The purpose of this book is to provide a self-contained entry into Monte Carlo computational techniques. First and foremost, it must not be confused with a programming addendum to our earlier book Monte Carlo Statistical Meth- ods whose second edition came out in 2004. The current book has a dierent purpose, namely to make a general audience familiar with the programming aspects of Monte Carlo methodology through practical implementation. Not only have we introduced R at the core of this book, but the emphasis and contents have changed drastically from Monte Carlo Statistical Methods, even though the overall vision remains the same. Theoretical foundations are intentionally avoided in the current book.

1.这本书页数不多。但侧重点也不多，从目录可以看出，它不像APUE一样，对*nix系统编程做了全面的描述。但对于书中所包含的IO,Memory,Process Control等系统都有较为深入的讲解。 2.IO相关的章节是这本书的亮点 3.与APUE相比，APUE更像是告诉你，事物究竟是什么，然后你来做，而这本书，字里行间都透漏着Robert Love大牛的叮嘱，寄希望于以自己的经验，告诉你，应该怎么做。 4.这本书更适合Linux（看题目就知道这更像是当然的），书中描述了许多Linux下才存在的系统调用。而更为可贵的是，所有的系统调用，作者都阐述了跨平台和兼容性的问题。 5.这本书的中文的翻译没有水平上的问题，但是书中存在许多让人哭笑不得的非翻译专业性的问题。翻译的态度和校对的态度让人有些质疑。 6.同APUE一样，这本书也是常读常新，值得放在手边，用作参考。 7.Robert Love大牛写的书，哪本不值得读？

Spatial_Data_Analysis_Theory_and_Practice_by_Robert_Haining Spatial Data Analysis: Theory and Practice provides a broad-ranging treatment of the field of spatial data analysis. It begins with an overview of spatial data analysis and the importance of location (place, context and space) in scientific and policy-related research. Covering fundamental problems concerning how attributes in geographical space are represented to the latest methods of exploratory spatial data analysis and spatial modelling, it is designed to take the reader through the key areas that underpin the analysis of spatial data, providing a platform from which to view and critically appreciate many of the key areas of the field. Parts of the text are accessible to undergraduate and master’s level students, but it also contains sufficient challenging material that it will be of interest to geographers, social scientists and economists, environmental scientists and statisticians, whose research takes them into the area of spatial analysis.

完整代码，可直接运行

实现思路： 　　1，将传进来的图片矩阵用算子进行卷积求和（卷积和取绝对值） 　　2，用新的矩阵（与原图一样大小）去接收每次的卷积和的值 　　3，卷积图片所有的像素点后，把新的矩阵数据类型转化为uint8 注意： 　　必须对求得的卷积和的值求绝对值；矩阵数据类型进行转化。 完整代码： import cv2 import numpy as np # robert 算子[[-1,-1],[1,1]] def robert_suanzi(img): r, c = img.shape r_sunnzi = [[-1,-1],[1,1]] for x in range(r): for

vc++实现的语音识别系统（课程设计案例）

经典图书：加州大学Robert J. Beaver教授经典畅销著作 Introduction to Probability and Statistics, 14th Edition Robert J. Beaver, University of California

交叉差分法（Robert梯度)

