Advertisement

Learning Algorithms Through C

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
《Learning Algorithms Through C》是一本通过C语言编程学习算法原理与实现的教程，适合计算机科学学生及程序设计爱好者阅读。书中涵盖多种经典算法及其应用实例。 关于数据结构与算法的书籍有很多，其中一些还提供了有用的C函数库。《使用C掌握算法》这本书为你提供了一个理论背景与实际代码相结合的独特组合。书中通过解决日常编程任务的健壮解决方案来避免大多数经典数据结构和算法文本中的抽象风格，但仍能让你了解常见编程技术的目的和用法。 书中不仅包括了各种数据结构（如列表、栈、队列、集合、树、堆、优先级队列及图）及其有趣且实用的例子，还提供了对应的实现代码。Kyle Loudon以极其清晰的编程风格与写作风格展示了如何使用这些基本的数据结构，并解释了排序、搜索、数值分析、数据压缩、数据加密以及常见图问题和计算几何学算法。 书中详细描述了每种实施方法的相对效率，并且在压缩及加密章节中，不仅提供了合理高效的解决方案代码，还以易于理解的方式介绍了相关概念。任何具备C语言基本知识的人都可以使用这本书来提高自己的编程技能。为了提供可维护性和扩展性的代码，在适用的情况下会采用额外的抽象层次（如函数指针）。考虑到这些技术可能对某些程序员来说不熟悉，Loudon在介绍性章节中对此进行了清晰解释。 本书内容涵盖：指针、递归、算法分析、数据结构（列表、栈、队列、集合、哈希表、树、堆、优先级队列及图）、排序与搜索方法、数值法以及几何学等。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Learning Algorithms Through C
    优质
    《Learning Algorithms Through C》是一本通过C语言编程学习算法原理与实现的教程，适合计算机科学学生及程序设计爱好者阅读。书中涵盖多种经典算法及其应用实例。 关于数据结构与算法的书籍有很多，其中一些还提供了有用的C函数库。《使用C掌握算法》这本书为你提供了一个理论背景与实际代码相结合的独特组合。书中通过解决日常编程任务的健壮解决方案来避免大多数经典数据结构和算法文本中的抽象风格，但仍能让你了解常见编程技术的目的和用法。 书中不仅包括了各种数据结构（如列表、栈、队列、集合、树、堆、优先级队列及图）及其有趣且实用的例子，还提供了对应的实现代码。Kyle Loudon以极其清晰的编程风格与写作风格展示了如何使用这些基本的数据结构，并解释了排序、搜索、数值分析、数据压缩、数据加密以及常见图问题和计算几何学算法。 书中详细描述了每种实施方法的相对效率，并且在压缩及加密章节中，不仅提供了合理高效的解决方案代码，还以易于理解的方式介绍了相关概念。任何具备C语言基本知识的人都可以使用这本书来提高自己的编程技能。为了提供可维护性和扩展性的代码，在适用的情况下会采用额外的抽象层次（如函数指针）。考虑到这些技术可能对某些程序员来说不熟悉，Loudon在介绍性章节中对此进行了清晰解释。 本书内容涵盖：指针、递归、算法分析、数据结构（列表、栈、队列、集合、哈希表、树、堆、优先级队列及图）、排序与搜索方法、数值法以及几何学等。
     
  • Mastering Ceph through Learning
    优质
    Mastering Ceph through Learning是一本全面介绍Ceph分布式存储系统的指南，旨在帮助读者从入门到精通地掌握Ceph的各项功能和应用场景。 Ceph是一种开源的分布式存储系统，在云计算、大数据及存储解决方案领域得到广泛应用。这里提供的压缩包包括两本书：《Learning Ceph 2nd》与《Mastering Ceph》，它们是深入理解并掌握Ceph的重要资源。以下列出的是这两本书可能涵盖的关键知识点： 1. **Ceph概述**：其核心理念在于提供一个统一且高可用的存储平台，支持对象、块和文件存储类型。由于采用了分布式架构，它能够扩展至数千个节点，并具备自我修复与负载均衡的能力。 2. **RADOS（可靠自主分布对象存储）**：这是构建Ceph的基础层之一，负责数据持久化、复制及故障恢复功能。理解其工作原理对于掌握Ceph至关重要。 3. **CRUSH算法**：用于确定数据的分布和副本位置，确保高效性和容错性，是提升性能的关键配置项。 4. **Ceph块设备（RBD）**：提供类似传统硬盘接口的服务，并且具备分布式存储的优势。它支持多租户、快照及克隆等功能，在虚拟化环境与云存储场景中应用广泛。 5. **Ceph文件系统（CephFS）**：符合POSIX标准，允许通过网络访问共享存储资源。对于需要网络文件系统的用户来说特别有用。 6. **对象存储（RGW）**：兼容Amazon S3和OpenStack Swift接口，为云存储服务提供支持。 7. **监控与管理工具**：包括Ceph Manager、Cephadm、Monitors及OSDs等组件，用于集群健康检查、故障检测以及性能优化等功能。 8. **高可用性与故障恢复机制**：学习如何配置和管理冗余，并在出现故障时快速恢复正常运作是实现零停机时间目标的关键步骤之一。 9. **性能调优策略**：涵盖硬件配置、网络带宽及CRUSH规则等影响因素，理解这些内容有助于优化Ceph的运行效率。 10. **安全性措施**：提供包括加密、认证和访问控制在内的多种安全机制来保护数据隐私。掌握如何设置并管理这些特性至关重要。 11. **DevOps实践整合**：作为持续集成与部署流程中的存储后端，了解如何将其融入现代开发团队的日常操作中对提高效率大有裨益。 这两本书籍深入探讨上述主题，旨在帮助读者从初学者成长为Ceph专家，并掌握在实际环境中设计、部署和维护该系统所需的技术技能。无论是数据中心管理员、云服务提供商还是软件开发者，学习Ceph都将带来显著的价值。
     
