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标签:计算机

  • 密码学原理与实践

    作者:[加]Douglas R.Stinson

    冯登国(FENG Dengguo,1965.5~), 现为中国科学院软件所研究员、博士生导师,信息安全国家重点实验室主任,国家计算机网络入侵防范中心主任,国家信息化专家咨询委员会委员。目前主要从事信息与网络安全方面的研究与开发工作。
  • Web数据挖掘

    作者:刘兵

    《Web数据挖掘》旨在讲述这些任务以及它们的核心挖掘算法;尽可能涵盖每个话题的广泛内容,给出足够多的细节,以便读者无须借助额外的阅读,即可获得相对完整的关于算法和技术的知识。其中结构化数据的抽取、信息整合、观点挖掘和Web使用挖掘等4章是《Web数据挖掘》的特色,这些内容在已有书籍中没有提及,但它们在Web数据挖掘中却占有非常重要的地位。当然,传统的Web挖掘主题,如搜索、页面爬取和资源探索以及链接分析在书中也作了详细描述。 《Web数据挖掘》尽管题为“Web数据挖掘”,却依然涵盖了数据挖掘和信息检索的核心主题;因为Web挖掘大量使用了它们的算法和技术。数据挖掘部分主要由关联规则和序列模式、监督学习(分类)、无监督学习(聚类)这三大最重要的数据挖掘任务,以及半监督学习这个相对深入的主题组成。而信息检索对于Web挖掘而言最重要的核心主题都有所阐述。
  • 程式之美-微軟技術面試心得

    作者:編程之美小

    書內容分為以下幾個部分: ▓ 遊戲之樂:從遊戲和其他有趣問題出發,化繁為簡,分析總結。 ▓ 數字之魅:程式設計的過程實際上就是和數字及字元打交道的過程。這一部分收集了一些這方面的有趣探討。 ▓ 結構之法:彙集了常見的對字串、鏈表、佇列,以及樹進行操作的題目。 ▓ 數學之趣:列舉了一些不需要寫具體程式的數學問題,鍛煉讀者的抽象思考能力。 ▓ 書中絕大部分題目都提供了詳細的解說。每道題目後面還有一至兩道延伸問題,供讀者進一步鑽研。 ▓ 書中還講述了面試的各種小故事,告訴讀者微軟需要什麼樣的技術人才,重視什麼樣的能力,如何甄選人才,並回答了讀者關於IT業面試、招聘、職涯發展的疑問。這本書的很多題目會出現在IT行業的各種筆試和面試中,但本書更深層的意義在於引導讀者思考,和讀者分享思考問題的樂趣,體驗程式設計之美。 本書特色 本書收集了60餘道演算法和程式設計的題目,這些題目大部分曾在微軟招募員工的測驗中出現過。作者希望能藉由本書引導讀者思考與分析問題,尋找更優的解法。 -------------------------------------------------------------------------------- 目錄 面試雜談 第1章|遊戲之樂——遊戲中碰到的題目 1.1 讓CPU佔用率曲線聽你指揮 1.2 中國象棋將帥問題 1.3 一疊蔥油餅的排序 1.4 買書問題 1.5 快速找出故障機器 1.6 飲料供貨 1.7 光影切割問題 1.8 小飛的電梯調度演算法 1.9 高效率地安排說明會 1.10 雙執行緒高效下載 1.11 NIM(1)一排石頭的遊戲 1.12 NIM(2)遊戲分析 1.13 NIM(3)兩堆石頭的遊戲 1.14 連連看遊戲設計 1.15 構造數獨 1.16 24點遊戲 1.17 俄羅斯方塊遊戲 1.18 踩地雷遊戲 第2章|數位之魅——數位中的技巧 2.1 求二進位數字中1的個數 2.2 不要被階乘嚇倒 2.3 尋找貼文“灌水王” 2.4 1的數目 2.5 尋找最大的K個數 2.6 精確表達浮點數 2.7 最大公約數問題 2.8 找符合條件的整數 2.9 費伯納西(Fibonacci)數列 2.10 尋找陣列中的最大值和最小值 2.11 尋找最近點對 2.12 快速尋找滿足條件的兩個數 2.13 子陣列的最大乘積 2.14 求陣列的子陣列之和的最大值 2.15 子陣列之和的最大值(二維)
  • 算法设计

