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數據庫系統原理及MySQL應用教程
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本書以MySQL為平臺,全面系統地講述了數據庫技術的基本原理和應用。本書共19章,主要內容包括數據庫系統概述、信息與數據模型、關系模型與關系規范化理論、數據庫設計方法、MySQL概述、MySQL存儲引擎與數據庫操作管理、MySQL表定義與完整性約束控制、MySQL數據操作管理、MySQL索引、MySQL視圖、MySQL存儲過程與函數、MySQL觸發器與事件調度器、MySQL權限管理、事務與MySQL的多用戶并發控制、MySQL數據庫備份與還原、MySQL日志管理、MySQL性能優化、MySQL在Web技術中的應用、MySQL管理客戶端應用工具。本書可以使讀者充分利用MySQL數據庫深刻理解數據庫技術的原理,達到理論和實踐緊密結合的目的。采用MySQL數據庫為平臺,還解決了學習者安裝上機數據庫管理系統軟件中的操作系統兼容性(32位和64位計算機、Windows、Linux和MAC操作系統等)問題。本書內容循序漸進,深入淺出,概念清晰,條理性強,每一章節都給出了應用實例。為解決學習者初期動手的茫然與困惑,本書還在相應章節專門將上機實踐環節分為驗證性實驗和設計性實驗。本書可作為本科相關專業“數據庫系統原理及應用”課程的配套教材,同時也作為數據庫類考試的人員、數據庫應用系統開發設計人員、工程技術人員及其他相關人員的參考書。對于非計算機專業的本科學生,如果希望學到關鍵、實用的數據庫技術,也可采用本書作為教材。

李輝等編著 ·程序設計 ·19.1萬字

算法訓練營:入門篇(全彩版)
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本書圖文并茂、通俗易懂,詳細講解常用的算法知識,又融入了大量的競賽實例和解題技巧,可幫助讀者熟練應用各種算法解決實際問題。本書總計9章。第1章講解C++基礎知識,涉及語法、數組、字符串、結構體和指針;第2章帶讀者感受算法之美,涉及算法復雜度、函數和遞歸;第3章講解線性表的應用,涉及順序表、鏈表、棧和隊列,以及STL中的常用函數和容器;第4章講解樹的應用,涉及樹、二叉樹、二叉樹遍歷、哈夫曼樹和二叉搜索樹;第5章講解圖論基礎,涉及圖的存儲和圖的遍歷;第6章帶讀者進行算法入門,涉及貪心算法和分治算法;第7章講解高精度計算,涉及高精度加法、高精度減法、高精度乘法和高精度除法;第8章帶讀者進行搜索算法入門,涉及二分算法、深度優先搜索和廣度優先搜索;第9章帶讀者進行動態規劃入門,涉及動態規劃秘籍、背包問題、線性動態規劃和區間動態規劃。本書面向對算法感興趣的讀者,無論是想扎實內功或參加算法競賽的學生,還是想進入名企的學生、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。若讀者想進一步學習數據結構與算法,則可參考《算法訓練營:提高篇(全彩版)》和《算法訓練營:進階篇(全彩版)》。

陳小玉 ·程序設計 ·9萬字

機器學習基礎:從入門到求職
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本書是一本機器學習算法方面的理論+實踐讀物,主要包含機器學習基礎理論、回歸模型、分類模型、聚類模型、降維模型和深度學習模型六大部分。機器學習基礎理論部分包含第1、2章,主要介紹機器學習的理論基礎和工程實踐基礎。第3章是回歸模型部分,主要包括模型的建立、學習策略的確定和優化算法的求解過程,最后結合三種常見的線性回歸模型實現了一個房價預測的案例。第4至11章詳細介紹了幾種常見的分類模型,包括樸素貝葉斯模型、K近鄰模型、決策樹模型、Logistic回歸模型、支持向量機模型、隨機森林模型、AdaBoost模型和提升樹模型,每一個模型都給出了較為詳細的推導過程和實際應用案例。第12章系統介紹了五種常見的聚類模型,包括K-Means聚類、層次聚類、密度聚類、譜聚類和高斯混合聚類,每一個模型的原理、優缺點和工程應用實踐都給出了較為詳細的說明。第13章系統介紹了四種常用的降維方式,包括奇異值分解、主成分分析、線性判別分析和局部線性嵌入,同樣給出了詳細的理論推導和分析。最后兩章分別是詞向量模型和深度神經網絡模型,其中,詞向量模型詳細介紹了Word2Vec和Doc2Vec模型的原理推導和應用;深度神經網絡模型系統介紹了深度學習相關的各類基礎知識。

胡歡武編著 ·人工智能 ·12.3萬字

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