编辑评论：Uer：算法重新定义工作df是一本关于叫车服务的书。作者通过亲身经历讲述了网约车司机的故事。技术带来人们的生活和商业。，以及优步算法定义的招聘规则。Uer：算法重新定义工作df内容在经济衰退和阶级固化的背景下，科技创新带来了新兴公司的崛起，比如Uer、Air等，在这个过程中，劳动者的环境也发生了巨大的变化。亚历克斯·罗森布拉特，通过四年时间，超过5000英里的Uer行程，在线论坛研究，与Uer高管的面对面访谈等第一手研究资料，超过25个纽约、多伦多等地的详细介绍。城市中大量网约车司机的故事，让人们了解司机的真实工作环境，以及从事这份工作的感受。它还进一步探讨了当今流行技术的商业和政治影响，以及它如何操纵从业者和消费者。优步将自己定位为一家科技公司，而不是一家运输公司，同时承诺通过技术为大众提供创业机会。但现实情况是，优步使用算法和互联网平台创建了一个新的劳动力招聘模板，强调司机比工人更接近科技消费者和独立承包商，从而逃避法律监管和企业责任。消费者算法管理的兴起在优步等数据驱动的科技公司中显而易见。面对这些强大的技术平台，用户即使发誓自己是中立和客观的，仍然处于易受他人摆布的弱势地位。这颠覆了我们对数字时代工作的看法，描绘了未来每个人都可能被隐形算法老板管理的画面。优步的影响是深远的。它用硅谷的算法改写了我们的工作规则，用非常规的方式深刻改变了各个利益相关者群体的环境。即使优步明天不存在，它的遗产也重塑了整个社会的劳资关系、技术和法律的未来。从这个意义上说，虽然这本书主要是关于优步的，但它也代表了共享经济行业的一个普遍问题，即重新定义工作、生活和文化，以及我们如何解决这些问题。在本书中，作者将带我们了解新兴数字技术的本质。Uer崛起的背景是美国的金融危机和阶级固化。对司机推卸责任，强化管理；对于乘客，它监控数据并调整费率，而对于媒体，它以算法为借口来掩盖其业务方法。优步通过算法，巧妙地达到了操纵大众的目的。同时，本书探讨了以优步为代表的互联网技术如何重新定义工作、社会和文化。对于企业来说，它使数据成为最重要的资源之一；对公众来说，它允许更多的人使用在线创业代替常规工作；对社会而言，它重新定义了雇佣关系，需要越来越完善的监管体系对其进行约束。电子书作者简介AlexRoelatt是一位技术民族志学家。她目前是数据与社会研究所的研究员，拥有女王大学社会学硕士学位和麦吉尔大学历史学学士学位。Roelatt的文章曾出现在《纽约时报》、《哈佛商业评论》、《大西洋月刊》、《华尔街邮报》、《麻省理工科技评论》、《卫报》、《FatComay》等知名媒体上。她的获奖作品还发表在许多学术和行业出版物上。优步如何通过“书价”赚更多的钱从2016年开始，优步悄悄推出了一项名为“预先定价”的政策，以进一步提高其运营的透明度。乘客可以提前看到优步系统的“最佳预估”票价，不必等到行程结束才知道系统的预估票价。问题是，在优步最终承认向乘客收取更高的票价并以更低的费率向司机收费之前的几个月，司机已经开始警觉并注意到价格差异。一些司机开始尝试从其他司机那里收集有关预订定价政策的在线数据，27他们还与独立司机协会等劳工团体开会讨论这个问题。他们观察到点差从小到几美元到更大的数额不等。同时，Uer声称最终所有的利差基本持平，但拒绝透露该公司利用的可能性有多大。28于是司机、乘客、研究人员和记者开始了他们自己的调查。正如记者艾莉森·格里斯沃尔德（AlioGriwold）报道的那样，“预订价格政策当然允许乘客根据旅行费用做出决定，但他们也可以让他们支付比实际成本更高的费用”。29预订价格政策正式实施前，乘客可在行程结束下车前与司机比较自己支付的费用和司机收取的费用。乘客可以看到自己的费用总额，司机也可以在行程结束后看到行程清单，其中包括费用明细，例如票价构成、优步佣金、其他费用如过路费等。但就在优步开始的时候正式推出预订价格后，司机兼博主HarryCamell开始注意到乘车列表出现延迟（通常在行程结束后10分钟才会发送）。许多司机怀疑优步故意利用这个时间延迟来阻止乘客和司机相互比较账单。30即便如此，优步认为其运营是透明的。在司机起诉优步违反两者之间的协议的案例中，优步辩称，预订价格政策“不是秘密”，因为“司机也知道他们在结束后才能收取费用，并询问如何用户（乘客）一共付了多少钱来比较是否有价格差异。”31别说直接问和检查乘客的账单和手机是多么尴尬，事实上，让乘客等待十分钟是不可能的到达目的地后不下车查账单。这是考验Uer透明度的最大障碍。在实践中，预订价格政策的效果是乘客可能会在不知不觉中被多收费用，或者可能会使用更极端的成本差异来估算价格，从而使司机在不知不觉中得到的价格远低于他们当时的定价。注册。2015年，我采访了我在第3章中介绍给你的罗恩，2017年又采访了他。他说：“我记得有一次在旅途中和一位乘客谈过这件事，他提出在旅行结束后给我看他的通行费凭证。我以前听人说过这件事，但亲眼看到证据仍然让我出奇的愤怒。感觉就像我被背叛了。这位乘客看到我对优步很失望，表现得我应该更开放一些，直到我告诉他说，'你知道吗，平台向你收取40美元，但根据我们旅行的里程和时间，平台实际上应该向您收取28美元。然后这位乘客突然也感觉到了我的愤怒。！”...

2022-05-09 算法 ubuntu centos 算法工程师

编辑评论：三种营销算法df是一本带您发现不同营销技巧的书。本书内容新颖，视角独特，值得一读。电子书内容简介营销的未来应该是数字化的，即数字营销。以数据为基础，以计算为根，数字营销可以计算生活的方方面面。在数字营销领域，整个市场的投入产出带来了什么？企业必须非常清楚，这就是数字营销的本质。数字营销的本质和商业是一样的，目的都是以投入换产出。本书由郑和岛数字营销部落撰写。本书基于大量企业案例和数据，提出三大核心营销算法和一套全球营销体系，帮助企业CEO和营销人员科学建立全球营销体系。PDF书籍作者部落酋长-刘学林，政和岛数字营销部落部落长，用友兵军CEO，自媒体广告交易平台“红人点点”创始人兼秘书长-政和岛数字营销部落秘书长刘宜春，以及畅销书《圈商》作者、年智品牌经营部落执行委员会创始人——于斌静（钛）政和岛数字营销部落执行委员会、“好大脑”中国名人堂代表人物、创蓝253CEO部落执行委员会-沉一超正和岛数字营销部落执行委员会、EDM营销专家、春雨信息CEO部落执行委员会-张新春正和岛数字营销部落执行委员会、财经作家、中科院创业营导师、用友兵军CMO部落执行委员会-王英政和道数字营销部落执行委员会，润实Co.,Ltd.合伙人部落执行委员会-王睿睿正和岛数字营销部落执行委员会，迈普数据CEO，营销博士部落执行委员会-刘金池正和岛数字营销部落执行委员会，福瑞斯数据CEO，大数据平台创始人“特文芒”创始人部落执行委员会-董少陵政和岛数字营销部落执行委员会，法学博士，兔展创始人，中北明义CEO部落执委——孙静若（蓝妹）政和岛好合伙人，政和岛智库CEO。章节目录预览第1部分企业社会价值观第二部分算法1营销能量公式第三部分算法2营销场景效果公式第四部分算法3营销价值增长公式第5部分全球营销系统第六部分案例研究对这本书的好评1、企业不断发展壮大，需要创新和营销。营销的目的是创造用户。《营销三大算法》是创业者和营销从业者打造值得学习的用户的划时代书籍。看完《营销的三种算法》，我发现这本书与以往的营销技巧不同。它从企业社会价值的角度来讨论和研究营销。在开展品牌营销和产品营销之前，企业需要2、名创优品凭借艺术+科学的思维，以高价为用户提供优质的产品和服务。其实这也是一套算法的成功之处。为了营销成功，算法非常重要。“三大营销法则”的营销理念值得我们推广。3、完成企业价值的梳理与塑造，拥有团队、合作伙伴、客户认可的价值体系。这是本书将带给你的重要价值。...

