本书涉及数据结构和算法，Python中的中间编程，复杂性科学和科学哲学。

为了降低高效视频编码(HEVC)帧内编码复杂度,提出一种HEVC帧内快速编码算法。根据视频图像的纹理复杂性,提前跳过或者中止部分尺寸的编码单元(CU)的划分,减少CU深度遍历区间;同时,根据粗选过程后预测模式和代价值的统计特性采用阈值法或者梯度模式直方图法进一步筛选掉粗选后可能性较小的预测模式,从而减少最后进行率失真(RD)代价计算的帧内预测模式数量,进一步降低编码复杂度。实验结果表明,本文算法与HEVC原始平台相比,在全I帧编码模式下编码时间平均减少42.20%,码率(BR)上升约1.75%,峰值信噪比(PSNR)降低了0.108dB,有利于实时应用。

领域驱动设计：软件核心复杂性应对之道.Eric.Evans，DDD的开山之作，中文版版。

计算复杂性理论经典教材，Garey&Johnson

☆ 资源说明：☆ [Addison-Wesley Professional] 领域驱动设计 软件核心复杂性应对之道 [Addison-Wesley Professional] Domain-Driven Design Tackling Complexity in the Heart of Software (E-Book) ☆ 出版信息：☆ [作者信息] Eric Evans [出版机构] Addison-Wesley Professional [出版日期] 2003年08月22日 [图书页数] 560页 [图书语言] 英语 [图书格式] CHM格式

这是一本关于计算复杂性领域的一本绝好的著作，书中作者思考问题的角度新颖，对问题的描述别出心裁，很棒的一本书，非常值得珍藏。

领域驱动设计——软件核心复杂性应对之道(中英文版)，包括中文版pdf高清格式，英文版chm格式，以及中文精简版。 找它有多难，你们都知道，我放这里了，10分，如果下下来有问题，请留言，我将邮件发送。 至于这本书怎么样我就不说了，能来下载的相信都有所了解。

上海交通大学算法与复杂性大作业.7z

符号网络是指边具有正或负符号属性的网络,其中,正边和负边分别表示积极的关系和消极的关系.真实世界的许多复杂网络中都存在对立的关系,尤其是在信息、生物和社会领域.利用边的符号属性去分析、理解和预测这些复杂网络的拓扑结构、功能、动力学行为具有十分重要的理论意义,并且对个性化推荐、态度预测、用户特征分析与聚类等都具有重要的应用价值.然而,当前人们对网络的符号属性关注较少.综述了符号网络的研究背景及意义、国内外研究现状和最新进展,并讨论了目前存在的主要问题,试图让人们对符号网络这一研究方向能有清晰而全面的认识,为网络数据挖掘、复杂网络分析、社会学、生物信息学等相关领域的研究者提供有益的参考.

•••• •• 项目目标与动机 Scenario平台也是一个平台，它可以帮助创建和采用具有复杂性的交互式场景，例如并发变量和分支路径，以提供更深入的体验。 该项目是由创建的，目的是为慈善团体/组织创建一个平台，以轻松创建用于模拟现实世界体验的交互式场景。 例如客户访谈，对话监控和生活场景。 主要特点 非线性问题 方案平台支持非线性问题结构，该结构可用于创建和模拟与现实世界中的对话更加直接相符的方案。 单个答案可以与任意问题相关联，以允许不同的途径和更复杂的流程。 允许用户拥有更互动的体验。 广泛的变量定制 每个方案可以有一系列变量，每个答案可以影响其中一个或多个。 这些变量可以针对每种情况进行完全自定义。 允许监视不同区域，例如合规性，幕后了解和信任。 结果，这可能导致根据用户的答案在各个领域展示用户的优缺点。 技术堆栈和要求 该项目使用的核心技术是： Ruby（2.7.2）（我