算法之大，大到可以囊括宇宙万物的运行规律；算法之小，小到寥寥数行代码即可展现一个神奇的功能。算法的应用和乐趣在生活中无处不在：
历法和二十四节气计算使用的是霍纳法则和求解一元高次方程的牛顿迭代法；
音频播放器跳动的实时频谱背后是离散傅立叶变换算法；
DOS时代著名的PCX图像文件格式使用的是简单有效的RLE压缩算法；
RSA加密算法的光环之下是朴实的欧几里德算法、蒙哥马利算法和米勒-拉宾算法；
井字棋、黑白棋、五子棋和俄罗斯方块游戏背后是各种有趣的AI算法；
华容道游戏求解的简单穷举算法中还蕴藏着对棋盘状态的哈希算法；
遗传算法神秘不可测，但用遗传算法求解0-1背包问题只用了60多行代码……
一本书带你走进色彩缤纷的算法世界，让你尽享算法的乐趣。
PyTorch是一个开源的机器学习框架，它提供了动态计算图的支持，让用户能够自定义和训练自己的神经网络，目前是机器学习领域中最受欢迎的框架之一。本书基于PyTorch 2.0，详细介绍深度学习的基本理论、算法和应用案例，配套示例源代码、PPT课件。 本书共分15章，内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可视化、实战ResNet卷积网络模型、有趣的Word Embedding、基于循环神经网络的中文情感分类实战、自然语言处理的编码器等。 本书适合深度学习初学者、PyTorch初学者、PyTorch深度学习项目开发人员学习，也可作为高等院校或高职高专学校计算机技术、人工智能、智能科学与技术、数据科学与大数据技术等相关专业的教材。
Hadoop是一种分布式数据和计算的框架，在大数据处理中应用非常广泛。MapReduce是一种编程模型。Hadoop正是以MapReduce作为核心编程模型的。 《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》比较系统地介绍了新一代MapReduce 2.0的理论体系、架构和程序设计方法。全书分为10章，系统地介绍了HDFS存储系统，Hadoop的文件I/O系统，MapReduce 2.0的框架结构和源码分析，MapReduce 2.0的配置与测试，MapReduce 2.0运行流程，MapReduce 2.0高级程序设计以及相关特性等内容。《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》最后部分介绍了数据挖掘的初步知识，以及不同应用类型的MapReduce 2.0编程实战。 《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》强调理论联系实际，帮助读者在掌握MapReduce 2.0基本知识和特性的基础上，培养实际编程和解决大数据处理相关问题的能力。《MapReduce 2.0源码分析与编程实战》可作为学习MapReduce 2.0的源码、MapReduce 2.0程序设计、数据挖掘、机器学习等相关内容的程序设计人员的培训和自学读物，也可以作为高等院校相关专业的教学辅导书。
本书总的指导思想是在掌握深度学习的基本知识和特性的基础上，培养使用TensorFlow进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。全书力求深入浅出，通过通俗易懂的语言和详细的程序分析，介绍TensorFlow的基本用法、高级模型设计和对应的程序编写。 本书共22章，内容包括Python类库的安装和使用、TensorFlow基本数据结构和使用、TensorFlow数据集的创建与读取、人工神经网络、反馈神经网络、全卷积神经网络的理论基础、深度学习模型的创建、模型的特性、算法、ResNet、Slim、GAN等。本书强调理论联系实际，重点介绍TensorFlow编程解决图像识别的应用，提供了大量数据集，并以代码的形式实现了深度学习模型，以供读者参考。 本书既可作为学习人工神经网络、深度学习、TensorFlow程序设计以及图像处理等相关内容的程序设计人员培训和自学用书，也可作为高等院校和培训机构相关专业的教材。
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DOS时代著名的PCX图像文件格式使用的是简单有效的RLE压缩算法；
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华容道游戏求解的简单穷举算法中还蕴藏着对棋盘状态的哈希算法；
遗传算法神秘不可测，但用遗传算法求解0-1背包问题只用了60多行代码……
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