8 (905) 200-03-37 Владивосток
с 09:00 до 19:00
CHN - 1.14 руб. Сайт - 21.13 руб.

Официальный флагманский магазин компьютерных наук и обязательных курсов в эпоху разведки

Цена: 1 871руб.    (¥88.5)
Артикул: 591904863449
Цена указана со скидкой: 47%
Старая цена:  3550р. 

Вес товара: ~0.7 кг. Указан усредненный вес, который может отличаться от фактического. Не включен в цену, оплачивается при получении.

Этот товар на Таобао Описание товара
Продавец:电子工业出版社旗舰店
Рейтинг:
Всего отзывов:0
Положительных:0
Добавить в корзину
Другие товары этого продавца
¥36761руб.
¥ 109 49.051 037руб.
¥485руб.
¥6.9146руб.
  • Информация о товаре
  • Фотографии

Цена продажи:￥34,50
Цена продажи:￥ 29,50
Цена продажи:￥ 49,77
Цена продажи:￥ 29,90
Цена продажи:￥ 27.30
Цена продажи:￥34,50
Цена продажи:￥ 84.00
Цена продажи:￥ 24.50


Введение

   Грамологический фундамент, расположение и комбинация, принципы подсчета, дискретная вероятность, рекурсивность и т. Д., В частности, подчеркивают математическое определение, доказательство и его методы применения.Эта книга имеет очевидные преимущества, такие как систематическая, полнота и интересная, легкая -для чтения, и она рассматривалась как Guiyi и широко распространена мировыми практикующими ИТ -технологиями и квази -практикамиЭта книга подходит для компьютерных профессиональных студентов и практиков в качестве учебников по математике, а также может использоваться в качестве ценных материалов для таких курсов, как статистика, машинное обучение и интеллектуальный анализ данных.