  • Learning C++ Through Game Development with UE4 (PACKT, 2015)
    优质
    本书《通过UE4游戏开发学习C++》由Packt出版社于2015年出版，旨在指导读者在实践中掌握C++编程技能。书中结合实际游戏项目，深入浅出地讲解C++语言及其在Unreal Engine 4中的应用。 Unreal Engine 4 is utilized by AAA studios to create top-notch, exciting games. Mastering C++ requires dedication and motivation. The book Learning C++ by Creating Games With UE4 begins with the fundamentals of C++, including installing a code editor for writing C++ code. You will then progress to creating small, self-contained programs that demonstrate how to use the language effectively without overwhelming you initially. As your understanding deepens, more advanced concepts in C++ are introduced alongside an exploration of Unreal Engine 4s capabilities. Using UE4’s editor, youll build your own world and add engaging gameplay through programming. By the end of this book, you should be proficient in writing programs using C++.
     
  • Learning C++ Through Game Development with Unreal Engine 4.pdf
    优质
    本书通过使用Unreal Engine 4开发游戏的方式，引导读者学习C++编程语言。适合对游戏开发感兴趣的初学者阅读和实践。 这本书讲解了如何利用C++编程语言来开发Unreal Engine 4游戏。
     
  • Learning Representations through Back-Propagated Errors
    优质
    本论文探讨通过反向传播误差来学习表示的方法，提出了一种新的深度学习技术，以改进神经网络中的信息传递和特征提取。 通过反向传播误差来学习表示方法。
     
  • Chess Heuristics with Deep Learning: Enhancing Chess Game Engines through Deep Learning
    优质
    本文探讨了运用深度学习技术改进棋类游戏引擎的新方法，特别关注于如何通过深度学习来优化棋类博弈中的启发式算法。通过结合传统棋类引擎的策略知识和深度学习的数据驱动能力，我们提出了一种创新框架，旨在提升游戏引擎的表现与决策质量，为人工智能在复杂策略游戏的应用开辟新途径。 通过深度学习支持的国际象棋机器人首次尝试为游戏创建启发式功能，并利用Alpha-Beta剪枝技术进行优化。这可以通过运行20,000场比赛来实现；安装所需的库可以使用`requirements.txt`文件，或者在有GPU的情况下安装TensorFlow-GPU版本。我发现在这个过程中非常有用的一个提示是：“请记住，得分范围从-1到1，其中-1表示黑方被将死，而1表示白方赢得比赛。” 您可以通过分批训练模型的方式进行第二次尝试，并使用Colab笔记本（如train_stockfish）来处理数据集的一部分而不是整个数据集。
     
  • Reinforcement Learning Algorithms 入门资料
    优质
    本入门资料为初学者提供了一条通往强化学习算法世界的捷径，涵盖了基础概念、关键技术及应用实例，帮助读者快速上手并深入理解该领域。 RLBook资料集锦包括《Reinforcement Learning: An Introduction》及其配套的算法资源《Algorithms for Reinforcement Learning》，适合强化学习入门者阅读并实践代码实例。这些材料既有中文版本也有英文版本，方便不同语言背景的学习者使用。
     
  • Multiple-UAV-Cooperative-Algorithms-Based-on-Multiagent-Reinforcement-Learning...
    优质
    本研究基于多智能体强化学习提出了一种新颖的算法，用于优化多无人机系统的协同作业，提高任务执行效率和团队协作能力。 我们开发了一种用于多无人机对抗任务的多主体强化学习算法，并构建了一个模拟战斗场景的多智能体对抗环境。为了处理这一问题，我们采用了两种类型的MARL（Multi-Agent Reinforcement Learning）算法：一种是从经典的深度Q网络扩展而来的MADQN（Multi-Agent Deep Q-Network），另一种是基于最新研究成果发展出来的MADDPG（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient）。通过比较这两种方法在初始对抗情况下的表现，我们发现MADDPG的性能更优。随后，以MADDPG为基础，提出并验证了三种有效的训练技术：场景转移训练、自学训练和规则耦合训练。 具体而言，在规则耦合中，红色特工（代表主动进攻的一方）与随机移动的蓝色特工（代表被动防御或反应性行为的一方）进行对抗。通过自我比赛的方式，这两种类型的智能体都得到了进一步优化。
     