    作者:[美]克菜因伯格,塔多斯

    《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》是近年来关于算法设计和分析的不可多得的优秀教材。《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》围绕算法设计技术组织素材,对每种算法技术选择了多个典型范例进行分析。《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》将直观性与严谨性完美地结合起来。每章从实际问题出发,经过具体、深入、细致的分析,自然且富有启发性地引出相应的算法设计思想,并对算法的正确性、复杂性进行恰当的分析、论证。《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》覆盖的面较宽,凡属串行算法的经典论题都有涉及,并且论述深入有新意。全书共200多道丰富而精彩的习题是《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》的重要组成部分,也是《大学计算机教育国外著名教材系列:算法设计(影印版)》的突出特色之一。
  • 数据挖掘实用机器学习技术

    作者:Ian H.Witten,Eibe Fr

    《数据挖掘实用机器学习技术(原书第2版)》介绍数据挖掘的基本理论与实践方法。主要内容包括:各种模型(决策树、关联规则、线性模型、聚类、贝叶斯网以及神经网络)以及在实践中的运用,所存在缺陷的分析。安全地清理数据集、建立以及评估模型的预测质量的方法,并且提供了一个公开的数据挖掘工作平台Weka。Weka系统拥有进行数据挖掘任务的图形用户界面,有助于理解模型,是一个实用并且深受欢迎的工具。 海报:
  • 统计自然语言处理基础

    作者:Chris Manning,Hinric

    《统计自然语言处理基础:国外计算机科学教材系列》是一本全面系统地介绍统计自然语言处理技术的专著,被国内外许多所著名大学选为计算语言学相关课程的教材。《统计自然语言处理基础:国外计算机科学教材系列》涵盖的内容十分广泛,分为四个部分,共16章,包括了构建自然语言处理软件工具将用到的几乎所有理论和算法。全书的论述过程由浅入深,从数学基础到精确的理论算法,从简单的词法分析到复杂的语法分析,适合不同水平的读者群的需求。同时,《统计自然语言处理基础:国外计算机科学教材系列》将理论与实践紧密联系在一起,在介绍理论知识的基础上给出了自然语言处理技术的高层应用(如信息检索等)。在《统计自然语言处理基础:国外计算机科学教材系列》的配套网站上提供了许多相关资源和工具,便于读者结合书中习题,在实践中获得提高。近年来,自然语言处理中的统计学方法已经逐渐成为主流。
  • 高效程序的奥秘

    作者:沃瑞恩

    本书适合程序库、编译器开发者及追求优美程序设计的人员阅读,适合用作计算机专业高年级学生及研究生的参考用书。  本书直观明了地讲述了计算机算术的更深层次的、更隐秘的技术,汇集了各种编辑的小技巧,包括常购的任务的小算法,2的幂边界和边界检测、位和字节的重排列、整数除法和常量除法、针对整数的基涵义,空间填充曲线、素数公式等。
  • 密码学导引

    作者:Paul Garrett

    本书着重介绍现代密码学的加密思想及其实现方法,内容涉及数论、概率论、抽象代数、加密算法的思想及复杂度理论。本书介绍了密码学的历史沿革,剖析了古典的加密算法为何会被现代的加密算法所取代,展望了密码编码领域的发展,为古典和现代密码体系提供了数学理论基础,还给出了一些针对各种加密算法的密码分析方法。 本书适合作为高校计算机安全与信息安全专业密码学导论的简明教材,也可供对密码学、数论和计算机数论有兴趣的技术人员参考。
  • 计算机程序设计艺术(第3卷)-排序和查找(英文影印版)

    作者:(美)Donald E.Knuth

    《计算机程序设计艺术排序和查找(第3卷)(第2版)》内容简介:这是对第3卷的头一次修订,不仅是对经典计算机排序和查找技术的最全面介绍,而且还对第1卷中的数据结构处理技术作了进一步的扩充,通盘考虑了将大小型数据库和内外存储器。它遴选了一些经过反复检验的计算机方法,并对其效率做了定量分析。第3卷的突出特点是对“最优排序”一节作了修订,对排列论原理与通用散列法作了全新讨论。
  • 自动机理论语言和计算导论(第2版影印版)

