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算法图解
算法图解 高清版 立即下载
学习JavaScript数据结构与算法
学习JavaScript数据结构与算法 原书第3版 立即下载
图解算法
图解算法 扫描完整版 立即下载
大数据架构和算法实现之路:电商系统的技术实战
大数据架构和算法实现之路:电商系统的技术实战 高清版

本书介绍了一些主流技术在商业项目中的应用,包括机器学习中的分类、聚类和线性回归,搜索引擎,推荐系统,用户行为跟踪,架构设计的基本理念及常用的消息和缓存机制。在这个过程中

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数据挖掘与分析:概念与算法
数据挖掘与分析:概念与算法 完整影印版 立即下载
数据结构与算法分析:Java语言描述
数据结构与算法分析:Java语言描述 第3版

数据结构:Java语言描述(原书第3版) 是国外数据结构与算法分析方面的经典教材,使用卓越的Java编程语言作为实现工具讨论了数据结构(组织大量数据的方法)和算法分析(对算法运行时间的估

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Java遗传算法编程
Java遗传算法编程 全目录中文版

本书简单、直接地介绍了遗传算法,并且针对所讨论的示例问题,给出了Java代码的算法实现。全书共分为6章。本书适合机器学习爱好者阅读,尤其适合对遗传算法的理论和实现感兴趣的读者阅

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Python机器学习:预测分析核心算法
Python机器学习:预测分析核心算法 高清版

在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。 本书专注于两类核心的算法族,即惩罚

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算法基础
算法基础 第5版

《 算法基础 》自1997年出版以来深受读者喜爱,已经被翻译成多种语言出版,并成为世界许多高校广泛采用的算法教材之一。书中对算法设计、算法的复杂度分析和计算复杂度进行了恰如其分

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应用密码学:协议、算法与C源程序
应用密码学:协议、算法与C源程序 第2高清版

应用密码学:协议、算法与C源程序(原书第2版) 全书共分四个部分,定义了密码学的多个术语,介绍了密码学的发展及背景,描述了密码学从简单到复杂的各种协议,详细讨论了密码技术。并在

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分布式机器学习:算法、理论与实践
分布式机器学习:算法、理论与实践 完整版

《分布式机器学习:算法、理论与实践》 旨在全面介绍分布式机器学习的现状,深入分析其中的核心技术问题,并且讨论该领域未来的发展方向。 全书共12章。第1章是绪论,向大家展示分布式

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数据结构、算法与应用:C++语言描述
数据结构、算法与应用:C++语言描述 第2版

数据结构、算法与应用:C++语言描述(原书第2版) 共分三个部分。第一部分从第1章到第4章,旨在复习C++程序设计的概念以及程序性能的分析和测量方法。第二部分从第5章到第16章,研究数据结构

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算法帝国
算法帝国 完整版 立即下载
数据结构与算法经典问题解析:Java语言描述
数据结构与算法经典问题解析:Java语言描述 第2版

数据结构与算法经典问题解析:Java语言描述(原书第2版) 是一本数据结构方面的优秀教材,以Java为描述语言,介绍了计算机编程中使用的数据结构和算法。本书强调问题及其分析,而非理论阐

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编程之法:面试和算法心得
编程之法:面试和算法心得 完整版

本书涉及面试、算法、机器学习三个主题。书中的每道编程题目都给出了多种思路、多种解法,不断优化、逐层递进。本书第1章至第6章分别阐述字符串、数组、树、查找、动态规划、海量数据

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趣题学算法(C++)
趣题学算法(C++) 原版完整版 立即下载
Python自然语言处理实战:核心技术与算法
Python自然语言处理实战:核心技术与算法 全书扫描版

本书讲述中文的自然语言处理,以Python及其相关框架为工具,详细讲解了自然语言处理的各种核心技术、方法论和经典算法,即便没有数学基础,也能零基础入门

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数据挖掘:概念、模型、方法和算法
数据挖掘:概念、模型、方法和算法 第2版

《数据挖掘:概念、模型、方法和算法(第2版)》 开篇阐述数据挖掘原理,此后在示例的引导下详细讲解起源于统计学、机器学习、神经网络、模糊逻辑和演化计算等学科的具有代表性的、最

