具体数学、英文的，清晰pdf版。 英文书名：concrete mathematics

《具体数学:计算机科学基础:第2版》是一本在大学中广泛使用的经典数学教科书．书中讲解了许多计算机科学中用到的数学知识及技巧，教你如何把一个实际问题一步步演化为数学模型，然后通过计算机解决它，特别着墨于算法分析方面．其主要内容涉及和式、整值函数、数论、二项式系数、特殊的数、生成函数、离散概率、渐近式等，都是编程所必备的知识．另外，本书包括了六大类500 多道习题，并给出了所有习题的解答，有助读者加深书中内容的理解 [1] ． 　　《具体数学:计算机科学基础:第2版》面向从事计算机科学、计算数学、计算技术诸方面工作的人员，以及高等院校相关专业的师生． 作者： ronald l. graham（葛立恒）：著名数学家，美国加州大学圣迭戈分校计算机与信息科学专业教席（jacobs endowed chair），at&t实验室研究中心荣誉首席科学家，美国数学学会前任主席。 　　donald e. knuth（高德纳）：著名计算机科学家，算法与程序设计技术的先驱者、斯坦福大学计算机系荣休教授、计算机排版系统tex和metafont字体系统的发明人，因诸多成就以及大量富于创造力和具有深远影响的著作（19部书，160篇论文）而誉满全球。 　　oren patashnik：著名计算机科学家，bibtex的创始人之一，是位于拉荷亚的通信研究中心的研究员。他1976年毕业于耶鲁大学，后来在斯坦福大学师从knuth，1980年就职于贝尔实验室。1985年与leslie lamport合作创建了bibtex（latex的一种工具，用于管理文献、产生文献目录）。 目录： 《具体数学:计算机科学基础:第2版》 　　第1章 　递归问题　 1 　　1.1 　河内塔　 1 　　1.2 　平面上的直线　 4 　　1.3 　约瑟夫问题　 7 　　习题　 14 　　第2章 　和式　 18 　　2.1 　记号　 18 　　2.2 　和式和递归式　21 　　2.3 　和式的处理　 25 　　2.4 　多重和式　 28 　　2.5 　一般性的方法　35 　　2.6 　有限微积分和 无限微积分　39 　　2.7 　无限和式　 47 　　习题　 52 　　第3章 　整值函数　56 　　3.1 　底和顶　56 　　3.2 　底和顶的应用　 58 　　3.3 　底和顶的递归式　66 　　3.4 　mod：二元运算　68 3.5 底和顶的和式 72 习题79 第4章数论 85 4.1整除性 85 4.2素数 88 4.3素数的例子 89 4.4阶乘的因子93 4.5互素 96 4.6mod：同余关系 103 4.7独立剩余105 4.8进一步的应用 107 4.9ψ函数和μ函数110 习题119 第5章二项式系数 126 5.1基本恒等式126 5.2基本练习143 5.3处理的技巧154 5.4生成函数164 5.5超几何函数170 5.6超几何变换 180 5.7部分超几何和式186 5.8机械求和法 191 习题 202 第6章特殊的数 214 6.1斯特林数 214 6.2欧拉数 223 6.3调和数 228 6.4调和求和法 233 6.5伯努利数 237 6.6斐波那契数244 6.7连项式 252 习题259 第7章生成函数268 7.1多米诺理论与换零钱 268 7.2基本策略 277 7.3解递归式282 7.4特殊的生成函数 294 7.5卷积 296 7.6指数生成函数 305 7.7狄利克雷生成函数 310 习题312 第8章离散概率 320 8.1定义 320 8.2均值和方差 325 8.3概率生成函数 331 8.4抛掷硬币 336 8.5散列法 344 习题 357 第9章渐近式 367 9.1量的等级 368 9.2大O记号370 9.3O运算规则 376 9.4两个渐近技巧 388 9.5欧拉求和公式393 9.6最后的求和法398 习题410

元学习CODEBRIM 我们的CVPR19论文“使用COncrete缺陷桥桥梁图像数据集进行多目标混凝土缺陷分类的元学习卷积神经体系结构”的开源代码： 或 如果您使用内容（例如数据集），请引用该论文： Martin Mundt，Sagnik Majumder，Sreenivas Murali，Panagiotis Panetsos，Visvanathan Ramesh。 具有混凝土缺陷桥图像数据集的多目标混凝土缺陷分类的元学习卷积神经体系结构。 IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR），2019年 数据集 该数据集位于： : 请注意，该数据集仅被许可用于非商业和教育用途，如上面链接中数据集随附的许可证文件所指定的那样。 这是数据集的示例（本论文的图1）： 论文代码 开源代码包括：PyTorch和TensorFlow数据加载器，MetaQNN的PyTorch代码和ENAS

算法数学基础学习，非常好的资料（计算机科学经典著作）,Knuth.

版权所有 2012-2014 约翰霍普金斯大学 HLTCOE。 版权所有。 该软件是在 2 条款 BSD 许可下发布的。 参见项目根目录中的 LICENSE。 具体的 此存储库已拆分为较小的基于语言的存储库： 介绍 Concrete 试图在 Thrift 模式中映射出各种 NLP 数据类型，以便在约翰霍普金斯大学的项目中使用。 这种标准化模式允许研究人员对所有 NLP 任务使用通用的底层数据模型，从而促进项目之间的集成。 要求 具体要求如下： 特定于语言的包有各种附加要求。 查阅 README.md 以了解您在其特定网页上选择的语言。

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