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工業大數據分析算法實戰
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《工業大數據分析算法實踐》以工業大數據的特點和需求為牽引,闡述了工業大數據分析的算法與實現機制,使具有工科背景讀者建立起數據思維,靈活利用數據分析算法進行實際問題的建模,并實現分析項目高效迭代與落地。具體主題覆蓋了工業大數據分析工程思維和軟件棧,工業數據的數據探索,預處理方法和常用機器學習算法,故障診斷、質量優化、流程優化的分析算法,專家規則驅動方法,以及工業數據分析工程等內容。《工業大數據分析算法實踐》分10章,可劃分為四個部分。第一部分(第1章)是數據分析概覽,目的是建立起數據分析算法的概念框架,并給出學習路線。第2~5章是第二部分,側重在通用數據分析算法,包括數據預處理、機器學習、時序挖掘算法和最優化等其他算法。第三部分包括第6~8章,討論了工業分析的算法思路,覆蓋了生產質量分析(PQM)、生產效率優化(PEM)等典型分析課題的算法組合套路。第四部分側重在分析工程方法,第9章討論了工業專家知識沉淀方法,第10章討論了數據分析的軟件工程。《工業大數據分析算法實踐》適合工業大數據分析從業者、工業企業研發技術人員、工業互聯網企業數據分析師閱讀,也可作為上述人員的培訓教材和相關專業師生的參考書。

田春華 ·數據庫 ·21.7萬字

算法訓練營:海量圖解+競賽刷題(進階篇)
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本書以海量圖解的形式,詳細講解常用的數據結構與算法,并結合競賽實例引導讀者進行刷題實戰。通過對本書的學習,讀者將掌握22種高級數據結構、7種動態規劃算法、5種動態規劃優化技巧,以及5種網絡流算法,并熟練應用各種算法解決實際問題。本書總計8章。第1章講解實用數據結構,包括并查集、優先隊列;第2章講解區間信息維護與查詢,包括倍增、ST、RMQ、LCA、樹狀數組、線段樹和分塊;第3章講解字符串處理,包括字典樹、AC自動機和后綴數組;第4章講解樹上操作問題,包括點分治、邊分治、樹鏈剖分和動態樹;第5章講解各種平衡二叉樹,包括Treap、伸展樹和SBT;第6章講解數據結構進階,包括KD樹、左偏樹、跳躍表、樹套樹和可持久化數據結構;第7章講解動態規劃及其優化,包括背包問題、線性DP、區間DP、樹形DP、數位DP、狀態壓縮DP、插頭DP和動態規劃優化方法;第8章講解網絡流問題,包括常用網絡流算法、二分圖最大匹配、最大流最小割定理和最小費用最大流。本書對每個算法都進行詳細圖解并搭配競賽實例,重點講解如何分析問題、優化算法,以期讀者在短時間內掌握該算法并進行刷題實戰。

陳小玉 ·數據庫 ·20.6萬字

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