【969页pdf】Algorithms，4th Edition.pdf
本课程涵盖了每个专业程序员需要了解的关于算法和数据结构的基本信息，重点是应用程序和Java实现的科学性能分析。第一部分介绍基本的数据结构、排序和搜索算法。第二部分重点介绍图形和字符串处理算法。
https://algs4.cs.princeton.edu/
《算法（第四版》是普林斯顿超级大神教授Robert Sedgewick的神作，该书还有配套的MOOC课程，是算法领域经典的参考书。
这本书涵盖所有程序员必须掌握的50种算法，全面介绍了关于算法和数据结构的必备知识，并特别针对排序、搜索、图处理和字符串处理进行了论述。第4版具体给出了每位程序员应知应会的50个算法，提供了实际代码，而且这些Java代码实现采用了模块化的编程风格，读者可以方便地加以改造。
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统计机器学习
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http://www.math.arizona.edu/∼hzhang/math574.html
随着信息技术的飞速发展，在各个领域产生了大量的科学和商业数据。例如，人类基因组数据库项目已经收集了千兆字节的人类遗传密码数据。万维网提供了另一个例子，它拥有由数百万人使用的文本和多媒体信息组成的数十亿Web页面。
本课程涵盖了现代数据科学技术，包括基本的统计学习理论及其应用。将介绍各种数据挖掘方法、算法和软件工具，重点在概念和计算方面。将涵盖生物信息学、基因组学、文本挖掘、社交网络等方面的应用。
本课程着重于现代机器学习的统计分析、方法论和理论。它是为学生谁想要实践先进的机器学习工具和算法，也了解理论原理和统计性质的算法。主题包括回归、分类、聚类、降维和高维分析。
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图像处理手册
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《图像处理手册》一直被评为计算机图像处理的最佳整体介绍，涵盖二维(2D)和三维(3D)成像技术、图像打印和存储方法、图像处理算法、图像和特征测量、定量图像测量分析等等。
- 比以前的版本有更多的计算密集型算法
- 提供更好的组织，更多的定量结果，和最新发展的新材料
- 包括在3D成像和在统计分析上彻底修改的一章完全重写的章节
- 包含超过1700个参考文献的理论，方法，和应用在广泛的学科
- 呈现了500多个全新的人物和图像，其中超过三分之二是彩色的
《图像处理手册》第七版提供一个可接近的和最新的图像处理的处理，提供广泛的覆盖和算法的比较，方法，和结果。
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《算法精解：C语言描述》，机械工业出版社出版，外文书名：Mastering Algorithms with C。作者：(美)Kyle Loudon (作者), 肖翔 (译者), 陈舸 (译者) 。《算法精解：C语言描述》是数据结构和算法领域的经典之作，十余年来，畅销不衰！全书共分为三部分：部分首先介绍了数据结构和算法的概念，以及使用它们的原因和意义，然后讲解了数据结构和算法中最常用的技术——指针和递归，最后还介绍了算法的分析方法，旨在为读者学习这本书打下坚实的基础；第二部分对链表、栈、队列、集合、哈希表、堆、图等常用数据结构进行了深入阐述；第三部分对排序、搜索数值计算、数据压缩、数据加密、图算法、几何算法等经典算法进行了精辟的分析和讲解。
本书的众多特色使得它在同类书中独树一帜：具体实现都采用正式的C语言代码而不是伪代码，在很多数据结构和算法的实现过程中，有大量细节问题是伪代码不能解决的；每一章都有精心组织的主题和应用；全部示例来自真实的应用，不只是一般的练习；对每种数据结构、算法和示例都进行了详细分析；每一章的末尾都会有一系列问题和对应的回答，旨在强调这一章的重要思想……
本书中的代码尤为值得强调：所有实现都采用C语言编写，所有代码都优先用于教学目的，所有代码都在4种平台上经过完整测试，头文件记录了所有公共的接口，命名规则适用于全书所有的代码，所有的代码都包含大量注释……
《O’Reilly精品图书系列·算法精解：C语言描述》内容包括： · 数据结构和算法的概念，以及使用它们的原因和意义 · 指针和递归 · 算法分析 · 常用数据结构：链表、栈、队列、集合、哈希表、树、堆、优先级队列以及图 · 排序和搜索 · 数值计算 · 数据压缩 · 数据加密 · 图算法 · 几何算法
