算法

本书内容按照算法策略分为7章。第1章从算法之美、简单小问题、趣味故事引入算法概念、时间复杂度、空间复杂度的概念和计算方法，以及算法设计的爆炸性增量问题，使读者体验算法的奥妙。第2～7章介绍经典算法的设计策略、实战演练、算法分析及优化拓展，分别讲解贪心算法、分治算法、动态规划、回溯法、分支限界法、线性规划和网络流。每一种算法都有4～10个实例，共50个大型实例，包括经典的构造实例和实

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统计学习方法即机器学习方法，是计算机及其应用领域的一门重要学科。本书分为监督学习和无监督学习两篇，全面系统地介绍了统计学习的主要方法。包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场，以及聚类方法、奇异值分解、主成分分析、潜在语义分析、概率潜在语义分析、马尔可夫链蒙特卡罗法、潜在狄利克雷分配和PageRank

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Thisbook'sintroductionfeaturesahumorousstoryofamanwithalineofpeoplebehindhim,whoexplainstohisboss,"Ican'tfindanefficientalgorithm,butneithercanallthesefamouspeople."

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最优化计算方法是运筹学、计算数学、机器学习和数据科学与大数据技术等专业的一门核心课程。最优化问题通常需要对实际需求进行定性和定量分析，建立恰当的数学模型来描述该问题，设计合适的计算方法来寻找问题的最优解，探索研究模型和算法的理论性质，考察算法的计算性能等多方面。最优化广泛应用于科学与工程计算、数据科学、机器学习、人工智能、图像和信号处理、金融和经济、管理科学等众多领域。本书将介绍最优化的基本概念、

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本书由有着丰富的系统开发和运维经验的Oracle高级顾问执笔，详细解说了系统性能的相关知识。从性能的概念讲起，由浅入深，全面介绍了性能分析的基础知识、实际系统的性能分析、性能调优、性能测试、虚拟化环境下的性能分析、云计算环境下的性能分析等内容。书中列举了丰富的实例，并结合直观的插图，向读者传授了有用的实战技巧。另外，因为系统性能和系统架构密切相关，所以读者在学习系统性能的过程中还能有效地学到系统架

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本书主要介绍神经网络与深度学习中的基础知识、主要模型（卷积神经网络、递归神经网络等）以及在计算机视觉、自然语言处理等领域的应用。邱锡鹏复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师，于复旦大学获得理学学士和博士学位。主要研究领域包括自然语言处理、机器学习、深度学习等，在相关领域的权威国际期刊、会议上发表学术论文60余篇，获得计算语言学顶级国际会议ACL2017杰出论文奖、全国计算

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我们的未来，是人和机器一起仰望星空的时代。这本书用通俗易懂的语言和生动活泼的例子，介绍了有关“未来算法”的新知识，重点拆解了排序、分类、搜索、递归几大基本的未来算法，轻松讲述了数据结构、模式识别、抽象、优化的定义和应用，并提出了“计算思维”的新概念。计算思维，简单地说就是计算机怎么解决世界上的问题。计算思维可以让你像计算机一样思考。学会了计算思维，你可以看透互联网世界和

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RavereviewsforINTEGERANDCOMBINATORIALOPTIMIZATION"Thisbookprovidesanexcellentintroductionandsurveyoftraditionalfieldsofcombinatorialoptimization...Itisindeedoneofth

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本书全面介绍了经典的和现代的网络流技术，包括综合的理论、算法与应用。主要内容包括：路径、树与周期，算法设计与分析，最大流与最小流算法，分派与匹配，最小生成树，拉格朗日松弛与网络优化等。书中包含大量练习题，拓展了本书的内容，便于教学。

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在自动内存管理领域，RichardJones于1996年出版的《GarbageCollection：AlgorithmsforAutomaticDynamicMemoryManagement》可谓是一部里程碑式的作品。接近20年过去了，垃圾回收技术得到了非常大的发展，因此有必要将该领域当前最先进的技术呈现给读者。本书汇集了自动内存管理研究者和开发者们在过去50年间的丰富经验，在本书中

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