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计算机视觉算法与智能车应用
计算机视觉算法与智能车应用 超清原版

现阶段实际上运用中只根据计算机视觉处理别的控制器急需解决的科学研究和工程问题,如行车道线检验、终止线检验、交通信号灯鉴别等。随之智能车产业发展系统进程的即将来临,因为智

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大数据算法
大数据算法 高清版

大数据算法 是国内系统介绍大数据算法设计与分析技术的教材,内容丰富,结构合理,旨在讲述和解决大数据处理和应用中相关算法设计与分析的理论和方法,切实培养读者设计、分析与应用

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常用算法程序集(C/C++描述)
常用算法程序集(C/C++描述) 完整第5版

本书针对工程中常用的行之有效的算法而编写,涵盖括多项式的计算、复数运算、矩阵运算、矩阵特征值与特征向量的计算、线性代数方程组的求解、非线性方程与方程组的求解等

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三维模型变形算法:理论和实践:C#版本
三维模型变形算法:理论和实践:C#版本 扫描完整版

本书讲述了三维图形领域*重要的一个模块:三维模型变形的算法,包括理论和实现。首先讲述了工业软件里三维模型变形的使用,其次讲述了FFD、MeanValue、拉普拉斯、骨骼动画、蒙皮等变形算

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写给大家看的算法书
写给大家看的算法书 高清版

算法这个词对于非计算机从业人士而言,似乎就是晦涩、神秘的代名词。其实,算法在日常生活中随处可见。做饭用的菜谱是一种算法、查字典的方法是一种算法、给期中考试分数排名也用到

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Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解
Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解 高清扫描版

《Spark MLlib机器学习:算法、源码及实战详解》以Spark 1.4.1版本源码为切入点,全面并且深入地解析Spark MLlib模块,着力于探索分布式机器学习的底层实现。 《Spark MLlib机器学习:算法、源码及

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算法
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算法 相关笔记精选
网友NO.873685

JavaScript实现连连看连线算法

本文实例为大家分享了JavaScript实现连连看连线算法的多种情况,供大家参考,具体内容如下 第一种情况 为两个精灵能通过一条直线连接,如下图 代码如下: var self = this; //用self变量来保存当下的这个this,以免在其他函数域中this指向不同对象而调用错误 //直线连接的两个对象 function isDirectLink(_begin,_end){ //若传入的是同一对象,连线的长度为0,返回false row col 分别表示精灵的行号和列号 if(_begin.row == _end.row_begin.col==_end.col){ m_line.length = 0; return false; } //行号相等时 if(_begin.row == _end.row){ var steps = _begin.col - _end.col; var direction = steps/Math.abs(steps); var row = _begin.row; //判断两个对象直线距离上是否存在精灵 for(var i = 1;iMath.abs(steps);++i) { var col = _begin.col - i*direction; //获取连线中间的精灵 var sprite = self.m_sprites[row*m_col+col]; //若不为空,连线的长度为0,返回false if(sprit……

网友NO.874442

Python实现的多叉树寻找最短路径算法示例

本文实例讲述了Python实现的多叉树寻找最短路径算法。分享给大家供大家参考,具体如下: 多叉树的最短路径: 思想: 传入start 和 end 两个 目标值 1 找到从根节点到目标节点的路径 2 从所在路径,寻找最近的公共祖先节点, 3 对最近公共祖先根节点 拼接路径 Python代码: # -*- coding:utf-8 -*-import copy#节点数据结构class Node(object): # 初始化一个节点 def __init__(self,value = None): self.value = value # 节点值 self.child_list = [] # 子节点列表 # 添加一个孩子节点 def add_child(self,node): self.child_list.append(node)# 初始化一颗测试二叉树def init(): ''' 初始化一颗测试二叉树: A B C D EFG HIJ ''' root = Node('A') B = Node('B') root.add_child(B) root.add_child(Node('C')) D = Node('D') root.add_child(D) B.add_child(Node('E')) B.add_child(Node('F')) B.add_child(Node('G')) D.add_child(Node('H')) D.add_child(Node('I')) D.add_child(Node('J')) return root# 深度……