Оглавление

Оглавление

Часть 1 Математика

введение3

0,1 Ссылки4

Глава 1 Что такое доказательство5

1.1 Предложение5

1.2 8

1.3 8

1.4 Наша аксиома9

1.4.1 Логические рассуждения9

1.4.2 Режим доказательства10

1.5 Доказательство10

1.5.1 Метод № 111

1.5.2 Метод № 2: Докажите обратное предложение12

1.6  доказать“”13

1.6.1 13

1.6.2 13

1.7 доказательство корпуса14

1.8 15

1.9 16

1.10  ссылка18

1.1 Секционные упражнения18

1.5 Упражнения для секции21

1.7 Секционные упражнения21

1.8 Фестивальные упражнения23

Глава 2 Принципы26

2.1 Доказательство хорошего заказа26

2.2 27

2.2.1 27

2.3 Разложение коэффициента качества29

2.4 Хорошая коллекция последовательностей29

2.4.1 Различная коллекция хорошего порядка (выбран)30

2.2 Фестивальные упражнения31

2.4 фестивальные упражнения38

Глава 3 40

3.1 41

3.1.1 41

3.1.2 42

3.1.3  IMPLIES42

3.2 44

3.2.1 45

3.2.2 46

3.3 47

3.3.1 47

3.3.2 48

3.4 49

3.4.1 49

3.4.2 50

3.5&Nbsp;53

3.6 54

3.6.1 54

3.6.2 55

3.6.3 56

3.6.4 56

3.6.5 57

3.6.6 57

3.7  ссылка58

3.1 Фестивальные вопросы59

3.2 Фестивальные упражнения61

3.3 фестивальные упражнения65

3.4 Секционные упражнения68

3.5 Секционные упражнения69

Раздел 3.6 Упражнение71

Глава 4 79

4.1&Коллекция NBSP;79

4.1.1 80

4.1.2 80

4.1.3 81

4.1.4 82

4.1.5 82

4.2  последовательность83

4.3  функция84

4.3.1 84

4.3.2 86

4.4 86

4.4.1 87

4.4.2 89

4.5 90

4.5.1 91

4.1 Секционные упражнения92

4.2 Фестивальные упражнения96

4.4 Упражнение97

4.5 Упражнения105

Глава 5 107

5.1 107

5.1.1 108

5.1.2 108

5.1.3 109

5.1.4 110

5.1.5 111

5.1.6 113

5.2 115

5.2.1 115

5.2.2  Фибонарическое число116

5.2.3 117

5.2.4 118

5.2.5 119

5.3 120

5.1 Упражнения121

5.2 Фестивальные упражнения131

Глава 6 Статусная машина136

6.1 136

6.2 137

6.2.1 137

6.2.2 139

6.2.3 141

6.3 143

6.3.1 143

6.3.2 145

6.3.3 146

6.3.4 146

6.4 147

6.4.1 148

6.4.2 150

6.4.3 150

6.4.4 ……151

6.4.5  приложение152

6.3 Упражнения153

6.4 Фестивальные упражнения165

Глава 7 172

7.1 172

7.1.1 174

7.2 175

7.3 179

7.3.1&Некоторые стандартные рекурсивные функции на NBSP;179

7.3.2 179

7.4  арифметическое выражение181

7.4.1 181

7.5 185

7.1 Упражнения185

7.2 Фестивальные упражнения193

7.3 Упражнения201

7.4 Упражнения202

Глава 8 206

8.1 206

8.1.1 209

8.1.2 209

8.1.3 211

8.1.4 213

8.2 214

8.3 217

8.3.1 217

8.3.2 218

8.3.3 220

8.4 220

8.4.1 221

8.1 Упражнения221

8.2 Фестивальные упражнения228

8.3 Фестивальные упражнения233

8.4 Фестивальные упражнения236


Часть II Структура

введение241

Глава 9242

9.1 242

9.1.1 243

9.1.2 244

9.1.3 245

9.2 247

9.2.1 247

9.2.2 249

9.2.3 251

9.2.4 252

9.3 253

9.4 255

9.4.1 256

9.5  Алан&Миддот; Тьюринг257

9.5.1 258

9.5.2 260

9.6 260

9.7 262

9.7.1 264

9.8 265

9.9 266

9.9.1 267

9.9.2 268

9.9.3 268

9.9.4 269

9.9.5 269

9.10 271

9.10.1 273

9.11 274

9.12&Каковы отношения между NBSP;276

9.13 Ссылки277

9.1 Упражнения277

9.2 фестивальные упражнения278

9.3 Упражнения285

9.4 фестивальные упражнения285

9.6 Упражнения287

9.7 Фестивальные упражнения288

9.8 Упражнения293

9.9 Упражнение293

9.10 Секционные упражнения295

9.11 Упражнения303

Глава 10 309

10.1 311

10.2 311

10.2.1 313

10.3  соседняя матрица314

10.3.1 315

10.4 316

10.4.1 316

10.5 &Расписание317

10.5.1 318

10.5.2 320

10.5.3 322

10.6 323

10.6.1 323

10.6.2 324

10.6.3 325

10.7 326

10.8 327

10.9 327

10.10 328

10.10.1 328

10.11 329

10.1 Секционные упражнения330

10.2 Фестивальные упражнения331

10.3 Фестивальные упражнения334

10.4 Секционные упражнения335

10.5 Упражнения338

10.6 Упражнения344

10.7 Упражнения347

10.8 Фестивальные вопросы349

10.9 Упражнения352

10.10 Секционные упражнения354

Глава 11 Сеть коммуникации357

11.1  маршрут357

11.1.1 357

11.1.2 358

11.2 358

11.2.1 358

11.2.2 359

11.2.3 359

11.2.4 360

11.3 361

11.3.1 361

11.3.2 362

11.3.3 Бенес?363

11.2 Фестивальные упражнения368

11.3 Фестивальные упражнения368

Глава 12 Простая карта373

12.1 373

12.2 375

12.2.1 376

12.3 377

12.4 378

12.5 380

12.5.1 380

12.5.2 381

12.6 384

12.6.1 384

12.6.2 386

12.6.3 387

12.7 388

12.7.1 388

12.7.2 389

12.8 390

12.8.1 390

