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算法競賽入門經(jīng)典:習題與解答
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《算法競賽入門經(jīng)典——習題與解答》是在《算法競賽入門經(jīng)典(第2版)》的基礎上,延伸出來的一本習題與解答圖書,它把C++語言、算法和解題有機地結合在一起,淡化理論,注重學習方法和實踐技巧,是一本算法競賽的入門和提高教材。《算法競賽入門經(jīng)典——習題與解答》分為5章。第1章是各種編程訓練技巧以及C++11語法特性的簡單介紹。第2章精選了一部分《算法競賽入門經(jīng)典(第2版)》的習題進行分析、解答。第3章是ACM/ICPC比賽真題分類選解,挑選了近些年ACM/ICPC比賽中較有價值的題目進行分析并解答。第4~5章是比賽真題選譯,整理并翻譯了近幾年來各大區(qū)域比賽中筆者認為值得學習訓練的比賽真題。如果你對算法感興趣,如果你是一名程序員或即將成為一名程序員,如果你想大幅提升自己的算法思維能力,如果你有志于參加ACM/ICPC、NOIP、NOI等競賽,那就來吧!《算法競賽入門經(jīng)典——習題與解答》將為你推開一扇算法世界的大門!法競賽入門經(jīng)典(第2版)》的習題進行分析、解答。第3章是ACM/ICPC比賽真題分類選解,挑選了近些年ACM/ICPC比賽中較有價值的題目進行分析并解答。第4~5章是比賽真題選譯,整理并翻譯了近幾年來各大區(qū)域比賽中筆者認為值得學習訓練的比賽真題。如果你對算法感興趣,如果你是一名程序員或即將成為一名程序員,如果你想大幅提升自己的算法思維能力,如果你有志于參加ACM/ICPC、NOIP、NOI等競賽,那就來吧!本書將為你推開一扇算法世界的大門!

陳鋒 ·數(shù)據(jù)庫 ·14.5萬字

openGauss數(shù)據(jù)庫核心技術
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本書系統(tǒng)論述了openGauss數(shù)據(jù)庫理論、技術及應用。本書共11章,首先介紹數(shù)據(jù)庫發(fā)展歷史,包括傳統(tǒng)的網(wǎng)狀數(shù)據(jù)庫、層次數(shù)據(jù)庫、關系數(shù)據(jù)庫、NoSQL數(shù)據(jù)庫、NewSQL數(shù)據(jù)庫、云數(shù)據(jù)庫、多模數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫等。其次介紹結構化查詢語言(SQL)、SQL語法、存儲過程、觸發(fā)器、游標、數(shù)據(jù)庫設計規(guī)范和E-R模型等數(shù)據(jù)庫基礎知識。再次介紹數(shù)據(jù)庫未來發(fā)展趨勢,包括新硬件、不同部署形態(tài)、新應用對數(shù)據(jù)庫的影響。最后重點介紹openGauss的核心技術,包括openGauss的核心架構、面向鯤鵬和昇騰等新硬件的優(yōu)化技術、SQL引擎、執(zhí)行器技術、數(shù)據(jù)庫存儲技術、數(shù)據(jù)庫事務機制、數(shù)據(jù)庫安全、數(shù)據(jù)庫自治技術等。為方便讀者掌握數(shù)據(jù)庫教學內(nèi)容,本書每章都提供了小結和習題(含答案)。通過閱讀本書,讀者可以深入了解數(shù)據(jù)庫的發(fā)展歷史與未來趨勢、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)架構、鯤鵬和昇騰優(yōu)化技術、數(shù)據(jù)庫事務處理技術、數(shù)據(jù)庫執(zhí)行器技術、數(shù)據(jù)庫安全技術,從而既可以在將來開發(fā)數(shù)據(jù)庫的核心代碼,也可以更好地利用數(shù)據(jù)庫開發(fā)應用。本書既可作為高校本科生和研究生學習數(shù)據(jù)庫的參考書,也可作為高等院校、科研機構等相關單位從事數(shù)據(jù)庫理論教學或科學研究的教師、系統(tǒng)實現(xiàn)的研究人員的參考書,還可供企業(yè)工程師進行數(shù)據(jù)庫二次開發(fā)和應用開發(fā)的參考。