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如今是人工智能高歌猛进的时代，机器学习的发展也如火如荼。然而，复杂的数学公式和难解的专业术语容易令刚接触这一领域的学习者望而生畏。有没有这样一本机器学习的书，能摒弃复杂的公式推导，带领读者通过实践来掌握机器学习的方法？
《机器学习与优化》正是这样一本书！它的写作脱胎于意大利特伦托大学机器学习与智能优化实验室（LION lab）的研究项目，语言轻松幽默，内容图文并茂，涵盖了机器学习中可能遇到的各方面知识。更重要的是，书中特别介绍了两个机器学习的应用，即信息检索和协同推荐，让读者在了解信息结构的同时，还能利用信息来预测相关的推荐项。
本书作者以及读者群发布的数据、指导说明和教学短片都可以在本书网站上找到：https://intelligent-optimization.org/LIONbook/。
本书内容要点： ● 监督学习——线性模型、决策森林、神经网络、深度和卷积网络、支持向量机等 ● 无监督模型和聚类——K均值、自底而上聚类、自组织映射、谱图绘制、半监督学习等 ● 优化是力量之源——自动改进的局部方法、局部搜索和反馈搜索优化、合作反馈搜索优化、多目标反馈搜索优化等 ● 应用精选——文本和网页挖掘，电影的协同推荐系统
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数据结构和算法的更新、创新方法
这个权威的指南由其领域的专家组成的作者团队编写，它甚至解释了最困难的数学概念，这样您就可以清楚地理解c++中的数据结构和算法。
权威的作者团队采用面向对象的设计范式，使用c++作为实现语言，同时还提供基本算法的直觉和分析。
- 提供一种独特的多媒体格式，学习基本的数据结构和算法
- 允许您可视化关键的分析概念，了解该领域的最新见解，并进行数据结构设计
- 为开发程序提供清晰的方法
- 具有清晰，易于理解的写作风格，打破了即使是最困难的数学概念
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《算法:设计与分析》是为计算机科学、工程、信息技术和计算机应用专业的本科生和研究生设计的教材。本书提供了理论和数学并俱的概念。它涵盖了算法的基础、设计技术、高级主题和应用。本书也将作为研究人员和打算追求算法设计的专业程序员一个有用的参考。本书还为准备校园面试和竞争性考试的学生提供了参考。
- 提供深入的主题处理，如复杂性分析、设计范例、数据结构和机器学习算法
- 介绍 Decrease and Conquer, Transform and Conquer 和 PSpace 以及标准范例等主题
- 解释包括欧几里德定理和中国剩余定理在内的数值方法，并回顾基本的数学概念
- 在每章的结尾提供要点和关键术语列表，帮助读者快速回忆重要的概念
- 在每一章结尾和附录10中给出的练习将帮助学生为考试和面试做准备
Harsh Bhasin, Assistant Professor, FMIT, Jamia Hamdard, New Delhi
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本文将优化描述为一个过程。在许多实际应用中，环境是如此复杂，以致于无法制定一个全面的理论模型，并使用经典算法理论和数学优化。采取一种稳健的方法是必要的，也是有益的，方法是应用一种不断学习的优化方法，在观察到问题的更多方面时从经验中学习。这种将优化视为一个过程的观点在各个领域都很突出，并在建模和系统方面取得了一些惊人的成功，现在它们已经成为我们日常生活的一部分。
作者介绍：
Elad Hazan是普林斯顿大学计算机科学教授。他于2015年从Technion毕业，当时他是该校运筹学副教授。他的研究重点是机器学习和优化的基本问题的算法设计和分析。他的贡献包括合作开发用于训练学习机器的AdaGrad算法，以及第一个用于凸优化的次线性时间算法。他曾(两次)获得2012年IBM Goldberg最佳论文奖，以表彰他对机器学习的次线性时间算法的贡献。2008年，他还获得了欧洲研究理事会(European Research Council)的一笔拨款、玛丽•居里(Marie Curie)奖学金和谷歌研究奖(两次)。他是计算学习协会的指导委员会成员，并担任COLT 2015的项目主席。
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