运筹学教程（第5版）

评分 6.1分

本书由国内著名高校长期从事运筹学教学的教师集体编写而成，其内容紧密结合经济管理类专业的特点。本书系统地讲述了线性规划、目标规划、整数规划、非线性规划、动态规划、图与网络分析、排队论、存储论、对策论、决策论的基本概念、理论、方法和模型，以及数据包络分析、运筹学问题的启发式算法等。各章后均附有习题，附录中给出了习题参考答案与提示，以帮助复习基本知识和检查学习效果。第5版根据运筹学近年发展作了更新，增加

现代计算机常用数据结构和算法

潘金贵, 顾铁成, 曾俭, 滕远方

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在没有版权的年代以“编译”名义翻译的《算法导论》1990年第一版

TensorFlow深度学习

蒋子阳

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TensorFlow是谷歌研发的人工智能学习系统，是一个用于数值计算的开源软件库。《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》以基础+实践相结合的形式，详细介绍了TensorFlow深度学习算法原理及编程技巧。通读全书，读者不仅可以系统了解深度学习的相关知识，还能对使用TensorFlow进行深度学习算法设计的过程有更深入的理解。 《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》共14章，

高性能Scala

【法】Vincent Theron, 【美】Michael Diamant

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Scala 是一种表达能力非常强的语言，能够用非常简洁的代码表达丰富的业务含义。为了在生产上充分发挥Scala 的能力，除了掌握其简洁的语法外，理解Scala 在性能上的特点和优化点也是非常重要的事。 《高性能Scala》通过解析一个金融领域高频交易的实际例子，引领读者掌握如何对Scala 程序（以及一般JVM 程序）进行基准测试和性能分析，从而找出瓶颈。随后作者介绍了Scala 语言、Scala

机器学习导论（原书第3版）

[土耳其] 埃塞姆·阿培丁（EthemAlpaydin）

评分 8.1分

机器学习的目标是对计算机编程，以便使用样本数据或以往的经验来解决给定的问题。已经有许多机器学习的成功应用，包括分析以往销售数据来预测客户行为，优化机器人的行为以便使用较少的资源来完成任务，以及从生物信息数据中提取知识的各种系统。本书是关于机器学习的内容全面的教科书，其中有些内容在一般的在机器学习导论书中很少介绍。主要内容包括监督学习，贝叶斯决策理论，参数、半参数和非参数方法，多元分析，隐马尔可夫模