2022-05-08 算法营销是什么 算法营销的例子

编辑评论：《算法导论第三版》全面、全面地介绍了当代计算机算法研究。这本书由八部分组成，涵盖基础知识、排序和顺序统计、数据结构、高级设计和分析技术、高级数据结构、图算法、算法问题选集和基础数学书评《这本书属于算法领域，是经典答案，1在对现代算法的系统、全面介绍：从最快的算法和数据结构到似乎很难解决的多项式时间算法问题：从图论到书中的经典算法，计算同调和数论的特殊算法，这第3版特别增加了两章专门讨论vaEmdeBoa树（最有用的数据结构之一）和多线程算法（11.C重要的一个问题）DaielSielma，耶鲁大学计算机科学教授ldquo作为一名在算法领域有近30年教学和研究经验的教育工作者和研究员，我可以清楚地说，这本书是我见过的该领域最好的教科书。我们将继续使用新的这本书的版本1作为研究生和本科生的教科书和梦想测试1GarielRoi，弗吉尼亚大学计算机科学教授算法方面的书，有的很严谨，但不全面；其他的涵盖了大量的主题，但缺乏严谨性。本书结合严谨性和全面性，对各种算法进行了深入的讨论，并努力使各级读者都能理解它们的设计和分析。全书各章自成一体，可作为一个独立的学习单元；算法用英文和伪代码描述，有初步编程经验的人可以理解；描述和解释力求易于理解，同时不失深度和数学严谨性。《算法导论第三版》的主要变化添加了vaEmdeBoa树和多线程算法，并将矩阵基础知识移至附录。修订了关于递归的章节（现在称为ldquo分而治之rdquo）以更广泛地涵盖分而治之。删除很少教的两章：二项式堆和排序网络。修改了与动态规划和贪心算法相关的内容。关于矩阵运算的章节更小，因为关于矩阵基础和Strae算法的材料已移至其他章节。修改了Kuth-Morri-Prat字符串匹配算法的讨论，增加了100个练习和28个思考题，并更新和补充了参考资料。致使用本书的专业技术人员本书涵盖了广泛的主题，使其成为优秀的算法参考手册。因为每一章都是相对独立的，读者可以专注于自己感兴趣的话题。我们讨论过的大多数算法都有很大的实用价值。因此，我们在本书中涵盖了算法实现注意事项和其他工程方面。对于少数主要具有理论研究价值的算法，通常会给出其实用的替代算法。如果您希望实现这些算法中的任何一个，您会发现将书中的伪代码翻译成您熟悉的某种编程语言非常简单。伪代码旨在清晰简洁地描述每个算法。因此，我们不考虑需要对读者正在使用的编程环境做出特定假设的错误处理和其他软件工程问题。我们力求简单直接地呈现每个算法，而不允许特定编程语言的特性掩盖算法的本质。如果你在课堂外使用本书，你可能无法从你的导师那里得到答案来验证你的答案，所以我们在htt://mitre.mit.edu/algorithm/上提供了一些练习和思考。对于这个问题，读者可以免费下载参考。致使用本书的教师这本书旨在全面而多用途。它可以用于多个课程，从数据结构的本科课程到算法的研究生课程。由于书中给出的内容很多，一般一个学期都不够。因此，教师应将本书视为一种ldquo缓冲地带rdquo或ldquo瑞典自助餐rdquo，选择最能支持自己想教授的课程内容。教师会发现围绕他们需要的章节组织课程更容易。书中的章节相对独立，因此您不必担心章节之间的意外或不必要的依赖关系。每一章都分小节，内容从易到难。如果本书用于本科课程，可以使用每章的前几节；在研究生课程中，每一章都可以完整地教授。本书包含957个练习和158个思考题。每节末尾给出练习，每章末尾给出思考题。练习通常相对较短，用于检查学生对本书内容的基本掌握情况。有些是简单的自查练习，有些则比较充实，可以作为家庭作业交给学生。每章末尾的问题是案例研究，描述更详细，并且经常介绍新知识。一般来说，这些思考题会包含几个小问题，引导学生逐步得到问题的解决方案根据本书前几版的读者反馈，我们在本书的配套网站上发布了其中一些练习和问题的答案（但不是全部）在htt://mitre.mit.edu/algorithm/，我们会定期更新这些答案，因此教师需要在每节课前查看此网站。在不太适合本科生而更适合研究生的章节和习题前添加星号(*)。带星号的章节不一定比不带星号的章节难，但可能会要求更多的数学知识。同样，带星号的练习可能需要更好的数学背景或创造力。...

2022-12-03 算法数据结构和程序有什么关系 最短路径算法数据结构

编辑评论：数据结构与算法Pytho语言说明介绍基于Pytho语言的数据结构与算法基础知识，主要包括抽象数据类型和Pytho面向对象编程、线性表、字符串、栈和队列、二叉树和树、集合、排序和算法基础。本书延续了解决问题的思路，从解决问题的目标出发组织教学内容，注重理论与实践的结合。本书简介进入21世纪以来，Pytho已经成长为世界上最流行的编程语言之一，并被广泛使用。由于其各种优势，Pytho正被全球越来越多的大学用作第一门编程课程的语言，越来越多的学校将其作为后续或选修课的内容。在国内也是如此。作者几年前就开始教授基于Pytho语言的数据课程，本书就是根据作者的教学经验和心得。本书结合抽象数据类型结构的思想，基于Pytho的面向对象机制，阐述了各种基本数据结构的思想、性质、问题和实现，并讨论了数据结构的设计、实现和特点。一些相关的算法。本书还结合了一些数据结构应用案例的学习。本书强化了当前编程实践中特别感兴趣的一些领域，包括程序和数据结构设计中的安全问题、正则表达式的概念和使用等。书中提供了大量的编程练习，特别关注数据结构的设计和实现，以及实际应用的各个方面。本书要求学习者具备基本的Pytho编程知识和经验。它可以作为基于Pytho的计算机基础课程中的数据结构课程教材，也可以在学习完Pytho语言的基本内容后作为面向对象的书籍。高级编程技术的高级阅读。作者介绍邱宗艳，北京大学数学学院信息科学系教授。长期从事计算机软件与理论、程序设计语言、符号计算的研究与教学工作。他出版了许多书籍和翻译，包括《程序设计语言基础》（翻译，北京大学出版社，1990），《数学数学软件系统的应用与程序设计》（主编，北京大学出版社，1994），《C++程序设计语言（专版）》（译，机械工业出版社，2002），《C++语言的设计与演进》（译着，机械工业出版社，2002），《程序设计语言——概念与结构》（合译，机械工业出版社，2002），《从问题到程序——程序设计与C语言导论》（主编，机械工业出版社，2005年第1版，2011年第2版）等。书籍说明Pytho是目前世界上最流行的第一门编程课程教学语言，国内高校也开始使用它。本书是结合国内数据结构课程现状，以Pytho为工作语言编写的新型数据结构救援程序。本书结合抽象数据类型结构的思想，基于Pytho的面向对象机制，阐述了各种基础数字钢结构的性质、问题和实现，并讨论了一些相关算法的设计、实现和特点。本书还结合了一些数据结构应用案例的学习。本书要求学习者具备基本的Pytho编程知识和经验。它可以作为基于Pytho的计算机基础课程中的数据结构课程教材，也可以在学习完Pytho语言的基本内容后作为面向对象的高级书籍。高级阅读编程技术。计算机问题解决计算机用于解决实际问题。计算机是通用的，它本身的功能很简单，就是可以执行一个程序，按照程序的指令完成一系列的操作，并取得一定的结果或产生一定的效果。要解决计算机的特定问题，需要有解决该问题的程序。长期以来，已经为各种计算机开发了许多有用的程序。当遇到需要解决的问题时，如果只有一个程序可以工作，那就很方便了：运行程序并让它完成所需的工作。实际的计算需求是无限的，不可能有现成的程序。如果遇到问题，但没有适用的程序，您可能需要编写一个。一般来说，人们需要的不是解决特定问题的程序，而是解决一类问题的程序。例如，文本编辑器不仅应该能够编辑特定的文本文件，还应该能够编辑各种文本文件；Pytho解释器不仅可以执行特定的Pytho程序，而且可以执行所有可能的Pytho程序程序。对于求平方根之类的简单问题，人们不想专心求某个数（例如2），而是一个取任意数平方根的函数。求平方根是一个问题，求2的平方根是平方根问题的一个实例。人们开发（设计、编写）程序，通常是为了解决问题，程序的每次执行都会处理一个问题实例。简而言之，用计算机解决问题的过程分为两个阶段：程序开发者为要解决的问题开发相应的程序，用户运行程序处理问题的具体实例，完成具体计算（其实就是计算机按照程序的指令进行计算。为简单起见，常说程序进行计算，并没有误导）。开发程序的工人。任务只需要完成一次，完成的程序可以多次使用，一次处理一个问题实例。当然，对于复杂的程序，通常需要在完成后进行修改完善，排除错误，升级功能。但那是另一回事了，无论如何，用计算机解决问题的第一步是开发一个可以解决它的程序。...

