C#典型模块与项目实战大全

本书图文并茂、通俗易懂，详细讲解常用的算法知识，又融入大量的竞赛实例和解题技巧，可帮助读者熟练应用各种算法解决实际问题。本书总计8章。第1章讲解STL，涉及双端队列、优先队列、位图、集合、映射和STL中的常用函数；第2章讲解实用的数据结构，涉及并查集、倍增、稀疏表、区间最值查询、最近公共祖先、树状数组和线段树；第3章讲解查找算法，涉及散列表、字符串模式匹配和字典树；第4章讲解平衡树，涉及树高与性能

本书涵盖深度学习的专业基础理论知识，包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络、循环神经网络、正则化与深度学习优化，以及比较流行的应用场景实践。本书共11章外加3个附录，系统讲解深度学习的基础知识与领域应用实践。本书内容包括深度学习概述、机器学习基础、神经网络基础、卷积神经网络和循环神经网络、正则化与深度学习优化、计算机视觉应用、目标检测应用、文本分析应用、深度强化学习应用、Ten

《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》是一本FFmpeg开发的实战教程，由浅入深，由基础到高级，带领读者一步一步走进音视频开发的神奇世界。全书共分为12章。其中，第1～5章是基础部分，主要讲解FFmpeg的环境搭建、FFmpeg的开发基础、FFmpeg的编解码、FFmpeg处理图像和FFmpeg处理音频；第6～10章是进阶部分，主要讲解FFmpeg加工视频、FFmpeg添加图文、FFmpe

本书涵盖了SpringCloudAlibaba框架的八大核心技术主题，分别是注册中心、远程调用、负载均衡、配置中心、服务网关、消息通信、分布式事务和服务可用性。并且，通过一个系统性的项目案例，讲解企业级微服务系统开发的工程实践。其间提供大量的设计图例和示例代码，更提供配套的视频教程。对于每个主题，书中采用“技术概念和特性→框架使用方法→项目案例实战→核心原理和源码剖析”的方式讲解，使读者递进式

本书系统地介绍了机器学习系统的设计原则和实践经验，侧重于介绍机器学习的原理、神经网络和优化器、自动差分算法、机器学习系统编程模型、控制流和数据流，异构硬件加速器的原理和编程、数据流图编译器前端、数据流图编译器后端、数据准备和增强、模型部署相关技术、分布式训练、弹性训练、联合训练和评估平台、调试和优化工具、数据隐私和安全等。在讲授的过程中，本书将根据MindSpore的自身特点，在各个章节突出讨论M

本书提供了关于适应度函数、自动化架构治理和演进式数据的技术、知识和技巧。本书分为三个部分：第一部分包括定义演进式架构机制的章节——介绍团队如何使用技术和工具来构建适应度函数、部署管道以及其他管理和演进软件项目的机制；第二部分包括围绕耦合、复用和其他相关结构考虑因素的架构风格和设计原则，以帮助读者实现清晰的长期演进；第三部分探讨了第一部分中介绍的工程实践与第二部分中的结构考虑因素的交叉点。

这是一本面向RPA开发初学者的实战图书，囊括了RPA在金融、政务、制造、电商、医疗等十大行业的RPA开发实战案例，每个案例都有详细的步骤拆解，图文并茂，手把手教会大家完成自动化流程的开发。

《智能优化算法与MATLAB编程实践》介绍了国内外新研发的10种智能优化算法，对每种算法的灵感来源、实现过程、函数编程、案例应用都进行了细致描述并给出详细的MATLAB代码，使读者快速掌握智能优化算法的学习和应用方法。全书共分为12章，前10章分别介绍10种智能优化算法的原理、MATLAB实现、具体函数寻优求解过程和应用案例；第11章列举了23种衡量智能优化算法性能的常见测试函数，并给出MATLA

本书介绍利用C语言进行程序设计的基本知识。全书共11章，主要内容包括C语言概述，数据类型、运算符与表达式，数据的输入和输出，选择结构，循环结构，数组，函数，编译预处理，指针，结构体与共用体，文件等。每章还配有大量的习题，便于读者巩固所学知识，掌握程序设计的基本方法和编程技巧。本书力求概念叙述准确、严谨，语言通俗易懂，适合作为高等院校理工科非计算机专业的C语言程序设计课程教材，也可供工程技术人员参考