    作者:Rajeev Motwani,John

    本书是一本有关自动机理论、形式语言和计算复杂性的经典著作,主要供研究生教学使用,适合作计算机科学相关专业高年级教学用书。
  • 算法设计技巧与分析

    作者:[沙特]M. H. Alsuwaiyel

    本书是国际著名算法专家李德财教授主编的系列丛书“Lecture Notes Series on Computing”中的一本。本书涵盖了绝大多数算法设计中的一般技术,在表达每一种技术时,阐述它的应用背景,注意用与其他技术比较的方法说明它的特征,并提供大量相应实际问题的例子。本书同时也强调了对每一种算法的详细的复杂性分析。全书分七部分19章,从算法设计和算法分析的基本概念和方法入手,先后介绍了递归技术、分治、动态规划、贪心算法、图的遍历等技术,对NP完全问题进行了基本但清楚的讨论。对概率算法、近似算法和计算几何这些近年来发展迅猛的领域也用一定的篇幅讲述了基本内容。书中每章后都附有大量的练习题,有利于读者对书中内容的理解和应用。 本书结构简明,内容丰富,适合于作为计算机学科以及相关学科算法课程的教材和参考书,尤其适宜于学过数据结构和离散数学课程之后的算法课教材。同时也可作为从事算法研究的一本好的入门书。
  • 科学计算自由软件

    作者:胡包钢

    本书共分11章,分别就SCILAB操作入门、数值运算、SCILAB数据类型及程序设计、计算结果可视化、SCILAB与C或FORTRAN程序的接口等内容进行了阐述。
  • Python科学计算

    作者:张若愚

    本书介绍如何用Python开发科学计算的应用程序,除了介绍数值计算之外,还着重介绍如何制作交互式的2D、3D图像,如何设计精巧的程序界面,如何与C语言编写的高速计算程序结合,如何编写声音、图像处理算法等内容。书中涉及的Python扩展库包括NumPy、SciPy、SymPy、matplotlib、Traits、TraitsUI、Chaco、TVTK、Mayavi、VPython、OpenCV等,涉及的应用领域包括数值运算、符号运算、二维图表、三维数据可视化、三维动画演示、图像处理以及界面设计等。 书中以大量实例引导读者逐步深入学习,每个实例程序都有详尽的解释,并都能在本书推荐的运行环境中正常运行。此外,本书附有大量的图表和插图,力求减少长篇的理论介绍和公式推导,以便读者通过实例和数据学习并掌握理论知识。
  • 网络科学

    作者:(美)Ted G.Lewis

    网络科学作为一门新兴的学科越来越引入瞩目。网络科学能帮助读者设计更快、更有弹性的通信网络;能用于调整电力网络、电信网络和飞行航线等基础设施系统;可以为市场动态建模;能帮助理解生物系统中的同步;能用于分析人们之间的社会互动…… 这是第一本全面审视新出现的网络科学的论著。书中研究了各种网络——规则网络、随机网络、小世界网络、影响网络、无标度网络和社会网络等,并将网络过程和行为应用于涌现、传染病、同步和风险方面。本书的独特之处在于将跨计算机科学、生物学、物理学、社会网络分析、经济学和市场营销等多学科的专业概念整合了起来。 本书为网络科学领域提供了全新的理解和阐释,是研究人员、专业人员以及工程、计算、生物领域的技术人员不可缺少的参考资料,也可以作为相关领域研究的高年级和研究生教材。
  • LISP语言

    作者:马希文,宋柔

    本书共十四章。一至三章介绍lisp的基本语法、语义、s表达式的概念、以及lisp的核心部分lisp1;四至十章主要讨论lisp的函数程序设计方法;十一至十三章是lisp的非函数程序设计部分;十四章介绍lisp中的一些高级成分和高级应用。 本书以lisp语言为素材,注重训练学生的函数式程序设计能力。书中用形式化的方法来表述lisp的语义,旨在提高学生的理论素养,同时,书中有大量的习题和例题,涉及到lisp的基本概念直至人工智能领域中的高级应用。仔细阅读这些程序并认真作习题,对学好本课程是十分有益的。 本书可用作高等院校计算机专业的教材或参考书,也可供从事人工智能工作的研究人员、工程技术人员参考。
  • Network Flows

