，切實展現了算法的實用價值。本書可供專業算法研究者、工程技術人員等借鑒和參考，也可作為高等院校相關專業師生的學習資料。
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《算法競賽核心教程：策略與算法深度解析》依據IOI大綱編寫，旨在提供一份全面的現代算法競賽入門指南。《算法競賽核心教程：策略與算法深度解析》介紹僅在論壇和博客文章中討論的算法競賽技巧，內容包括遞歸算法和位運算、時間複雜度、排序算法和二分查找、數據結構、動態規劃、圖論算法、算法設計專題、區間查詢、樹上算法、數學專題、高級圖算法、計算幾何、字符串算法、根號分治技術、動態規劃優化、回溯技術、如何準備IOI、算法競賽的未來等。《算法競賽核心教程：策略與算法深度解析》覆蓋了從基礎到高級的所有重要主題，形成了一套完整的學習體系，不僅能幫助你迅速提升編程技巧，還能讓你深入瞭解各種基本算法和解題思路。
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本書沿襲“程式師的數學”系列平易近人的風格，用通俗的語言和具象的圖表深入講解了程式設計中所需的線性代數知識。內容包括向量、矩陣、行列式、秩、逆矩陣、線性方程、LU分解、特徵值、對角化、Jordan標準型、特徵值演算法等。
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本書由理論篇、實驗篇和實踐篇三部分組成，共7章，內容包括函數極限、導數與微分、不定積分、定積分、線性代數、離散數學、數學實驗和數學實踐. 每章後都配有適量的習題，以供教師和學生選用. 書後還附有參考答案，學生可自學使用. 本書在內容編排上力求做到深入淺出，通俗易懂，直觀精煉，注重技能，突出實用性、應用性和工具性的特點.本書可作為高職高專院校電腦類專業高等數學課程的教材或教學參考書。
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本書沿襲“程序員的數學”系列平易近人的風格，用簡練的語言和豐富的示例向程序員介紹了編程中所需的圖論基礎知識。內容包括最小生成樹、最短路徑問題、歐拉回路、哈密頓圈、圖著色、最大流問題和匹配問題等。本書並未枯燥地講解理論，而是通過大量代入了具體數值的示例，引導讀者理解圖論中的概念和定理。在講解圖算法時還詳細拆分了算法的執行步驟，以便讀者加深理解。
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