2022-05-08 面向对象python 面向对象python详细教程

编者的话：数据结构与算法分析C语言描述第二版df本书是《C语言数据结构与算法分析》第二版的简体中文翻译。在原著中，被评为20世纪30大计算机书籍之一，作者提炼并强化了他对算法和数据结构的创新方法。小编为大家准备了相关的df资料，欢迎下载简介《数据结构与算法分析：C语言描述（原书第2版）》简介：该书详细介绍了当前热门话题和新变化，探讨了算法设计技巧，研究了算法的性能、效率和在运行时分析的基础上检查了一些高级数据结构，从历史的角度和最近的发展对数据结构的活跃领域进行简要概述。因为《数据结构与算法分析：C语言描述（原书第2版）》选材新颖，方法实用，问题和例子丰富，所以选择得当。《数据结构与算法分析：C语言描述（原书第2版）》旨在培养学生良好的编程能力和熟练的算法分析能力，使他们能够开发出高效的程序。从服务实践出发，锻炼学生的动手能力，本书为大多数算法提供了C程序和伪代码例程，但不是全部。某些程序可在Iteret上获得。《数据结构与算法分析：C语言描述（原书第2版）》是《C语言数据结构与算法分析》第2版的简体中文翻译。原书曾被评为20世纪30大计算机著作之一，作者MarkAlleWei是一位多才多艺的数据结构和算法分析作者，他的数据结构和算法分析一书特别受欢迎并广受好评。它已被全球500多所大学用作教科书。在ldquo数据结构和算法分析：C语言描述（原书第2版）rdquo中，作者提炼并加强了他对算法和数据结构的创新方法。通过C程序的实现，重点阐述了抽象数据类型的概念，分析了算法的效率、性能和运行时间。相关内容部分预览关于作者作者：（美国）魏斯译者：冯顺喜MarkAlleWei是佛罗里达国际大学的计算机科学教授和博士学位。普林斯顿大学计算机科学专业。除了这本书，他还撰写了著名的数据结构和算法教科书：数据结构和算法分析：Java，数据结构和算法分析：C++和数据结构和问题解决：使用Jave，数据结构和问题解决：使用C++等。他目前是AP考试计算机科学委员会的主席。他目前是佛罗里达国际大学计算与信息科学学院的教授。他曾担任全国AP（大学先修）考试计算机学科委员会主席（2000-2004）。主要研究方向为数据结构、算法和教育学。图书特色专门的章节讨论了算法设计技术，包括贪婪、分治、动态规划、随机化和回溯●介绍当前流行的主题和新的数据结构，例如斐波那契堆、倾斜堆、二项式队列、跳转表和拉伸树●安排一章专门讨论摊销分析并检查书中介绍的一些高级数据结构●新一章讨论了高级数据结构及其实现，包括红黑树、自顶向下树。trea树、k-d树、配对堆等●结合了堆排序平均案例分析的一些新结果《数据结构与算法分析：C语言描述（原书第2版）》是国外数据结构与算法分析的标准教材。时间估计）。DataStructureadAlgorithmAalyi:ADecritioiC(OrigialBook2dEditio)旨在教授良好的编程和算法分析技术，以便读者能够以最高效率开发程序。《数据结构与算法分析：C语言描述（原书第2版）》可作为高级数据结构课程或研究生一年级算法分析课程的教材。《数据结构与算法分析：C语言描述（原书第2版）》的使用需要一定的中级编程知识和离散数学知识。一些背景知识...

2023-03-07 循环队列算法 操作系统多级队列算法

编辑评论：JavaCommoAlgorithmHadook3rdEditio介绍算法基础、算法应用和算法面试题。首先介绍了算法的概述，然后主要分析了数据结构和基本算法思想；然后详细讲解了该算法在排序、搜索、数学计算、数论、历史问题、博弈等领域的应用。编辑推荐算法是一切编程的基础和灵魂，也是程序员编程水平的集中体现。广泛的覆盖范围：关于嵌入经典算法示例、学习查询等的精炼理论。解释到位：算法思路、算法实现和经典面试题合理匹配，相得益彰。示例改进：准确分析，准确注释，保证每段代码都能编译执行。超过600分钟的教学视频和案例源代码全部可用。包含五个免费的电子书教程，为Java程序员的成长铺平道路。图书特色为了保证读者掌握算法设计的核心技术，作者从一开始就为本书规划了一些特色，以保证其质量和生命力。与其他书籍相比，本书具有以下优点：(1)本书引导读者由浅入深一步步学习算法和数据结构的知识。(2)书中在讲解每个知识点的同时，给出了相应的算法原理和算法实现，还给出了完整的例子，每个例子都可以运行，让读者可以快速掌握如何将相应的知识点应用在编程。(3)本书在介绍各种知识点时，尽量结合​​历史背景，对问题进行完整的分析，让读者了解问题的来龙去脉，避免枯燥的代码书。(4)本书对每个例子的程序代码进行了详细的注释和分析，并给出了运行结果，便于读者理解。(5)本书中的所有代码都是用广泛使用的Java语言编写的。但是，这些算法本身并不局限于Java语言。如果读者使用其他编程语言如C++、C、C#、VB等，根据相应的语法格式进行少量修改即可。本书内容本书注重实用性、系统性、完整性和前沿性，详细介绍了算法的基本思想和不同领域的应用实例。本书分为三部分，共14章。Part1算法基础：本章由3章组成，详细介绍了算法和数据结构的知识。这篇文章的内容不仅有算法的深入解读，还有作者对算法基本思想的经验分享。读者可以通过本文的内容，构建一个详细而有序的理解算法的智力框架。Part2算法应用：本章共7章，详细讲解了算法在排序、搜索、数学计算、数论、历史问题和博弈中的应用。这篇文章堪称全书的精华部分。它通过知识解释中嵌入的示例详细解释了各种算法。同时，用一些贴近实际的生动例子，生动地表达算法，提高读者的编程能力和学习兴趣。第三期算法面试：本文共4章，详细讲解了常见面试中的算法。在本文中，我们将面试问题细分为基于计算机、逻辑推理、教学能力和基本扩展算法的面试。通过对这些面试题的详细分析，读者可以拓展思维，提高能力。什么是算法算法到底是什么？从字面上看，算法是一种用于计算的方法，通过该方法可以得到预期的计算结果。此外，一般的教科书或字典中也有关于算法的专业解释。例如，算法是解决实际问题的准确描述方法，算法是解决特定问题步骤的准确描述方法。目前，广泛接受的算法专业定义是，算法是一组可行的、确定的、有限的模型分析规则。其实通俗地说，一个算法可以理解为一个完整的解决问题的步骤，由一些基本操作和规定的操作序列组成。具体问题可以通过这样的问题解决步骤来解决。从计算机编程的角度来看，算法由一系列指令组成，用于解决一个问题，并且可以根据规范输入在有限的时间内获得有效的输出结果。算法代表了一种以系统方式描述问题解决的战略机制。...