网友NO.143858

Python自然语言处理之词干,词形与最大匹配算法代码详解

本文主要对词干提取及词形还原以及最大匹配算法进行了介绍和代码示例,Python实现,下面我们一起看看具体内容。 自然语言处理中一个很重要的操作就是所谓的stemming和lemmatization,二者非常类似。它们是词形规范化的两类重要方式,都能够达到有效归并词形的目的,二者既有联系也有区别。 1、词干提取(stemming) 定义:Stemmingistheprocessforreducinginflected(orsometimesderived)wordstotheirstem,baseorrootform—generallyawrittenwordform. 解释一下,Stemming是抽取词的词干或词根形式(不一定能够表达完整语义)。 NLTK中提供了三种最常用的词干提取器接口,即Porterstemmer,LancasterStemmer和SnowballStemmer。 PorterStemmer基于Porter词干提取算法,来看例子 from nltk.stem.porter import PorterStemmer porter_stemmer = PorterStemmer() porter_stemmer.stem(‘maximum') u'maximum' porter_stemmer.stem(‘presumably') u'presum' porter_ste……

网友NO.656768

JS使用Dijkstra算法求解最短路径

一、Dijkstra算法的思路 Dijkstra算法是针对单源点求最短路径的算法。 其主要思路如下: 1. 将顶点分为两部分:已经知道当前最短路径的顶点集合Q和无法到达顶点集合R。 2. 定义一个距离数组(distance)记录源点到各顶点的距离,下标表示顶点,元素值为距离。源点(start)到自身的距离为0,源点无法到达的顶点的距离就是一个大数(比如Infinity)。 3. 以距离数组中值为非Infinity的顶点V为中转跳点,假设V跳转至顶点W的距离加上顶点V至源点的距离还小于顶点W至源点的距离,那么就可以更新顶点W至源点的距离。即下面distance[V] + matrix[V][W] distance[W],那么distance[W] =distance[V] + matrix[V][W]。 4. 重复上一步骤,即遍历距离数组,同时无法到达顶点集合R为空。 二、具体例子 偷个懒,直接用上一篇博客《最小生成树算法——Prim算法和Kruskal算法的JS实现》的图为例……

网友NO.308570

Java基于深度优先遍历的随机迷宫生成算法

这两天因为要做一个随机的地图生成系统,所以一直在研究随机迷宫生成算法,好吧,算是有一点小小的成果。 随机迷宫生成我自己的理解简而言之分为以下几步: 1、建立一张地图,我用的二维数组表示,地图上全是障碍物。然后再创建一个用来表示每个格子是否被访问过的二维数组。再创建一个用来表示路径的栈结构。 2、随机选择地图上的一点,呃为了方便我初始点直接取的是左上角即坐标表示为0,0的格子。终点的话因为不涉及到交互就暂时没有。 3、查找当前格子的邻接格(注意,这里的邻接格子都是还未被访问的,下面的代码里有写)。随机选择一个邻接格子为下一格,当前格移动到下一格,标记当前格为已访问,将当前格压入路径栈中。一直重复第三步操作。 4、在第三步操作中,如果当前格子不存在可访问的邻接格,则将栈顶的元素弹……

网友NO.574499

Python代码实现KNN算法

kNN算法是k-近邻算法的简称,主要用来进行分类实践,主要思路如下: 1.存在一个训练数据集,每个数据都有对应的标签,也就是说,我们知道样本集中每一数据和他对应的类别。 2.当输入一个新数据进行类别或标签判定时,将新数据的每个特征值与训练数据集中的每个数据进行比较,计算其到训练数据集中每个点的距离(下列代码实现使用的是欧式距离)。 3.然后提取k个与新数据最接近的训练数据点所对应的标签或类别。 4.出现次数最多的标签或类别,记为当前预测新数据的标签或类别。 欧式距离公式为: distance= sqrt((xA0-XB0)^2+(xA1-XB1)^2+...+(xAn-XBn)^2)(若数据有n个特征项) 以下为代码实现: #! /usr/bin/python #coding=utf-8 from numpy import * import operator def createDataSet(): group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])#训练数据样本集合 labels = ['A','A','B','B']#训练数据……

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