    作者:Ravindra K. Ahuja,Th

    A comprehensive introduction to network flows that brings together the classic and the contemporary aspects of the field, and provides an integrative view of theory, algorithms and applications.* presents in-depth, self-contained treatments of shortest path, maximum flow, and minimum cost flow problems, including descriptions of polynomial-time algorithms for these core models. * emphasizes powerful algorithmic strategies and analysis tools such as data scaling, geometric improvement arguments, and potential function arguments. * provides an easy-to-understand descriptions of several important data structures, including d-heaps, Fibonacci heaps, and dynamic trees. * devotes a special chapter to conducting empirical testing of algorithms. * features over 150 applications of network flows to a variety of engineering, management, and scientific domains. * contains extensive reference notes and illustrations.
  • Programming the Universe

    作者:Seth Lloyd

    Is the universe actually a giant quantum computer? According to Seth Lloyd, the answer is yes. All interactions between particles in the universe, Lloyd explains, convey not only energy but also information–in other words, particles not only collide, they compute. What is the entire universe computing, ultimately? “Its own dynamical evolution,” he says. “As the computation proceeds, reality unfolds.” Programming the Universe, a wonderfully accessible book, presents an original and compelling vision of reality, revealing our world in an entirely new light.
  • Multiple View Geometry in Computer Vision

    作者:Richard Hartley,Andr

    A basic problem in computer vision is to understand the structure of a real world scene given several images of it. Techniques for solving this problem are taken from projective geometry and photogrammetry. Here, the authors cover the geometric principles and their algebraic representation in terms of camera projection matrices, the fundamental matrix and the trifocal tensor. The theory and methods of computation of these entities are discussed with real examples, as is their use in the reconstruction of scenes from multiple images. The new edition features an extended introduction covering the key ideas in the book (which itself has been updated with additional examples and appendices) and significant new results which have appeared since the first edition. Comprehensive background material is provided, so readers familiar with linear algebra and basic numerical methods can understand the projective geometry and estimation algorithms presented, and implement the algorithms directly from the book.
  • Approximation Algorithms

    作者:Vijay V. Vazirani

    'This book covers the dominant theoretical approaches to the approximate solution of hard combinatorial optimization and enumeration problems. It contains elegant combinatorial theory, useful and interesting algorithms, and deep results about the intrinsic complexity of combinatorial problems. Its clarity of exposition and excellent selection of exercises will make it accessible and appealing to all those with a taste for mathematics and algorithms' - Richard Karp, University Professor, University of California at Berkeley. Following the development of basic combinatorial optimization techniques in the 1960s and 1970s, a main open question was to develop a theory of approximation algorithms. In the 1990s, parallel developments in techniques for designing approximation algorithms as well as methods for proving hardness of approximation results have led to a beautiful theory. The need to solve truly large instances of computationally hard problems, such as those arising from the Internet or the human genome project, has also increased interest in this theory. The field is currently very active, with the toolbox of approximation algorithm design techniques getting always richer. It is a pleasure to recommend Vijay Vazirani's well-written and comprehensive book on this important and timely topic. "I am sure the reader will find it most useful both as an introduction to approximability as well as a reference to the many aspects of approximation algorithms' - Laszlo Lovasz, Senior Researcher, Microsoft Research.
  • 算法技术手册

    作者:

    创造稳定的软件需要有效的算法,但是程序设计者们很少能在问题出现之前就想到。《算法技术手册(影印版)》描述了现有的可以解决多种问题的算法,并且能够帮助你根据需求选择并实现正确的算法——只需要一定的数学知识即可理解并分析算法执行。相对于理论来说,本书更注重实际运用,书中提供了多种程序语言中可用的有效代码解决方案,可轻而易举地适合一个特定的项目。有了这本书,你可以: 解决特定编码问题或改进现有解决方案的执行; 迅速确定与需要解决的问题相关的算法,并判定为什么这样的算法是正确的; 探索C、C++、Java、Ruby中的算法解决方案,伴有实现诀窍; 了解一个算法预期的执行情况及最佳的执行条件; 发现不同算法中相似设计产生的冲突; 学习先进的数据结构以改进算法效率。 有了《算法技术手册》,你可以学习如何改进算法的性能,这是软件应用成功的关键。