2022-05-07 算法数据结构和程序有什么关系 最短路径算法数据结构

编辑评论：计算智能是基于模型（计算模型、数学模型），以分布式并行计算为特征，模拟人类智能解决问题的理论和方法。《西安交通大学数学研究生教学系列：计算智能中的仿生学：理论与算法》系统阐述了计算智能的基本内容、基本理论和基本方法总结《西安交通大学数学研究生教学系列：计算智能中的仿生学：理论与算法》分为三个部分（章节）。第二章从模拟智能生成过程的角度阐述模拟进化计算理论；第2章从模拟智能结构的角度描述了人工神经网络的理论；第三章从模拟智能行为的角度描述了模糊逻辑和模糊推理。本书强调基础知识（尤其是数学基础），强调背景（尤其是生物和工程背景），并侧重于研究和开发。《西安交通大学数学研究生教学系列：计算智能中的仿生学：理论与算法》可作为应用数学、计算数学、运筹学与控制、信息科学、计算机科学、系统科学等方面的研究生教材。供专门从事计算智能研究和应用的教师和研究人员参考。第一章的内容Wood章节从智能生成过程的角度描述了模拟生物智能的计算理论和方法-模拟进化计算(SEC)。$1.1概述了SEC的基本原理、生物学基础、算法框架、本质优势和适用领域：$1.2介绍了SEC的基本要素，定义了遗传编码、马蝇的适应性、选择算子、交叉算子、变异算子等基本模拟进化操作；S1.3更详细地描述了SEC最具代表性的执行策略：遗传算法（GA），介绍了包括并行、混合、自适应、共享、适应度值变换、效率加速等多种潜在执行技术；§1.4描述了GA的搜索机制；51.5介绍了GA的收敛理论，最后$1.5简要介绍了SEC的发展历程并指出了SEC当前研究的热点问题目录章节仿生过程算法：模拟进化计算1.1模拟进化计算技术1.1.1什么是模拟进化计算技术？1.1.2模拟进化计算的生物学基础1.1.3模拟进化计算的通用框架1.1.4典型示例：遗传算法。进化策略和进化计划1.1.5模拟进化计算的本质优势和应用领域1.2模拟进化算法的基本要素和数学描述1.2.1模拟进化算法的形式化描述1.2.2编码格式(e)1.2.3适应度指标（J）1.2.4选择运算符（S）1.2.5复制算子（E）1.2.6进化参数()1.3模拟进化计算的典型执行技巧1.3.1突出记录和“父子混合”选择策略1.3.2健身价值共享策略1.3.3并行实施策略1.3.4混合策略1.3.5自适应策略1.4遗传算法的搜索机制1.4.1人口增长方程1.4.2交叉算子的搜索能力和可达性1.4.3变异算子的搜索能力和可达域1.4.4选择算子的搜索能力和速度1.4.5遗传算法的搜索机制1.5遗传算法的收敛理论1.5.1种群序列收敛性的定义和性质1.5.2遗传算法的马尔可夫链分析1.5.3遗传算法的公理分析1.5.4遗传算法的鞅分析1.6评论与展望1.6.1理论基础研究1.6.2关于算法设计1.6.3模拟进化计算的应用第二章仿生结构算法：人工神经网络2.1简介2.1.1生物神经元和生物神经网络2.1.2人工神经元和神经网络2.1.3学习过程2.1.4总结2.2感知器和单层前向网络2.2.1分类问题2.2.2感知器2.2.3单层前向网和小方块技术2.2.4单层前向网络的局限性2.2.5总结2.3多层感知器2.3.1前向网络映射2.3.2阈值神经元2.3.3Sigmoid神经元2.3.4多层网络的逼近能力2.3.5权重空间的对称性2.3.6科尔莫戈诺夫定理2.3.7误差反向传播2.3.8神经网络的学习算法2.4径向基函数2.4.1插值2.4.2径向基函数网络2.4.3网络训练2.4.4正则化理论2.4.5噪声插值理论2.4.6链接到核回归2.4.7基函数的优化2.4.8有导师培训2.5自组织特征图2.5.1大脑皮层的结构2.5.2两种基本特征映射模型2.5.3横向连接2.5.4自组织特征映射算法2.5.5矢量量化方法和聚类方法2.5.6拓扑保持度量2.5.7设计一种新的自组织特征映射算法2.6循环神经元网络2.6.1逐次逼近2.6.2离散Hofield网2.6.3连续Hofield网2.6.4其他回归网络2.7评论与展望2.7.1神经网络模型是对传统模型的推广2.7.2目标函数设计与学习算法2.7.3神经网络的进一步发展第3章仿生行为算法：模糊逻辑和模糊推理3.1模糊逻辑的生物学基础3.1.1人脑具有模糊思维功能3.1.2模糊思维的神经元机制3.1.3模糊思维的神经回路机制3.1.4模糊思维的脑生理机制3.2模糊集及其运算3.2.1模糊集合及其表示3.2.2模糊集的运算3.2.3接近。接近原理与模式识别3.2.4郭，??3.2.5普通映射的模糊扩展3.2.6隶属函数的确定3.3模糊关系和模糊矩阵3.3.1正常关系3.3.2模糊关系3.3.3模糊矩阵3.3.4模糊等价和模糊分类3.3.5模糊相似关系和模糊分类3.3.6模糊相似矩阵的确定3.4模糊推理的各种模型3.4.1简单模糊推理模型3.4.2多维模糊推理模型3.4.3多重模糊推理模型3.4.4多维模糊推理模型3.4.5多维多输出模糊推理模型3.5CRI方案下的模糊推理算法3.5.1简单模糊推理模型的Mamdai算法3.5.2多维模糊推理模型的Mamdai算法3.5.3多模糊推理模型的Mamdai算法3.5.4多维模糊推理模型的Mamdai算法3.5.5CRI方案下模糊推理的其他算法3.5.6模糊推理算法的MP再现分析3.63I方案下的模糊推理算法3.6.1模糊推理的FMP3I方案3.6.2用于模糊推理的Zadeh型FMP3I算法3.6.3用于模糊推理的o型FMP3I算法3.6.4模糊推理的FMP-3I方案和o型FMP-3I算法3.6.5FMT3I方案和模糊推理的o型FMT3I算法3.6.6模糊推理FMT-3I方案和O型FMT-3I算法3.7应用示例：模糊逻辑控制3.7.1模糊控制器的设计3.7.2目标跟踪系统的模糊控制3.7.3还原炉氢气流量的模糊控制3.7.4模糊逻辑的硬件实现3.8评论和预期参考文献...

2022-05-06 模糊推理算法 模糊推理算法应用

编辑评论：Java虚拟机实战：JVM故障排除与性能优化（第二版）深入了解Java虚拟机实战，涵盖JDK7到JDK10，通过200多个实例讲解各种Java虚拟机各方面的参数配置、故障排查、性能监控和性能优化，技术全面，通俗易懂图书特色结构清晰。从整体到局部，每一章对应一个独立的知识点，力求展现虚拟机的全貌。理论与实践相结合。每个知识点之后，都会给出示范例子，供读者参考，帮助读者更好地消化专注于专业。对Java虚拟机的原理和实践进行了丰富的介绍，力求从多个角度更专业地讨论JVM。简单易懂。本书服务于绝大多数虚拟机初学者。简洁的白话文体贯穿全书，让读者盲点少，无盲点。综合技术。Widow和Liux双系统下的性能诊断，涉及32位系统和64位系统的优化对比，JDK1.5到JDK10的优化演进。简介无论技术如何发展，Java仍然是一个充满活力的生态系统，学习Java的人越来越多，但大多数人在学习Java虚拟机(JVM)时都会遇到瓶颈。本书将通过200多个实例详细介绍JVM中的各种参数配置、故障排除、性能监控和性能优化，帮助Java人突破瓶颈。《实用Java虚拟机---JVM故障排除与性能优化（第二版）》共11章，修订版涵盖Java6到Java10。第1章到第3章介绍定义、整体架构和常用配置Java虚拟机的参数。第4章到第5章介绍垃圾收集算法和各种垃圾收集器。第6章介绍了Java虚拟机的性能监控和故障排除工具。第7章详细介绍了Java堆的分析方法和案例。第8章介绍了Java虚拟机对多线程的支持，尤其是锁。第9章到第10章介绍了Java虚拟机的核心——Cla文件结构，以及Java虚拟机中的类加载系统。第11章介绍了Java虚拟机的执行系统和字节码，并给出了一个通过ASM框架进行字节码注入的案例。《实用Java虚拟机-JVM故障排除与性能优化（第二版）》不仅适合Java程序员阅读，也适合从事Java虚拟机工作的开发人员、软件设计师和架构师阅读。.关于作者葛一鸣51CTO特约讲师，国家认证体系分析师，获得OracleOCP认证。长期从事Java软件开发，对Java编程和JVM有深入研究，对设计模式、人工智能、神经网络、数据挖掘等技术有着浓厚的兴趣。训练课程。本书的架构本书以实际开发为主，不乏理论介绍，力求通俗易懂，循序渐进。全书共分11章。第一章概述，介绍Java虚拟机的概念和定义，解释Java语言规范和Java虚拟机规范，最后介绍OeJDK的调试方法。第2章介绍了Java虚拟机的整体架构，解释了堆、栈、方法区等内存空间的作用以及它们之间的关系。第3章介绍Java虚拟机的常用配置参数，重点介绍垃圾回收跟踪参数和内存配置参数，并给出案例说明。第4章从理论层面介绍了垃圾回收算法，例如引用计数、标记清除、标记压缩和复制算法。这一章是第五章的理论基础。第5章，基于垃圾收集的理论知识，进一步详细介绍Java虚拟机中实际使用的各种垃圾收集器，包括串行收集器、并行收集器、CMS、G1等。第6章介绍Java虚拟机的性能监控和故障排除工具。考虑到实用性，还介绍了系统级性能监控工具的使用。两者结合可以更好地帮助读者处理实际问题。第7章详细介绍Java堆的分析方法和案例，主要讲解MAT和ViualVM的使用，以及各自OQL的编写方法。第8章介绍了Java虚拟机对多线程的支持，尤其是锁。本章不仅介绍了虚拟机内部锁的实现和优化机制，还给出了Java语言层面的一些锁优化思路，最后介绍了无锁并行控制方法。第9章介绍Java虚拟机的核心——类文件结构。作为Java虚拟机的基石，cla文件起着举足轻重的作用，对于深入理解Java虚拟机有着重要的作用。第10章介绍Java虚拟机中的类加载系统，重点介绍Java虚拟机中ClaLoader的实现和设计模式。第11章介绍Java虚拟机的执行系统和字节码。为了帮助读者更快更好地理解Java字节码，本章对字节码进行分类讲解，理论联系实际，并给出一个通过ASM框架进行字节码注入的案例。...