  • Information Theory, Inference, and Learning Algorithms by David J.C...
    优质
    《信息理论、推理与学习算法》是由David J.C. MacKay编著的一本书籍，涵盖了信息论的基础知识及其在统计推断和机器学习中的应用。 《信息论与推断》一书将通常分开教授的信息论和推理进行了有机结合，并以一种引人入胜的方式呈现给读者。这些主题是当代科学和技术领域中许多激动人心的领域的核心，包括通信、信号处理、数据挖掘、机器学习、模式识别、计算神经科学、生物信息学以及密码学等。 本书在介绍理论的同时也结合了实际应用进行讲解。例如，在教授信息论时会同时探讨用于数据压缩的算术编码和纠错用的稀疏图码的实际通讯系统案例。此外，书中还开发了一系列推理技术工具箱，包括消息传递算法、蒙特卡罗方法以及变分近似等，并展示了这些工具在聚类分析、卷积码、独立成分分析及神经网络中的应用。 本书的最后一部分介绍了纠错编码领域的最新进展，如低密度奇偶校验码（LDPC）、涡轮码和数字喷泉码——这些都是21世纪卫星通信、磁盘驱动器以及数据广播的标准技术。书中插图丰富，并包含大量实例与超过400道练习题，其中一些还附有详细解答。 此外，《信息论与推断》一书穿插了一些轻松有趣的内容，如填字游戏、进化理论和性选择等话题的讨论，使得阅读过程更加愉悦。总之，这本书为新一代学生提供了一本关于信息论、通信及编码技术的学习教材，并且也为来自计算生物学、金融工程以及机器学习等多个领域的专业人士提供了独一无二的入门途径。
     
  • Basic Deep Learning Algorithms Using K-Fold Cross-Validation
    优质
    本教程介绍基本深度学习算法，并通过K折交叉验证技术优化模型性能，适用于初学者理解和实践。 标题“Simple Deep Learning Algorithms with K-fold Cross-Validation Manner”指的是使用简单深度学习算法结合K折交叉验证方法的一种实践教程或研究。这个主题涵盖了深度学习的基础知识以及K折交叉验证在模型评估中的应用。 深度学习是人工智能的一个分支，它模仿人脑的工作方式，通过构建多层神经网络来从数据中提取特征。这些算法可以处理大量的输入数据，如图像、文本或声音，并从中抽取复杂的特性。简单深度学习算法通常包括以下几个核心部分： 1. **感知机**：最基础的神经网络模型，用于二分类问题，能够学习线性可分的数据。 2. **多层感知机（MLP）**：包含至少一个隐藏层的前馈神经网络，能处理非线性可分的问题。 3. **卷积神经网络（CNN）**：在图像识别和计算机视觉任务中表现出色，利用卷积层来提取图像特征。 4. **循环神经网络（RNN）**：适合处理序列数据，如自然语言和时间序列预测，并具有记忆功能。 5. **长短时记忆网络（LSTM）**：一种特殊的RNN结构，解决了传统RNN的梯度消失和爆炸问题，更好地处理长期依赖关系。 6. **生成对抗网络（GANs）**：由两个神经网络——生成器和判别器组成，用于生成新数据或进行图像转换。 K折交叉验证是一种模型评估技术。它将原始数据集分成K个互斥的部分（或“折”），每次用K-1个部分的数据训练模型，剩下的一个部分作为测试集。这个过程重复K次，确保每个部分都被用作一次的测试集，最后的性能结果是所有测试结果的平均值。这种方法有助于避免过拟合，并提高模型在未见数据上的泛化能力。 在深度学习中，K折交叉验证常用于调整模型参数（如学习率、网络结构和正则化强度）并评估其效果。它可以帮助我们在有限的数据集上更准确地估计模型的性能，减少由于随机性导致的结果波动。 这个压缩包可能包含一个关于如何使用K折交叉验证来优化和评估简单深度学习模型的教程或代码示例，例如使用Python中的TensorFlow、Keras或PyTorch库实现。`license.txt`文件可能是软件授权信息，而“Simple Deep Learning Algorithms with K-fold Cross-Validation Manner”可能指主教程文档或详细说明具体步骤与实践案例的代码文件。学习这个主题可以帮助开发者提高其在深度学习模型训练和评估方面的技能。