我想说的是这类书不多,所以必定是好书。哇靠,大家支持啊。虽然很多人有这本书但是就是不分享啊。 Features •Emphasizes the latest state-of-the-art object-oriented methods wherever possible •Covers a large spectrum of computational tools, including sorting algorithms and Monte Carlo methods •Contains working C# code and numerous practical examples that illustrate how to apply the computational tools •Provides the C# source code online Summary Comprehensive Coverage of the New, Easy-to-Learn C# Although C, C++, Java, and Fortran are well-established programming languages, the relatively new C# is much easier to use for solving complex scientific and engineering problems. Numerical Methods, Algorithms and Tools in C# presents a broad collection of practical, ready-to-use mathematical routines employing the exciting, easy-to-learn C# programming language from Microsoft. The book focuses on standard numerical methods, novel object-oriented techniques, and the latest Microsoft .NET programming environment. It covers complex number functions, data sorting and searching algorithms, bit manipulation, interpolation methods, numerical manipulation of linear algebraic equations, and numerical methods for calculating approximate solutions of non-linear equations. The author discusses alternative ways to obtain computer-generated pseudo-random numbers and real random numbers generated by naturally occurring physical phenomena. He also describes various methods for approximating integrals and special functions, routines for performing statistical analyses of data, and least squares and numerical curve fitting methods for analyzing experimental data, along with numerical methods for solving ordinary and partial differential equations. The final chapter offers optimization methods for the minimization or maximization of functions. Exploiting the useful features of C#, this book shows how to write efficient, mathematically intense object-oriented computer programs. The vast array of practical examples presented can be easily customized and implemented to solve complex engineering and scientific problems typically found in real-world computer applications.
2023-01-07 11:54:00 3.04MB Numerical Methods Algorithms and
1
Machine_Learning_Algorithms-master,Machine_Learning_Algorithms-master 配套数据集及源代码 Machine_Learning_Algorithms-master,Machine_Learning_Algorithms-master 配套数据集及源代码
这是 ShowMeAI 持续分享的速查表系列!本速查表是《图解算法数据结构》,一图胜千言!这套漫画,覆盖了Big O Notation,Data Structures、Array、Linked List、Stack、Queue、Hash Table、Binary Heap、Binary Search Tree 等知识点,美观且直观。快下载来督促自己学习吧!
2023-01-02 09:23:48 2.24MB 算法 数据结构 列表
1
这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列!内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享(审核大大请放手) ◉ 简介:本书对不确定条件下的决策算法作了广泛的介绍,内容涵盖了与决策有关的各种主题,介绍了基本的数学问题公式和解决这些问题的算法。 ◉ 目录: 第一部分:概率推理 - 表征 - 推理 - 参数学习 - 结构学习 - 简单决策 第二部分:顺序问题 - 精确解法 - 近似值函数 - 在线规划 - 政策搜索 - 政策梯度估计 - 政策梯度优化 - 角色批判方法 - 政策验证 第三部分:模型的不确定性 - 探索和利用 - 基于模型的方法 - 无模型的方法 - 模仿学习 第四部分:状态的不确定性 - 信念 - 准确的信念状态规划 - 离线信念状态规划 - 在线信念状态规划 - 控制器抽象 第五部分:多Agent系统 - 多Agent推理 - 序列问题 - 状态的不确定性 - 协作代理
2022-12-31 14:24:18 6.93MB 人工智能 算法 机器学习 深度学习
1
这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列!内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享(审核大大请放手) ◉ 简介:作者 Sanjiv Ranjan Das 是 Santa Clara 大学商学院金融与数据科学教授。这本书是作者为其课程《Machine Learning with R》开发整理的课堂笔记。 ◉ 目录: 数据科学的艺术 起步:数学基础 开源:R语言建模 更多:数据处理与其他 方差均值:马科维茨优化 从经验中学习:贝叶斯定理 自然语言:从新闻中提取信息 巴斯模型 提取维度:判别和因子分析 竞标:拍卖 截断和估计:有限的因变量 乘风破浪:傅里叶分析 建立联系:网络理论 统计大脑:神经网络 聚类分析和预测树
2022-12-31 12:25:25 4.29MB 人工智能 数据科学 算法 R语言
1
Algorithms for VLSI Physical Design Automation,pdf格式
2022-12-29 19:38:09 23.6MB VLSI物理设计 算法
1
这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列!内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享(审核大大请放手) ◉ 简介:《The Design of Approximation Algorithms》整理自哥本哈根大学同名课程的教学资料。书籍围绕近似算法的几个核心算法技术展开,包括贪婪和局部搜索算法、动态编程、线性和半无限编程以及随机化。资料第一部分的每一章都专门讨论一种算法技术,然后将其应用于几个不同的问题。第二部分重温了这些技术,但对它们进行了更复杂的处理。 ◉ 目录: 贪婪算法和局部搜索 舍入数据和动态编程 线性程序和确定性舍入 线性程序的随机抽样和随机舍入 半定约程序的随机舍入 原始二元法 多路切割问题 随机抽样、优先抽样 心数估计 多数据集的总结 有序数据的总结 乘法权重 在线算法
2022-12-29 18:25:28 2.3MB 人工智能 算法 机器学习 深度学习
1
Python中的UnionFind实现 联合查找是一种数据结构,可保持不相交的集合(称为连接的组件或简称为组件)成员身份,并使合并(联合)两个组件以及查找两个元素是否已连接(即属于同一组件)更加容易。 )。 这实现了“加权快速工会与路径压缩”联合查找算法。 仅当元素是不可变的对象时才有效。 联合和查找(N + M \ log ^ * N)的最坏情况,具有N个元素和M个联合/查找操作。 函数\ log ^ *是获取一个数字的\ log (以2为底)直到达到1所需的次数。实际上,每个操作的摊销成本几乎是线性的 。 内容 模块unionfind与类UnionFind 示例笔记本UnionFindExamples.ipynb 许可证:麻省理工学院。 要求 numpy
1
Approximation Algorithms for K-Modes Clustering,何增友,,In this paper, we study clustering with respect to the k-modes objective function, a natural formulation of clustering for categorical data. One of the main contributions of this p
2022-12-28 15:33:15 223KB Clustering Categorical Data K-Means
1
数据结构课程,算法(algorithms)Robert Sedgewick 第四版 课后习题解题思路与代码(全),仅供学习禁止商用
2022-12-25 09:24:17 902B 算法 数据结构
1