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本书定位于夯实数学建模基础，采用主流编程方法和简洁代码实现常用的数学建模算法，以案例为导向，围绕数学建模知识体系展开。全书分5篇，共11章。前两章是数学建模基础篇，包括数学建模介绍、数学建模的一般流程（初等模型）、如何从算法到编程实现（层次分析法与自定义函数）；接着按算法板块组织内容，包括微分方程模型篇（人口模型、传染病模型）、优化模型篇（规划模型、投资优化策略、优化模型进阶）、评价模型篇（经典评价模型、模糊理论）、预测模型篇（常规预测模型、时间序列分析）。本书有配套源码资源和电子课件。 本书可作为高等院校数学建模的入门教材，也可作为数学建模指导教师的参考资料，还可作为其他相关行业人员、科研人员使用数学模型解决实际问题的参考用书。
《强化学习（第2版）》
《强化学习（第2版）》作为强化学习思想的深度解剖之作，被业内公认为是一本强化学习基础理论的经典著作。它从强化学习的基本思想出发，深入浅出又严谨细致地介绍了马尔可夫决策过程、蒙特卡洛方法、时序差分方法、同轨离轨策略等强化学习的基本概念和方法，并以大量的实例帮助读者理解强化学习的问题建模过程以及核心的算...
查看详情 →《Python数据结构与算法分析（第2版）》
了解数据结构与算法是透彻理解计算机科学的前提。随着Python日益广泛的应用，Python程序员需要实现与传统的面向对象编程语言相似的数据结构与算法。本书是用Python描述数据结构与算法的开山之作，汇聚了作者多年的实战经验，向读者透彻讲解在Python环境下，如何通过一系列存储机制高效地实现各类算...
查看详情 →《无处不在的算法》
本书以简单易懂的写作风格，通过解决现实世界常见的问题来介绍各种算法技术，揭示了算法的设计与分析思想。全书共有41章，分为四大部分，图文并茂，把各种算法的核心思想讲得浅显易懂。本书可作为高等院校算法相关课程的本科生教材，也可作为研究人员、专业技术人员的常备参考书。
查看详情 →《数据结构与问题求解Java语言描述》
本书从讲解什么是数据结构开始，延伸至高级数据结构和算法分析，强调数据结构和问题求解技术。本书的目的是从抽象思维和问题求解的观点提供对数据结构的实用介绍，试图包含有关数据结构、算法分析及其Java实现的所有重要的细节。作者采用了独特的方法将数据结构分成说明和实现两部分，并充分利用了已有的数据结构库（J...
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