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在這本書中，作者論述了我們所認為的計算機智能的基礎具有算法根源，他以一種全面的視角呈現這一點，通過展示實例和解釋涵蓋理論計算機科學和通過工程算法解決方案的機器學習的方法。書的第一部分介紹基礎知識。作者從一個動手編程入門開始，解決組合問題，強調遞歸解決方案。本書第一部分的其他章節解釋了最短路徑、排序、深度學習和蒙特卡羅搜索。計算工具的一個關鍵功能是高效處理大數據，本書第二部分的章節檢查了傳統的圖問題，如尋找團、著色、獨立集、頂點覆蓋和擊中集，隨后的章節涵蓋多媒體、網絡、圖像和導航數據。第三部分詳細介紹的高度熱門研究領域是機器學習、問題解決、行動規劃、通用游戲玩法、多智能體系統以及推薦和配置。最后，在第四部分，作者使用如模型檢查、計算生物學、物流、增材制造、機器人運動規劃和工業生產等應用領域來解釋如何在現代環境中利用所描述的技術。這本書配有全面的索引和參考文獻，對人工智能和計算智能領域的研究人員、從業人員和學生具有價值。

//link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-65596-3

這本書的作者主張，我們所認為的計算機智能具有算法根源，他以一個整體視角來呈現這一觀點，通過工程化的算法解決方案來展示實例并解釋理論計算機科學和機器學習的方法。

書的第一部分介紹了基礎知識。作者從一個解決組合問題的動手編程入門開始，重點在遞歸解決方案。書的第一部分的其它章節解釋了最短路徑、排序、深度學習和蒙特卡羅搜索。

計算工具的一個關鍵功能是高效處理大數據，第二部分的章節檢查了如找出團、顏色、獨立集、頂點覆蓋和擊中集等傳統圖問題，其后的章節涵蓋了多媒體、網絡、圖像和導航數據。

第三部分詳述了熱門的研究領域，如機器學習、問題解決、行動規劃、通用游戲玩家、多智能體系統，以及推薦和配置。 最后，在第四部分，作者使用了模型檢查、計算生物學、物流、增材制造、機器人運動規劃和工業生產等應用領域，來解釋這些技術在現代環境中可能如何被利用。

這本書配備了全面的索引和參考資料，對人工智能和計算智能領域的研究者、實踐者和學生都將具有價值。

這本開放存取的書介紹了機器人的關鍵概念在一個易于理解的語言使用一個引人入勝的項目為基礎的方法。它涵蓋了機器人領域的當代主題，為所有主要領域的基礎提供了一個可訪問的入口點。有一部分專門介紹使用Python的編程概念，Python已經成為機器人和人工智能領域的首選語言。本書還向讀者介紹了機器人操作系統(ROS)，這是研究人員和業界使用的無處不在的軟件和算法框架。本書以多種形式提供了關于機器人的啟發、最新和多學科的介紹，包括與機器學習、倫理、人機交互和設計思維有關的新興主題。這本書還包括對行業專家的采訪，為了解機器人世界提供了一個額外的層面。本書通過Kinova Robotics的慷慨支持開放獲取。本書適合作為本科相關工程課程的教科書。它也適用于藝術和設計專業的學生，高中生，以及想要探索機器人基本概念的自學者。 //link.springer.com/book/10.1007/978-981-19-1983-1

對于許多研究人員來說，Python是一個一流的工具，主要是因為它用于存儲、操作和洞察數據的庫。這個數據科學技術棧的各個部分有很多資源，但只有通過Python數據科學手冊，你才能獲得所有的資源——ipython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn和其他相關工具。

//www.oreilly.com/library/view/python-data-science/9781491912126/

熟悉閱讀和編寫Python代碼的工作科學家和數據處理人員會發現這個全面的桌面參考資料非常適合處理日常問題:操作、轉換和清理數據;可視化不同類型的數據;并使用數據建立統計或機器學習模型。很簡單，這是Python科學計算的必備參考資料。 通過這本手冊，你將學習如何使用: * IPython和Jupyter:為使用Python的數據科學家提供計算環境 * NumPy:包括ndarray，用于在Python中高效存儲和操作密集數據數組 * Pandas:以DataFrame為特色，用于在Python中高效存儲和操作標記/列式數據 * Matplotlib:包含Python中靈活的數據可視化功能 * Scikit-Learn:為最重要和已建立的機器學習算法提供高效和干凈的Python實現

學習如何在編寫高性能python程序和算法中使用數據結構這篇關于數據結構和算法的實用介紹可以幫助每一個想要編寫更高效軟件的程序員。本書以Robert Lafore基于java的傳奇指南為基礎，幫助學生準確理解數據結構和算法是如何運行的。您將學習如何用非常流行的Python語言有效地應用它們，并擴展您的代碼以應對當今的大數據挑戰。在整個過程中，作者關注現實世界的例子，用直觀的交互式可視化交流關鍵思想，并將復雜性和數學限制在提高性能所需的范圍內。他們逐步介紹了數組、排序、堆棧、隊列、鏈表、遞歸、二叉樹、2-3-4樹、哈希表、空間數據結構、圖等等。它們的代碼示例和插圖非常清晰，即使你是一個接近初學者，或者你有使用其他過程或面向對象語言的經驗，你也可以理解它們。