12.8.2 391

12.8.3  k–392

12.8.4 393

12.9 394

12.9.1 394

12.9.2  природа395

12.9.3 397

12.9.4 397

12.10 Ссылки401

12.2 Фестивальные упражнения402

12.4 Секционные упражнения403

12.5 Упражнения406

12.6 Секция упражнений411

12.7 Секционные упражнения418

12.8 Упражнение420

12.9 Упражнение424

Глава 13431

13.1 Нарисуйте графику на плоскости431

13.2 Определение диаграммы печати433

13.2.1  лицо434

13.2.2 436

13.2.3&Nbsp;?438

13.2.4&Где внешняя поверхность?438

13.3 439

13.4 440

13.5 441

13.6 442

13.7 443

13.8 445

13.2 Фестивальные упражнения446

13.8 Упражнение447


Часть III подсчет

введение455

Глава 14 457

14.1 Годовая стоимость458

14.1.1 458

14.1.2 459

14.1.3 460

14.1.4 460

14.1.5  Пример461

14.1.6 462

14.2 463

14.3 465

14.4 468

14.4.1 468

14.4.2 471

14.4.3 473

14.5 474

14.5.1 475

14.6 477

14.7 479

14.7.1 479

14.7.2 Великий О.479

14.7.3 θ481

14.7.4 482

14.7.5  &Уга;484

14.1 Секционные упражнения484

Раздел 14.2 Упражнение486

Раздел 14.3 Упражнения486

14.4 Секционные упражнения488

Раздел 14.7 Упражнение490

Глава 15 499

15.1 499

15.1.1 499

15.2 500

15.2.1&Nbsp;501

15.2.2 501

15.2.3 502

15.2.4 502

15.3 503

15.3.1 504

15.3.2 505

15.3.3  договориться505

15.4 506

15.4.1 506

15.4.2 507

15.5 508

15.5.1 509

15.5.2 510

15.6 510

15.6.1 510

15.6.2 511

15.6.3 512

15.7 513

15.7.1 514

15.7.2 514

15.7.3 515

15.7.4 517

15.8 517

15.8.1 518

15.8.2 519

15.8.3  магия521

15.8.4  секрет521

15.8.5 523

15.8.6 524

15.9 525

15.9.1 525

15.9.2 525

15.9.3 526

15.9.4 527

15.9.5 529

15.10 530

15.10.1 530

15.10.2 531

15.10.3 532

15.11  ссылка533

15.2 Фестивальные упражнения534

15.4 Секционные упражнения537

15.5 Упражнения538

15.6 Упражнение544

15.7 Фестивальные упражнения548

15.8 Фестивальные упражнения550

15.9 Упражнение554

15.10 Секционные упражнения561

Глава 16 566

16.1 566

16.1.1 567

16.2 568

16.2.1 568

16.2.2 569

16.2.3 570

16.2.4 570

16.2.5 571

16.2.6 572

16.3 573

16.3.1 575

16.4 575

16.4.1 575

16.4.2  башня Хануо576

16.4.3 580

16.5 580

16.5.1 580

16.5.2 581

16.6  ссылка583

16.1 Секционные упражнения583

16.2 Секционные упражнения583

16.3 Секция Упражнения586

Раздел 16.4 Упражнение588

16.5 Упражнения595


Часть теории вероятности

введение599

Глава 17 601

17.1 601

17.1.1 601

17.2 602

17.2.1 602

17.2.2 605

17.2.3 606

17.2.4 608

17.2.5 609

17.3 609

17.3.1 610

17.3.2 612

17.3.3 612

17.3.4 613

17.4 615

17.4.1 615

17.5 616

17.5.1 616

17.5.2 617

17.5.3 618

17.5.4 619

17.6  ссылка620

Раздел 17.2 Упражнения620

Раздел 17.5 Упражнения623

Глава 18 626

18.1 626

18.1.1 627

18.2 627

18.2.1 628

18.3 629

18.4 630

18.4.1 631

18.4.2 632

18.4.3 633

18.4.4 634

18.4.5 634

18.4.6 635

18.5 637

18.5.1 637

18.6 638

18.7 640

18.7.1 640

18.7.2 641

18.8 641

18.8.1 642

18.8.2 643

18.9 645

18.9.1 645

18.9.2 646

18.9.3 648

18.9.4 648

18.9.5 649

18.4 Упражнения650

18,5 Упражнения650

18.6 Упражнения660

18.7 Упражнения661

18,8 Упражнения663

18.9 Упражнения666

Глава 19 667

19.1 667

19.1.1 668

19.1.2 668

19.2 669

19.3 670

19.3.1 672

19.3.2 672

19.3.3  цифровая игра673

19.3.4 675

19.4 677

19.4.1 677

19.4.2 678

19.4.3 678

19.4.4 678

19.4.5 679

19.4.6 680

19.4.7 682

19.5 686

19.5.1 687

19.5.2 687

19.5.3 688

19.5.4 689

19.5.5 691

19.5.6 691

19.5.7 692

19.5.8 693

19.2 фестивальные упражнения694

19.3 Фестивальные вопросы696

19.4 Упражнение698

19.5 Упражнения702

Глава 20 712

20.1 712

20.1.1 714

20.1.2 714

20.2 715

20.2.1 716

20.2.2 717

20.3 718

20.3.1 719

20.3.2 719

20.3.3 720

20.3.4 721

20.3.5 722

20.4 723

20.4.1 723

20.4.2 725

20.5 726

20.6 728

20.6.1  цитирование728

20.6.2 729

20.6.3 729

20.6.4 730

20.6.5 731

20.6.6 732

20.6.7 734

20.6.8 735

20.7 736

20.7.1 736

20.1 Упражнения737

20.2 Фестивальные упражнения738

20.3 Фестивальные упражнения739

20,5 Упражнения746

20.6 Упражнение750

20,7 Упражнения753

Глава 21 755

21.1 755

21.1.1 757

21.1.2 758

21.1.3 759

21.1.4 761

21.1.5 762

21.2 763

21.2.1 764

21.2.2 765

21.2.3 766

21.1 Упражнения768

21.2 Упражнения769


Часть ⅴ частично повторяется

введение779

Глава 22 780