2022-05-06 虚拟机java_version查看不了 虚拟机java环境变量配置

编辑评论：《考研算法与数据结构分析（第3版）》收录350多套硕士招生“（算法与）”数据中2100多道题Structure》试卷，并给出参考答案和分析。前言本书第三版于2015年出版，至今已过去五年。为了跟上时代的发展，本次推出第四版。与第3版相比，第4版对参考答案进行了修改，增加了试题分析和答案解释，删除了一些描述模糊、容易产生歧义的问题，增加了国家近5年硕士学位。考研考题和部分高考重点考题。转载后共2165道题，其中选择题627道，真题323道，填空题365道，应用题474道，算法设计题376道。自2009年起，国家在研究生招生考试中实行计算机科学与技术学科联合考试（计算机科学专业综合试题为一卷，其中数据结构占45分，计算机原理占45分，操作系统占45分。35分，计算机网络占25分），已经11年了。本书收录了11篇论文的数据结构部分的所有问题（单选题109题，综合应用题22题）。分析这些试题可以看出：试题强调基本概念和基础知识，突出重点和综合应用，考核范围逐渐扩大，试题更加灵活，综合性更强。小节选择题中，数据结构与计算机网络相结合的题逐年出现，算法设计题的数学基础较高，突出了对综合应用能力的考核。计算机科学知识。分析这几年数据结构的试题可以发现，试题的重复题很多，每年都会出现一些题型（甚至是原创题）。事实上，自从Kuth在1970年代建立数据结构课程体系以来，虽然对算法的描述发生了Pacal、C、C++、Java等变化，但课程的基本内容并没有改变。几十年前的试题至今仍在使用。并不是所有的全国联考题都是新题。一些高校的年度考题中也有上一年的考题。因此，本书对于教授数据结构课程和准备学生考试非常重要。对于选拔试题，为了尊重出题机构，除极少数情况外，未作文字改动。因此，可能会出现同一个问题有不同的描述，同一个概念有不同的翻译的情况。这种情况并不影响问题的正确性和理解性。此外，本书对描述不严谨的题目进行了较为详细的分析，包括全国联考题目（如判断树的画法、B树的高度等）和深刻理解问题的本质。对于本书的使用方法，小编建议读者先阅读前三版的前言，尤其是第三版前言中的具体进度要求。参加全国联考的考生除复习和巩固高年级考研的基础知识题外，还应熟练掌握联考的全部考题。这本书虽然经过了八个月的精心修改，但由于能力有限，题目较多，可能仍有不足和错误。恳请广大读者批评指正，不断完善本书，为读者提供精品。第四版新增了一个新的编辑冯光辉，她在试题的收集、答题和校对方面做了大量的工作。本书的再版也有很多人贡献，编辑在此表示衷心的感谢：感谢家人多年来对他们工作的理解和支持；感谢周世平先生对业务的帮助；感谢梁彦春老师、潘庆贤老师、蔡新海老师、高辉老师以及众多同学提供的试题；感谢机械工业出版社温丽芳女士和朱洁女士多年来对本书的支持和帮助，他们对本书的修订提出了很多具体的建议；感谢池振春的细心和细心的工作。简介《算法与数据结构分析试题（第4版）》可作为高校计算机及相关专业数据结构课程的参考书，也可作为研究生考试的参考书。相关专业。它也适用于教授该课程的讲师和其他希望学习数据结构课程的人。《数据结构》是计算机及相关专业的核心课程之一，也是后续专业课程的基础。在2009年开始的全国硕士入学考试计算机科目综合试题中，数据结构题占据重要位置。《算法与数据结构考题解析（第4版）》基于作者多年的数据结构课程教学经验，以及在知名高校和科研院所招收研究生的数据结构题的跟踪分析.从数据结构课程内容以及如何应用数据结构知识解决实际问题的角度来编写，是学习数据结构课程和备考研究生的很好的参考资料。《算法与数据结构高考题分析（第四版）》特色：在内容方面，先整理好数据结构课程的主要知识点，再根据知识点对试题进行分类讲解，让读者灵活运用知识点，从中得出推论案子。题量大，题型多。全书共2100多道题，包括选择题、填空题、应用题、算法设计题等。通过不同类型的练习，读者可以巩固知识。《算法与数据结构试题解析（第4版）》试题来自全国研究生统一入学考试真题，以及国内重点高校和科研院所的考研真题。方便学生有针对性地复习和参考。每个问题都有参考答案或解题指导，方便读者快速高效地学习。书籍内容第四版前言第三版前言第二版前言第一版前言第1部分审查大纲第一章介绍第2章线性表第3章堆栈和队列第4章字符串第5章数组和广义表第6章树和二叉树第7章图第8章动态存储管理第九章合集第十章排序第11章文档第二部分考试部分第一章介绍第2章线性表第3章堆栈和队列第4章字符串第5章数组和广义表第6章树和二叉树第7章图第8章动态存储管理第九章合集第十章排序第11章文档第3部分参考答案第一章介绍第2章线性表第3章堆栈和队列第4章字符串第5章数组和广义表第6章树和二叉树第7章图第8章动态存储管理第九章合集第十章排序第11章文档附录A2009-2019年全国研究生招生计算机科学基础综合考题在数据结构教材各章分布附录B本书选题在教材各章中的分布参考文献...

2022-05-06 数据结构与算法二叉树的算法 二叉树的数据结构

编辑评论：JVMG1源码分析与调优尝试从G1的原理入手，系统介绍新一代回收、混合回收、FullGC、并发标记、Refiethread等；源码介绍Hotot如何实现G1、通过对源码的分析，我们可以了解G1提供了哪些参数以及这些参数的具体含义简介G1作为JVM中成熟的垃圾收集器，已经在很多公司的生产环境中广泛使用。本书详细介绍了G1所涉及的基本概念和操作原理，以及调优方法。主要内容共12章，主要内容是：第1-2章介绍垃圾收集的历史和应用算法，以及基本概念。第3-7章从各个方面分析G1的运行原理，如G1如何分配对象、G1的Refie线程、新生代回收、混合回收、FullGC等。第8章描述了在垃圾收集期间如何处理引用。第9章介绍了G1引入的一个新特性：字符串去重。第10章描述了G1垃圾回收期间线程如何到达安全点。第11章描述了如何选择垃圾收集器。第12章介绍下一代垃圾收集器，Sheadoah和ZGC。另外，为了降低学习难度，还给出了三个附录：附录A介绍如何开始阅读和调试JVM代码，附录B介绍如何使用NMT跟踪和调试JVM内存，附录C介绍Java程序员阅读一些您需要了解的有关JVM的C++内容。章节详情本书分为12章，主要内容如下：第1章介绍垃圾收集的发展和使用的算法，以及一些重要和常用的术语。本章的知识不仅限于本书介绍的G1，对学习JVM文章或JVM源码都有帮助。第2章介绍G1中的基本概念，包括分区、卡表、根集、线程栈等以及垃圾回收相关的基础知识点。第3章描述G1如何分配对象，包括TLAB和慢速分配。G1的对象分配与其他垃圾收集器非常相似，只是分配是基于分区的。没有额外的变化，所以本章中的知识不仅适用于G1，也适用于其他垃圾收集器。最后介绍了参数调优，同样适用于其他垃圾收集器。第4章介绍G1Refie线程，包括G1如何管理和处理代际引用以加速垃圾回收，并介绍Refiemet调优涉及的参数；虽然CMS也有卡表来处理代际引用，但G1的处理与CMS不同，Refie线程是G1新引入的部分。第5章介绍年轻代回收，包括G1如何进行年轻代回收，包括对象标记、复制、分区释放等细节，也介绍了年轻代调优涉及的参数。第6章介绍混合回收。主要介绍了G1的并发标记算法及其难点，以及在G1中如何解决这个难点。同时介绍了并发标记的步骤：并发标记、Remark（重新标记）和清洗阶段；最后，还介绍了并发标记的调优参数。第7章介绍FullGC。在G1中，FullGC对整个堆执行垃圾回收。本章介绍JDK10之后G1的串行FullGC和并行FullGC算法。第8章描述了在垃圾收集期间如何处理引用。此功能并非G1独有，也适用于其他垃圾收集器。第9章介绍了G1的一个新特性：字符串去重。根据OeJDK的官方文档，这个特性平均可以节省13%左右的内存，所以这是一个非常有用的特性，值得尝试和使用。另外，这个特性和JDK中Strig类的iter方法有一些相似之处，所以本章也比较了它们之间的区别。第10章介绍了线程中的安全点。安全点在实际调优中并没有太多涉及，所以很多人对它们并不是特别熟悉。其实垃圾回收发生的时候，在进入安全点的时候做了大量的工作，而且这个工作基本上是串行进行的，而这些事情很可能会导致垃圾回收耗时过长。除了如何进入afeoit之外，本章还介绍了在afeoit中所做的一些回收工作，以及当发现它们导致GC过长时如何进行调优。第11章描述了如何选择垃圾收集器，以及在选择需要调整的G1时应该做什么。本章属于理论指导，在实际工作中，需要综合考虑本书所提及参数的正负影响，并不断调整。第12章介绍下一代垃圾收集器，Sheadoah和ZGC。G1作为垃圾收集器发挥着重要作用有其不足之处，所以未来的垃圾收集器会不断发展。本章描述了下一代垃圾收集器、Sheadoah和ZGC对G1的改进，以及它们是如何工作的。本书的附录包括以下内容：附录A描述了如何开始阅读和调试JVM代码。这里简单介绍一下G1的代码结构和组织。另外，简单介绍一下Liux调试工具GDB。这个工具对于想要了解JVM细节的同学来说是必不可少的。附录B描述了如何使用NMT来跟踪和调试JVM内存。这些知识对于想要深入了解JVM内存管理的人来说是非常有帮助的。另外，在实际工作中，尤其是JDK升级中，我们必须比较同一个应用在不同JVM运行条件下的内存使用情况。附录C介绍了Java程序员在阅读JVM时需要了解的一些C++知识。C++的语法和语法特点这里就不一一列举了，只是一些C++语言独有的语法而非Java语言，或者Java语言中使用或理解的一些语法与C++语言不同。这些知识适用于Java程序员，尤其是在阅读JVM代码时。图书特色1、图文并茂作者手绘了很多图，让读者可以直观的了解G1的底层原理。2、通俗易懂的解释对新一代回收、混合回收、FullGC等原理进行分步分析，并绘制了典型流程流程图3、解释细腻对典型代码的大量注释让读者更好地理解垃圾回收的工作原理4、实用性强不仅列出了G1的各种参数，还给出了实际操作中的各种取舍思路。...

