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算法设计与分析
本书涵盖了常见计算机算法设计和分析的思路和方法，内容包括算法概论、递推与递归、分治法、动态规划法、搜索方法、近似算法、随机算法等，最后提供一些高级数据结构的介绍，以帮助实现效率更高的算法。本书重视算法思路的总结以及方法的正确性证明，以深入浅出的方式引导学生学习教材内容，既具有严谨性，又具有简明性。全书为绝大多数算法提供了可以直接验证的C/C++代码。本书适合作为高等院校计算机相关专业的教材，也可作为编程竞赛的辅导用书。
人工智能案例与实验
人工智能是一门实践性很强的学科，特别适合基于案例的新型教学形式。本书是为了引导学生深入 理解人工智能算法原理，提高学生对人工智能应用问题的研究、分析、解决能力而编写的。 本书是以实验案例方式组织的，全书共给出了21 个人工智能实验案例，覆盖了人工智能课程涉及 的主要内容，包括搜索求解、逻辑推理、贝叶斯网络、马尔可夫决策、监督学习、非监督学习、强化学 习等各方面，也包含了深度神经网络技术。为了便于教学，每个实验案例对实验的内容、背景和目标进 行了明确阐述，对所涉及的理论基础及算法也进行了详细介绍，并提供了相应的Python 语言代码。 本书可作为高等学校相关专业的人工智能案例课程教材，也可作为从事相关专业的技术人员的参考 用书。
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