22.1  башня Хануо780

22.1.1 781

22.1.2 781

22.2  слияния и сортировка783

22.2.1 784

22.2.2 784

22.3 786

22.3.1 786

22.3.2 789

22.3.3 790

22.3.4 792

22.4 793

22.4.1 794

22.4.2 795

22.4.3 796

22.4.4 797

22.5 797

22.4 Упражнения799

Рекомендации802

таблица символов806



об авторе

  В настоящее время он работает в 38 -м институте корпорации электронных технологий.Перевод с помощью «высокой доступности MySQL» (First Edition и 2 Edition), «R High Performance Programming», «Big Data Gonor Ball: Руководство по практике обработки массовых данных», «Архитектура потоковой передачи: кафка и MAPR -потоковые потоки обработка передачи данных». книгиЛю Джиенан, доктор философии, профессор и докторская руководитель Университета Нанкай.Поля исследований включают теоретические методы машинного обучения и интеллектуального анализа данных, а также исследования применения по таким вопросам, как извлечение информации, добыча сети и генерация диалога.Опубликовано в важных международных журналах и конференциях в области машинного обучения и интеллектуального анализа данных.Он является членом китайского комитета по информационным технологиям Китайского компьютерного общества, Комитет экспертов по большим данным Китайского компьютерного общества и членом коммуникаций и коммуникаций, члены многих экспертных комитетов, таких как Комитет эксперта по машинному обучению искусственной разведки Общество.Соответствующие результаты выиграли два вторых приза в области науки и технологий Tianjin.Тан Янан, врач, окончил факультет компьютерного применения и технологий Университета науки и технологий Китая.В настоящее время он является исполнительным деканом Института исследований больших данных и вице -президентом бизнес -группы Smart City, исполнительным членом Комитета по государственной политике китайского компьютерного общества и членом Комитета эксперта по большим данным.Отвечает за исследования и разработки и продвижение применения основных технологий Big Data в интеллектуальном городе, вычислительному рекламе и персонализированной рекомендации компании Hkust Xunfei, а также многолетний опыт исследований и практического опыта в области технологий больших данных и персонализированных рекомендаций.Джин Боан, доктор философии, профессор Далянского технологического университета.Deliven Scientific Research в области интеллектуального анализа данных, анализа больших данных, управления инновациями, бизнес -аналитики.Расположенный и участвовал в ряде национальных и провинциальных и министерских тем, опубликованных более чем 60 статей в важных международных журналах и конференциях в соответствующих областях и занимал должность членов трех высших конференций в области добычи данных KDD, ICDM, SDM.Ма Хаипинг, врач, окончил факультет компьютерных наук и техники Университета науки и технологий Китая.В настоящее время он работает в Hkust Xunfei Co., Ltd., в качестве директора по исследованию научно -исследовательских наук, занимаясь добычей данных и алгоритмами искусственного интеллекта, а также в исследовательской работе в области вычислительной рекламы и персонализированного образования.Опубликовано 7 статей в всемирно известном журнале и академических конференциях, опубликованные в публикации «Усовершенствованная борьба с Spark Machine Learning» и «Технология Spark Core и расширенное применение».Чжу Ченнан, степень магистра, окончила Университет науки и техники Китая, является старшим инженером по добыче данных в Байду.В настоящее время он работает в Центре разведки талантов, который занимается интеллектуальными исследованиями по персоналу и стремится использовать ИИ для расширения возможностей HR.Направление исследования включает в себя интеллектуальный анализ текстовых данных, анализ социальных сетей и интеллектуальный анализ данных.Он опубликовал более десяти документов на лучших международных конференциях, журналах и журналах, подал заявку на более десяти патентов и занимал должность члена Комитета по процедуре нескольких международных конференций (KDD, SDM и т. Д.).


Рекомендуемая рекомендация

Большинство ИТ -профессий, таких как разработка программ, информатика и инженерия, а также исследователи в области данных и математики.