2022-05-06 G1垃圾收集器 g1垃圾收集器过程

编辑评论：《编程方法：面试与算法体验》涵盖三个主题：面试、算法和机器学习。书中的每个编程主题都提出了多种思路和解决方案，不断优化，层层递进。本书的第1章到第6章分别描述了与字符串、数组、树、搜索、动态编程和海量数据处理相关的编程面试问题和算法。第7章介绍了两种机器学习算法——K-NearetNeighor和SVM。编辑推荐转化为CSDN技术博客《结构与算法的方法》内容涵盖三个主题：面试、算法和机器学习作者多年来积累的成就进入IT行业的笔试和面试指南本书内容这本书涵盖了三个主题：面试、算法和机器学习，但主要是面试和算法，机器学习相关的内容相对较少。书中的许多编程主题都提供了各种想法和解决方案。在解决一个又一个编程问题的过程中，通过更好的算法，层层递进，不断优化解决方案，着力提升广大初学者的编程能力。能力、思维能力，以及运用编程技巧和高效算法解决实际应用问题的能力。第1章涉及与字符串相关的面试问题，第2章涉及与数组相关的面试问题，第3章涉及与树和数据结构（红黑树、B树等）相关的面试问题，第4章描述面试搜索相关问题（重点介绍KMP），第5章介绍动态规划相关的面试问题，第6章介绍海量数据处理相关的面试问题，第7章介绍机器学习的两种算法。-K-最近邻，SVM。此外，每一章都有“一个案例的推论”和“习题”，让读者可以及时运用所学的方法解决类似的问题，附录包括语言、链表、矩阵、栈、队列、图搜索、概率统计、系统设计和其他问题类型。书中的每个问题都是面试中的高频问题。近5年多次出现在各大互联网公司的笔试和面试中。对面试和备考有很强的参考价值。整本书逻辑清晰，通俗易懂。非常适合热爱编程、算法、机器学习，准备IT笔试和面试，即将求职或求职的读者。数组在笔试和面试中，除了字符串相关的问题外，另一种非常频繁出现的问题是数组相关的问题。阅读完第1章和本章后，读者将逐渐了解解决面试编程问题的几个常见思路。遇到编程问题，一般可以考虑“万能”蛮力穷举（递归、回溯），比如求个数的全排列或者八皇后（N-quee）问题。但是穷举的时间复杂度通常太高，所以需要考虑更好的方法来降低时间复杂度，例如使用分治法（divideaditerview,themerge）并以空间换时间（例如使用哈希表）。此外，选择正确的数据结构也可以显着提高效率。例如，在“寻找最小的k数”问题中，使用堆而不是数组来存储遍历的前k个数。另外，如果主题允许排序，可以考虑排序。比如“找两个和为定值的数”的问题，先排序，然后用前后指针扫描到中间。如果它已经排序（如在Youg的矩阵查找中），请考虑是否需要二等分。但是，如果标题不允许排序（即要求系列之间数字的相对顺序不能改变）怎么办？这时，贪心算法（如最小生成树算法Prim、Krukal和最短路径算法Dijiktra）或动态规划（如01背包问题，每一步都是一个决策）。最后，如果你解决更多的问题，你会发现很多问题的原理非常相似，比如快速排序、奇偶排序和荷兰旗的划分过程。该问题在O()时间复杂度内解决。...

2022-05-06

小编点评：多角度深度探讨人工智能能否产生媲美人类的创造力人工智能的本质是数学。数学思维帮助我们理解引导人们识别创造力的算法的本质。天才与算法df高清版用数学思维开启未来人工智能，世界将精彩之旅来了，还介绍了欧美国家的前沿研究成果在人工智能领域。天才与算法df预览作者介绍马库斯·杜萨托伊英国皇家学会会员美国数学会会员牛津大学西蒙尼公众理解科学教授大英帝国勋章获得者英国皇家学会迈克尔法拉第奖得主伦敦数学会贝里克奖得主作者被誉为科学王国的大使。他开创了“通俗数学”的概念，用生动、通俗易懂的语言表达复数和数学概念。他的演讲不仅生动有趣，而且让你意外地发现了用数学预测未来的方法，很像中国流行的“百校论坛”式的学者。他定期为《泰晤士报》和《卫报》撰稿，并为广播和电视撰写评论，并与BBC建立了长期合作伙伴关系。2001年，他获得了伦敦数学会的贝里克奖。2004年，他在周日被《独立报》评为英国最杰出的科学家之一。目录赞美第一章洛夫莱斯测试001第2章激发创造力009你能教创造力014第3章向人类宣战019非凡的GameBoy023胜利029神奇的031人类反击034山顶依旧是主峰039第4章算法，互联网时代生活的秘密043荒岛算法047数学，幸福婚姻的秘诀055书商大战059第5章从“自上而下”到“自下而上”063看还是不看067算法072的错觉第6章算法的演进077如果你喜欢...079如何训练算法085偏差和盲点087机器之间的战争090第7章数字绘画095什么是艺术099创意105视觉编码108分形：自然法则111从“亚伦”到“傻瓜绘画”115第8章站在巨人的肩膀上123复活伦勃朗127创意大赛132算法如何思考142算法是一门艺术145第9章数学的艺术149数学证明游戏152数学的起源154证明159的由来第十章数学家的望远镜165Coq证明助手169人脑的极限171沃罗斯基的愿景175第11章音乐：声音的数学之旅179巴赫：第一位音乐程序员183艾米：人工智能作曲家188模拟游戏：音乐图灵测试193“深巴赫”：从零开始重新生成Comoer198第12章写歌公式203普希金、诗歌和概率205《续作》：第一个人工智能即兴爵士作曲家209“流动机器”211量子成分217人们为什么要创作音乐220第13章深度数学223Mizar的数学226数学图灵测试228Bael数学库231数学寓言234一个意想不到的故事236数学的叙事艺术238第14章语言游戏241危险边缘248屈臣氏工作模式251255翻译丢失机器人术语258挂在“中国房间”实验259第15章AI讲故事263如何在一个月内完成一部小说271哈利波特与死去的波特尼克273如果...275伟大的“自动化”数学家279人工智能新闻281第16章为什么要创造：思想交流287摘自原文浪漫主义音乐的出现在很多方面打破了巴洛克和古典音乐创作的常规。像舒伯特这样的新人没有遵循古典作曲家所推崇的不同音调之间的对位和平衡技巧，而是故意选择了意想不到的方式来使用模式。舒曼没有按照海顿或莫扎特通常流畅的和弦进行作曲。肖邦在节奏上给人惊喜，在他异常重音的段落和扭曲的节奏中创造出密集的半音。从中世纪到巴洛克，到古典主义，再到浪漫主义；从印象派到表现主义，再到音乐时代的变迁是一个打破原有常规的过程：后来者必须参照前者，才能发挥其创造力。不用说，当我们定义新事物时，历史背景起着重要作用。创意不是绝对的，而是相对的。我们在我们的文化和参考框架内具有创造力。引自第2章激发创造力009无论Google的算法多么强大，它们都不可避免地会被那些了解数学原理的人以更聪明的方式攻击和利用。2018年夏天的某个时候，如果你在Google上搜索“白痴”，首先出现的是一张唐纳德·特朗普的照片。一些活动人士知道如何利用Reddit庞大的互联网存在：他们发布了包含关键字“白痴”的帖子和一张特朗普的照片，以吸引人们投票，这一组合迅速登上了谷歌搜索的榜首。第一名。但是随着时间的推移，这些另类的搜索结果峰值会被算法本身而不是人工干预而逐渐降低和剔除。谷歌不喜欢扮演“上帝”，但从长远来看，它相信数学的力量。引自荒岛算法047...