算法,4th,塞奇威克，中文版 《图灵程序设计丛书:算法(第4版)》编辑推荐：Sedgewick之巨著，与高德纳TAOCP一脉相承，几十年多次修订，经久不衰的畅销书，涵盖所有程序员必须掌握的50种算法。《图灵程序设计丛书:算法(第4版)》全面讲述算法和数据结构的必备知识，具有以下几大特色： 算法领域的经典参考书：Sedgewick畅销著作的最新版，反映了经过几十年演化而成的算法核心知识体系。 内容全面：全面论述排序、搜索、图处理和字符串处理的算法和数据结构，涵盖每位程序员应知应会的50种算法。 全新修订的代码：全新的Java实现代码，采用模块化的编程风格，所有代码均可供读者使用。 与实际应用相结合：在重要的科学、工程和商业应用环境下探讨算法，给出了算法的实际代码，而非同类著作常用的伪代码。 富于智力趣味性：简明扼要的内容，用丰富的视觉元素展示的示例，精心设计的代码，详尽的历史和科学背景知识，各种难度的练习，这一切都将使读者手不释卷。 科学的方法：用合适的数学模型精确地讨论算法性能，这些模型是在真实环境中得到验证的。 与网络相结合：配套网站algs4.cs.princeton.edu提供了本书内容的摘要及相关的代码、测试数据、编程练习、教学课件等资源。 作者简介 作者：（美国）塞奇威克（Robert Sedgewick）^韦恩（Kevin Wayne） 译者：谢路云 塞奇威克（Robert Sedgewick），斯坦福大学博士，导师为Donald E. Knuth，从1985年开始一直担任普林斯顿大学计算机科学系教授，曾任该系主任，也是Adobe Systems公司董事会成员，曾在Xerox PARC、国防分析研究所（institute for Defense Analyses）和法国国家信息与自动化研究所（INRIA）从事研究工作。他的研究方向包括解析组合学、数据结构和算法的分析与设计、程序可视化等。 韦恩（Kevin Wayne），康奈尔大学博士，普林斯顿大学计算机科学系高级讲师，研究方向包括算法的设计、分析和实现，特别是图和离散优化。 目录 第1章 基础 1.1 基础编程模型 1.1.1 Java程序的基本结构 1.1.2 原始数据类型与表达式 1.1.3 语句 1.1.4 简便记法 1.1.5 数组 1.1.6 静态方法 1.1.7 API 1.1.8 字符串 1.1.9 输入输出 1.1.10 二分查找 1.1.11 展望 1.2 数据抽象 1.2.1 使用抽象数据类型 1.2.2 抽象数据类型举例 1.2.3 抽象数据类型的实现 1.2.4 更多抽象数据类型的实现 1.2.5 数据类型的设计 1.3 背包、队列和栈 1.3.1 API 1.3.2 集合类数据类型的实现 1.3.3 链表 1.3.4 综述 1.4 算法分析 1.4.1 科学方法 1.4.2 观察 1.4.3 数学模型 1.4.4 增长数量级的分类 1.4.5 设计更快的算法 1.4.6 倍率实验 1.4.7 注意事项 1.4.8 处理对于输入的依赖 1.4.9 内存 1.4.10 展望 1.5 案例研究：union—find算法 1.5.1 动态连通性 1.5.2 实现 1.5.3 展望 第2章 排序 2.1 初级排序算法 2.1.1 游戏规则 2.1.2 选择排序 2.1.3 插入排序 2.1.4 排序算法的可视化 2.1.5 比较两种排序算法 2.1.6 希尔排序 2.2 归并排序 2.2.1 原地归并的抽象方法 2.2.2 自顶向下的归并排序 2.2.3 自底向上的归并排序 2.2.4 排序算法的复杂度 2.3 快速排序 2.3.1 基本算法 2.3.2 性能特点 2.3.3 算法改进 2.4 优先队列 2.4.1 API 2.4.2 初级实现 2.4.3 堆的定义 2.4.4 堆的算法 2.4.5 堆排序 2.5 应用 2.5.1 将各种数据排序 2.5.2 我应该使用哪种排序算法 2.5.3 问题的归约 2.5.4 排序应用一览 第3章 查找 3.1 符号表 3.1.1 API 3.1.2 有序符号表 3.1.3 用例举例 3.1.4 无序链表中的顺序查找 3.1.5 有序数组中的二分查找 3.1.6 对二分查找的分析 3.1.7 预览 3.2 二叉查找树 3.2.1 基本实现 3.2.2 分析 3.2.3 有序性相关的方法与删除操作 3.3 平衡查找树 3.3.12—3查找树 3.3.2 红黑二叉查找树 3.3.3 实现 3.3.4 删除操作 3.3.5 红黑树的性质

如何进行边缘检测/边缘提取（对弹孔进行边缘检测）五种边缘检测算法