李國良 周敏奇編著 ·數(shù)據(jù)庫 ·14.2萬字

數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成寶典
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在數(shù)據(jù)為主導的今天,對于一種已經(jīng)成型的模型,“怎么用”通常不是問題,用個軟件或者編幾行程序就能得到結果了,問題一般都出在模型“什么時候用”和“用完了,然后呢”。《數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成寶典》就集中討論后面兩件事情。《數(shù)據(jù)分析師養(yǎng)成寶典》共27章,分為業(yè)務理解篇(第1~4章)、指標設計篇(第5~7章)、數(shù)據(jù)建模篇(第8~16章)、價值展現(xiàn)篇(第17~19章)和實戰(zhàn)進階篇(第20~27章)。業(yè)務理解篇的目的是讓讀者建立正確的思維觀,理解數(shù)據(jù),熟悉業(yè)務;指標設計篇學習把數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為專家數(shù)據(jù)的一些技巧;數(shù)據(jù)建模篇以R語言為計算平臺實施數(shù)據(jù)分析全過程;價值展現(xiàn)篇主要討論如何撰寫有價值的數(shù)據(jù)分析報告;實戰(zhàn)進階篇通過對8個經(jīng)典案例的分析,使讀者能夠把學到的思維方法、實施工具應用到解決實際問題中,把數(shù)據(jù)變成價值。本書可供數(shù)據(jù)科學相關技術人員閱讀,也可作為高等院校數(shù)據(jù)科學相關專業(yè)的教材或培訓教材,以及數(shù)據(jù)分析愛好者的參考讀物。

程顯毅 曲平 李牧 ·數(shù)據(jù)庫 ·14.1萬字

計算機視覺與深度學習實戰(zhàn):以MATLAB、Python為工具
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本書詳細講解了36個計算機視覺與深度學習實戰(zhàn)案例(含可運行程序),涉及霧霾去噪、答題卡自動閱卷、肺部圖像分割、小波數(shù)字水印、圖像檢索、人臉二維碼識別、車牌定位及識別、霍夫曼圖像壓縮、手寫數(shù)字識別、英文字符文本識別、眼前節(jié)組織提取、全景圖像拼接、小波圖像融合、基于語音識別的音頻信號模擬燈控、路面裂縫檢測識別、視頻運動估計追蹤、Simulink圖像處理、胸片及肝臟分割、基于深度學習的汽車目標檢測、基于計算機視覺的自動駕駛應用、基于深度學習的視覺場景識別、基于深度特征的以圖搜畫、基于CNN的字符識別、基于CNN的物體識別、基于CNN的圖像矯正、基于LSTM的時間序列分析、基于深度學習的以圖搜圖技術、基于YOLO的智能交通目標檢測等多項重要技術及應用,涵蓋了數(shù)字圖像處理中幾乎所有的基本模塊,并延伸到了深度學習理論及其應用方面。工欲善其事,必先利其器,本書對每個數(shù)字圖像處理的知識點都提供了豐富、生動的案例素材,并以MATLAB、Python為工具詳細講解了實驗的核心程序。通過對這些程序的閱讀、理解和仿真運行,讀者可以更加深刻地理解圖像處理的內(nèi)容,并且更加熟練地掌握計算機視覺及深度學習在不同實際領域中的用法。

劉衍琦 詹福宇 王德建 ·數(shù)據(jù)庫 ·14萬字

Access數(shù)據(jù)庫開發(fā)從入門到精通
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本書系統(tǒng)詳細地介紹了使用Access開發(fā)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的知識、技術與實際應用。全書包括13章,每一章都是一個獨立的主題,以數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的開發(fā)流程來組織各章內(nèi)容和排列順序,有助于梳理讀者的Access知識體系和數(shù)據(jù)庫開發(fā)流程。本書內(nèi)容包括Access數(shù)據(jù)庫術語、數(shù)據(jù)庫對象及其視圖、Access界面環(huán)境的使用與定制、數(shù)據(jù)庫的整體設計流程、創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫和表、設計表結構、設置表的主鍵和索引、創(chuàng)建表之間的關系、在數(shù)據(jù)表視圖中操作數(shù)據(jù)、使用查詢操作數(shù)據(jù)、使用窗體顯示和編輯數(shù)據(jù)、使用報表呈現(xiàn)與打印數(shù)據(jù)、使用表達式和SQL語句、使用宏讓操作自動化、管理和維護數(shù)據(jù)庫等內(nèi)容,最后一章介紹了開發(fā)一個數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的具體方法和步驟。為了幫助讀者更好地理解在開發(fā)數(shù)據(jù)庫的過程中涉及的Access知識和技術,本書提供了70個案例,可以在學習過程中多加練習,不斷積累實戰(zhàn)經(jīng)驗,快速提高自己的Access技術和數(shù)據(jù)庫開發(fā)水平。為了降低學習難度,本書附贈所有案例和重點內(nèi)容的多媒體視頻教程,還提供了所有案例的源文件,便于讀者上機練習。本書適合所有從事或希望學習Access技術和數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)開發(fā)的用戶閱讀。

尚品科技 ·數(shù)據(jù)庫 ·14萬字

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