2022-05-06

编辑评论：终极算法机器学习和人工智能如何重塑世界揭示机器学习的终极逻辑，勾勒人工智能的商业未来。《乔布斯传》作者WalterIaaco、图灵奖获得者JudeaPearl、中国大数据领军人物车品觉、今日头条首席算法架构师曹欢欢都推荐！关于作者PedroDomigo，美国华盛顿大学计算机科学教授，博士。加州大学欧文分校信息和计算机科学专业，着有200多本专业书籍和数百篇文章。国际机器学习学会联合创始人，《机器学习》杂志编委，JAIR前副主编。美国人工智能协会院士（AAAIFellow，国际人工智能界最高荣誉），荣获SIGKDD创新奖（数据科学领域最高奖）、SloaFellowhi、美国国家科学基金会成就奖(NSFCAREER)奖）、富布赖特奖学金、IBM学院奖和多个顶级论文奖。简介购物网站使用算法为您推荐产品，评论网站使用算法帮助您选择餐厅，GPS系统使用算法​​帮助您选择最佳路线，公司使用算法选择求职者......当机器最终学会如何学习时会发生什么？与传统算法不同，现在悄悄主宰我们生活的是“学习机器”，它们通过从我们的琐碎数据中学习来执行任务；他们甚至可以在我们要求之前做我们想做的事。什么是终极算法？有五个机器学习流派，每个流派都有自己的主算法，可以帮助人们解决特定问题。而如果综合所有这些算法的优点，就有可能找到一种“终极算法”，可以获得过去、现在和未来的所有知识，这也将创造一个新的人类文明。为什么你必须了解终极算法？无论您从事什么行业或工作，了解终极算法将为您带来全新的科学世界观，预测未来技术发展，规划未来，占领未来！在《终极算法》中，世界著名的算法问题专家、机器学习领域的先驱佩德罗·多明戈斯为我们揭开了算法的奥秘，让我们一窥谷歌和你的机器学习智能手机背后的原理。他为大家讲解了机器学习中的五种思想流派，它们是如何将神经科学、心理学、物理学等领域的理论转化为算法的，并提出了“终极算法”的思想，并讨论了最终算法的含义为了商业、科学、社会和每个人的未来。对于任何想了解未来将带来什么的人以及想站在变革前沿的人来说，这都是一本重要的思想指南。“如果这个终极算法存在，那么它将能够通过数据获得关于世界过去、现在和未来的所有知识。这个算法的发明将是科学史上的一大进步。”我们要去哪里技术趋势来来去去。机器学习的不同寻常之处在于，在经历了所有这些变化和繁荣和萧条之后，它开始变得更强大。它的第一个大热门是金融领域，从1980年代开始预测股票的涨跌。下一波，挖掘企业数据库，在1990年代中期开始增长，特别是在直销、客户关系管理、信用评分和欺诈检测等领域。然后是网络和电子商务，自动化个性化迅速流行起来。当互联网泡沫暂时抑制了这一趋势时，机器学习在网络搜索和广告服务中的应用开始腾飞。无论哪种方式，机器学习都被应用于9-11恐怖袭击之后的反恐战争。We2.0带来了许多新的应用程序，包括挖掘社交网络和搜索哪些博客谈论您的产品。与此同时，各领域的科学家也在逐渐转向大尺度建模，分子生物学家和天文学家处于领先地位。房地产泡沫几乎没有被注意到，其主要影响是人才从华尔街转移到硅谷及其受欢迎程度。2011年，“大数据”概念开始流行，机器学习被明确置于全球经济未来的中心位置。今天，似乎没有任何人类研究领域不受机器学习的影响，即使是似乎不太受关注的领域（如音乐、体育、品酒）。虽然机器学习很明确，但这只是未来的预览。虽然它很有用，但如今在工业中工作的学习算法的生成实际上非常有限。如果实验室的算法现在可以用在各个领域的前线，比尔盖茨表示，机器学习突破所产生的价值将相当于10个微软。事实上，这种说法有些保守。如果这些观点让研究人员真正感到光明和有效，那么机器学习将带来的不仅仅是文明的新纪元，而是地球生命进化的新阶段。如何实现这个目标？学习算法是如何工作的？他们现在不能做什么？他们的下一代会是什么样子？机器学习革命将如何呈现？你要抓住哪些机会，要注意哪些危险？这就是这本书的内容。进化论的论据生物多样性源于单一机制：自然选择。值得注意的是，计算机科学家对这种机制非常熟悉：我们通过反复尝试许多备选方案、选择和改进最优解决方案以及尽可能多地尝试这些步骤来解决问题。进化是一种算法。用查尔斯·巴贝奇（维多利亚时代的计算机先驱）的话说，上帝没有创造物种，而是创造了它们的算法。达尔文在《物种起源》的结语中提到的“无限形式，极其美丽”，掩盖了最美丽的统一：所有这些形式都编码在DNA中，所有这些形式都是通过改变和连接这些染色体来表达的。只需对算法的一种描述，谁能猜到它产生了你和我？如果进化算法可以学习我们，可以想象它也可以学习它可以学习的一切，只要我们将进化算法应用到一台足够强大的计算机上。确实，在机器学习领域，通过模仿自然选择来进化程序是很多人都在尝试做的事情。因此，进化是通往终极算法的另一条有希望的途径。有了足够的数据，一个简单的算法能掌握什么？这个问题最经典的例子是进化论。输入进化算法的信息是所有生物的经历和命运（当今算法的大数据）。此外，这种进化算法已经在地球上最强大的计算机上运行了超过300万年——这台强大的计算机就是地球本身。运行该算法的真实计算机应该比地球上的“计算机”更快且数据密集度更低。哪种模型更适合终极算法：进化还是大脑？这是一场关于机器学习的辩论，在先天与后天之间。正如我们的存在取决于先天和后天的共同力量，也许真正的终极算法包含两者。...

2022-05-06

编辑评论：深度学习与计算机视觉：算法原理、框架应用与代码实现全面介绍深度学习与计算机视觉的基础知识，结合常见应用场景和大量实例引领读者对丰富多彩的计算机视觉领域，在讲解原理的基础上，通过有趣的例子带领读者一步一步做，不断提高动手能力，而不是把枯燥深奥的原理堆砌成lt/gt编辑推荐西门子高级研究员田江博士写前言并推荐！强烈推荐谷歌软件工程师吕建安、英伟达高级工程师华远志、理光软件研究院研究员钟诚博士！作者拥有5年以上机器学习研发经验，目前在京东专注于深度学习和计算机视觉算法的研发。西门子高级研究员田江博士写前言并推荐！强烈推荐谷歌软件工程师吕嘉楠、NVIDIA高级工程师华远志、理光软件研究院研究员钟诚博士！注重原理和动手实践，让读者不仅能理解算法背后的思想，还能独立开发基于深度学习的计算机视觉算法。原理解释通俗易懂。如果能通过图文定性的说明，尽量不要用公式。在无法使用公式的地方，尽量使用公式作为图文说明的辅助手段。结合常见的应用场景，通过大量有趣实用的例子和原创代码，带领读者一步一步做，不断提升动手能力。第7章开始的所有示例均基于当前流行的深度学习框架Caffe和MXNet，其中包含大量原始代码和作者收集的数据。简介本书全面介绍了深度学习和计算机视觉的基础知识，并结合常见的应用场景和大量的例子，带领读者进入计算机视觉的多彩领域。作为一本“原理+实践”的教程，本书在讲解原理的基础上，通过有趣的例子引导读者一步一步来，不断提高动手能力，而不是把枯燥深奥的原理堆积起来。本书共13章，分为2个部分。第一个基础知识介绍人工智能的发展历史，计算机视觉概述，深度学习和计算机视觉中的数学基础知识，神经网络和相关机器学习基础，卷积神经网络和一些常见结构，最后是前沿趋势简要讨论。第二部分为详细讲座，介绍了Pytho基础、OeCV基础、简单分类神经网络、图像识别、RegreiouigCaffe、迁移学习和模型微调、目标检测、度量学习和图像风格等常见的计算机视觉应用转移。场景。本书从第5章开始包含许多有趣且有用的代码示例。从第7章开始的所有示例均基于当前流行的深度学习框架Caffe和MXNet，其中包含大量原始代码和作者收集的数据。这些代码和作者训练的一些模型已经分享在本书的githu页面上。读者自行下载。本书面向对人工智能、机器学习、深度学习和计算机视觉感兴趣的读者。阅读本书要求读者具备一定的数学基础和基本的编程能力，并要求读者了解Liux的基本使用。本书内容本书共13章，分为2个部分。第1部分基础知识第1章首先介绍了深度学习和计算机视觉的基本概念和常见应用的历史介绍。第2章介绍了最基本的数学，包括线性代数、概率、高维空间、卷积和数学优化。第3章涵盖机器学习和数据的基础知识，重点是神经网络。第4章在第3章的基础上介绍了卷积神经网络的概念、原理和一些常见的结构。第2部分：案例研究第5章介绍Pytho基础知识，并通过小例子介绍NumPy和matlotli的基本使用。第6章介绍了基于Pytho的OeCV的使用，以及数据增强小部件和对象框架注释小部件的动手实现。第7章分别用MXNet和Caffe实现了最简单的神经网络，并将结果可视化。第8章从头开始逐步实现基于MNIST数据集的基于MXNet和Caffe的卷积神经网络模型，用于手写数字识别，并描述了如何测试和评估模型。第9章实现了一个基于Caffe使用卷积神经网络进行回归的示例，并介绍了如何创建HDF5格式数据，如何使用GPU对数据进行批量操作，以及如何实现视觉训练模型。第10章首先实现了一个图像爬虫来收集图像数据，并以食物图像分类为例，逐步讲解如何基于Caffe实现迁移学习。然后在此基础上进一步讲解了如何对数据进行预处理，如何使用混淆矩阵、P-R和ROC曲线，最后介绍了如何可视化卷积神经网络对输入图像的响应。第11章针对R-CNN和YOLO/SSD两类算法，简要介绍了基于深度学习的目标检测算法的发展历程，并给出了基于MXNet的SSD检测算法示例，并分析了基于深度学习的目标检测算法的可视化。结果。第12章介绍了度量学习的基本概念，并从图片开始，逐步实现基于Caffe的Siamee网络，同时也实现了基于τ-SNE的结果可视化。第13章讲解了最基本的图像风格迁移算法，并给出了一个基于MXNet的图像风格迁移示例。读者可以使用他们最喜欢的图像来创建算法生成的艺术品。图书特色注重原则和动手实践。力求读者在读完本书后不仅能理解常用算法背后的思想，而且具备独立开发基于深度学习的常用计算机视觉算法的能力。原理很容易理解。这本书如果能用文字定性地解释，就不需要计算和公式，如果能用图表表达，就不需要文字。虽然公式是不可避免的，但尽量把公式作为解释和说明的辅助，而不是需要仔细理解的部分。大量原始代码和图形。本书结合作者在实际工作中的经验，力图使实用与有趣并存，并与实际例子和其他例子并存，并在本书githu页面上分享代码供读者下载。...