• 培養核心的計算機科學技能，使你不僅僅是“寫代碼”
• 了解數據結構如何使程序(和程序員)更高效
• 了解數據組織和算法如何影響您使用當前和未來計算資源的能力
• 開發可以在任何語言中使用的數據結構實現技能
• 為每個編程問題選擇最佳的數據結構和算法，并認識到應該避免哪些
• 《Python中的數據結構與算法》包含了大量的示例、復習問題、個人和團隊練習、思維實驗和較長的編程項目。它是自學和課堂設置的理想選擇，既可以作為主要文本，也可以作為更正式的演示的補充。

算法設計藝術是對所有算法設計書籍的補充感知，是所有層次學習者以及處理算法問題的專業人員的路線圖。此外，這本書提供了一個全面的介紹算法，涵蓋了相當深的，但使他們的設計和分析，以所有層次的讀者。所有的算法都是用“偽代碼”來描述和設計的，任何不懂編程的人都可以讀懂。

本書包括一系列綜合問題及其針對每種算法的解決方案，以展示其執行評估和復雜性，目標是:

• 了解算法的基本概念和設計原理，以及算法的復雜性
• 用c語言演示所有算法的編程實現
• 一本優秀的算法手冊，其中的章節不言自明，問題和解決方案也很豐富
• 雖然其他書籍可能也涵蓋了一些相同的主題，但這本書的設計是既通用又完整的，因為它通過偽代碼示例逐步遍歷了分析每個算法復雜性的概念和方法。此外，這本書提供了一個有趣的初級讀本的算法領域。
• 本書是為學習算法設計的本科生和研究生設計的。

機器學習已經成為近年來最流行的話題之一。我們今天看到的機器學習的應用只是冰山一角。機器學習革命才剛剛開始。它正在成為所有現代電子設備不可分割的一部分。在自動化領域的應用，如汽車、安全和監視、增強現實、智能家居、零售自動化和醫療保健，還不多。機器人技術也正在崛起，主宰自動化世界。機器學習在機器人領域的未來應用仍未被普通讀者發現。因此，我們正在努力編寫這本關于機器學習在機器人技術上的未來應用的編輯書籍，其中幾個應用已經包含在單獨的章節中。這本書的內容是技術性的。它試圖覆蓋機器學習的所有可能的應用領域。這本書將提供未來的愿景在未探索的領域的應用機器人使用機器學習。本書中提出的觀點得到了原始研究結果的支持。本章在這里提供了所有必要的理論和數學計算的深入研究。對于外行人和開發人員來說，它將是完美的，因為它將結合高級材料和介紹性材料，形成一個論點，說明機器學習在未來可以實現什么。它將詳細介紹未來的應用領域及其方法。因此，本書將極大地有利于學術界、研究人員和行業項目管理者開發他們的新項目，從而造福人類。

//link.springer.com/book/10.1007/978-981-16-0598-7#about

高效數據結構的設計和分析長期以來被認為是計算機領域的一個重要學科，是計算機科學和計算機工程本科學位的核心課程的一部分。Python中的數據結構和算法介紹了數據結構和算法，包括它們的設計、分析和實現。本書適用于入門級數據結構課程，或中級算法入門課程。我們將在本序言后面更詳細地討論它在此類課程中的使用。

為了促進魯棒的和可重用的軟件的開發，我們試圖在整本書中采取一致的面向對象的觀點。面向對象方法的主要思想之一是，數據應該被封裝在訪問和修改它們的方法中。也就是說，不是簡單地將數據看作字節和地址的集合，而是將數據對象看作抽象數據類型(ADT)的實例，ADT包含了對這種類型的數據對象執行操作的一整套方法。然后我們強調，對于特定的ADT可能有幾種不同的實現策略，并探討這些選擇的優缺點。我們為幾乎所有討論過的數據結構和算法提供了完整的Python實現，我們還引入了重要的面向對象設計模式，將這些實現組織成可重用的組件。

我們書的讀者期望的結果包括: 他們了解最常見的數據集合抽象(如堆棧、隊列、列表、樹、地圖)。 他們理解算法產生有效的實現策略常見的數據結構。 他們可以從理論上和實驗上分析算法性能，并識別競爭策略之間的共同權衡。 他們可以明智地使用現代編程語言庫中現有的數據結構和算法。 他們有處理大多數基本數據結構和算法的具體實現的經驗。 他們可以運用數據結構和算法來解決復雜的問題。

//www.wiley.com/en-us/Data+Structures+and+Algorithms+in+Python-p-9781118290279

這本教科書是關于計算機科學的。它也是關于Python的。然而，還有更多。算法和數據結構的研究是理解計算機科學的核心。學習計算機科學與學習其他困難的學科沒有什么不同。要想成功，唯一的方法就是有意識地、不斷地接觸基本思想。初學計算機的科學家需要實踐，以便在繼續學習課程中較復雜的部分之前有一個徹底的了解。此外，初學者需要獲得成功的機會和獲得信心。本教材旨在作為數據結構和算法的第一門課程的教材，通常作為計算機科學課程的第二門課程教授。雖然第二門課程被認為比第一門課程更高級，但本書假設你是這個水平的初學者。您可能還在努力學習第一門計算機科學課程的一些基本思想和技能，但已經準備好進一步探索這一學科并繼續實踐解決問題的方法。我們將介紹抽象數據類型和數據結構、編寫算法和解決問題。我們將研究大量數據結構，并解決出現的經典問題。你在這里學到的工具和技術將會在你繼續學習計算機科學的過程中不斷地被應用。