2022-05-06 算法 Cap 算法工程师

编者评论：重新定义定向广告、大数据和人工智能对非程序员和人工智能相关人士非常友好，深入浅出，对算法有更全面辩证的理解，算法控制的生活：重新定义精准广告，大数据和AIgt一本有助于理解生活中的算法的书，但是有点欠缺。算法控制人生df预览推荐理由深入谷歌、Faceook、Twitter的算法黑匣子，揭示科技巨头创造的智能时代的无形秩序。与人类相似的智能形式只会是人类；“智能时代”和“AI未来”的流行认知，在这里并没有透露任何人都能看懂的算法知识。简介这是一个“算法世界”：建立在数据之上的算法指导着社会的运转，决定着我们在网上能看到什么；它是自动驾驶、智能家政、未来医疗乃至智慧城市的基石。如果我们不了解算法如何使用数据，我们就无法知道人工智能将如何改变我们的生活。在本书中，DavidSuter带领读者踏上了一段有趣的算法之旅，并深入了解数学的阴暗面。通过对在算法研究领域工作的科学家的采访，以及动手有趣的数学实验，他介绍了可以分析我们、影响我们，甚至变得更像我们的算法。您将了解Google搜索是否是种族主义和性别歧视，为什么选举预测有时会与实际选举结果有很大偏差，使用算法来找出犯罪分子是否是一个严重的错误，以及我们如何将决策权交给未来会发生什么...Suter还会简单的告诉我们，什么样的算法在支持最会聊天的AI——围棋无冕之王水谷，零和传奇书写机器人AlhaGo。他说出的真相将刷新我们的观念：直到今天，人工智能还只是和大肠杆菌一样聪明，而与一些科技巨头的激进预测相反，取代人类的超级人工智能实际上离我们很远。作者介绍大卫·桑普特国际顶尖数学家和数学科普作家瑞典乌普萨拉大学应用数学教授皇家学会奖学金DavidSaut是瑞典乌普萨拉大学的应用数学教授。他出生于伦敦，就读于曼彻斯特大学在牛津大学完成了数学博士学位和皇家学会奖学金。他的研究非常广泛一般，特别擅长跨学科研究，例如机器学习、人工智能、鱼蚁群的集体活动，以及足球背后的数学。苏普特还为《经济学人》、《今日数学》、《每日电讯报》、《当代生物学》和4-4-2（世界上最重要的足球杂志）等主要出版物撰稿。2015年，为表彰萨普特对普及数学科学的杰出贡献，英国顶尖数学家成立的数学与应用研究所授予他凯瑟琳理查兹奖。目录介绍第1部分算法在看着我们互联网如何处理个人数据？/1算法会不断旋转并减少您的数据集，直到它可以读取您并看穿您。它使Faceook能够使用“喜欢”来预测您的性格，从表情、照片甚至您与屏幕的互动中评估您的精神状态。算法具有高维度的理解力，胜过你对自己的了解，但它们并不是完美的预测性或公平性。1第1章|数学不仅对风景不利，而且对道德也不利？1位Google员工：统计数据越多越好5“ISIS伯明翰”：肢解谋杀的数学武器9第2章|算法无处不在，我们对它们一无所知9黑盒操作——互联网巨头不愿说的事情11为重定向广告添加“噪音”13算法也会歧视人16第3章|你认为你认识你的朋友吗？Faceook比你更了解他们17社交网络的黑盒世界20个主成分分析：15个帖子可以让别人读懂我们的生活25第4章|Faceook比你更了解你的个性和行为26你的“点赞”暴露了你的智商28你的情绪已被Faceook编号33第5章|CamridgeAalytica如何参与总统选举34个性决定票37为政治操纵每一种情绪40算法告诉共和党人是时候去星巴克拉票了44Faceook很了解你，但它不一定能预测你的行为49第6章|想要算法无偏吗？不可能的！50定义偏差是一个数学问题54不能同时达到相同的假阳性率和相同的假阴性率58只有悖论，没有正义61第7章|数据炼金术士算法不知道的62件事66定向广告：互联网公司是否滥用私人信息？68人肉预测和模型预测谁更胜一筹？第二部分算法想控制我们互联网会影响情绪和行为吗？/73Faceook过滤我们的新闻提要，Twitter过滤我们的时间线，Google过滤我们的搜索结果。我们点击某类信息的次数越多，这些“过滤”算法推送的相关内容就越多。由此产生的回音室和气泡真的如媒体所说，让我们只能看到我们想看到的东西，从而使我们的行为受制于它们吗？75第8章|预测选举结果的模型是如何“完善”的？76只有两种选举结果，但在概率世界中并非如此82众生智慧=超级先知88不考虑市场的模型不是好的算法93第9章|互联网的本质：“每个人都喜欢它”94条亚马逊推荐：“个性化”的秘诀来自另一个世界的98个音乐排行榜101让“链接汁”流动起来104羊群效应：读者似乎永远不会记得107第10章|人气大赛108时事造就人，算法造就YouTue影响者112位科学家被谷歌学术“劫持”美国陌陌A的118个快速约会技巧122第11话｜过滤气泡在搅动122Faceook、Google、Twitter是否在误导我们？127次点击，点击131为什么阴谋论者比科学家冷静？135其实负面信息很难控制情绪141第12章|网络回声室：互联网时代的信息封锁？142社交媒体泡沫并非密不透风在145推特上，你与对手仅相差六人150第13章|谁在看假新闻？150曼德拉效应155特朗普是被选中的人？160个虚假报告本身就写在气泡中第三部分人工智能的未来算法是否越来越像人类？/165既没有人类规则手册，也没有专门的搜索算法，AlhaGo-Zero通过无数次自我对弈成为围棋大师。这是否表明自行发明智能机器并系统迭代自身的算法的奇点正在逼近？为什么埃隆·马斯克这样的顶级精英愿意相信超级人工智能会带来世界末日？166第14章|“学习”性别歧视167算法决策：人类偏见的解决方案169Google搜索如何理解我们的语言？176无监督学习将算法变成“坏学生”183第15话|电脑作家184聪明作家的诞生188如何训练神经网络成为托尔斯泰？192AleSiri和神经网络聊天机器人199第16话｜智能超级玩家200从游戏白痴到游戏天才，算法只需要自学几个星期203卷积神经网络，卷积创造奇迹205神经网络可以识别人脸，但无法规划全图209AlhaGo-零：强人工智能离我们只有十年？213第17章|细菌大脑214世界末日与超级计算机218人工智能PK微生物智能223为什么肠胃细菌的“智力”让聪明人成为大敌？228第十八章|回到现实228“埃隆·马斯克是个白痴”231条Twitter好友推荐让我们的生活更美好...

2022-05-06 算法数学基础 算法数学