大話計算機科學-生活中的計算思維商靜波趙馨 9787302671992 【台灣高等教育出版社】

Name: 大話計算機科學-生活中的計算思維 商靜波 趙馨 9787302671992 【台灣高等教育出版社】
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書名：大話計算機科學-生活中的計算思維
ISBN：9787302671992
出版社：清華大學
著編譯者：商靜波趙馨
頁數：255
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1681043
可大量預訂，請先連絡。

內容簡介

計算機科學是當下最火熱的學科之一，看似複雜、高大上，其實離每個人並不遙遠。本書作為該學科的專業科普圖書，通過常見的生活場景切入38個計算機科學知識點，涵蓋計算機科學本科教育中的經典課程，包括大一、大二必修的「程序設計」「數據結構」「演算法」課程，以及大三、大四選修的「數據科學」「機器學習」「智能系統」「信息安全」「計算機硬體」等課程。每個知識點通過獨立故事呈現，讀者可以按任意順序閱讀。本書最大的特色是，以一個個日常生活中的尋常事例來講計算機科學，沒有公式和代碼，旨在從原理和本質上講透計算機科學的重要概念，同時讓讀者真切體會到計算思維在生活中隨處可見。本書不僅故事豐富有趣，還配了精美插圖，方便讀者透徹理解內容。本書適合對計算機科學感興趣的中學生和非專業大眾讀者，亦可以作為高等院校計算機相關專業的導論課程、非計算機專業的通識課程的教材。

作者簡介

商靜波，美國加州大學聖迭戈分校（UC San Diego）計算機系和數據科學學院終身教授。2014年本科畢業於上海交通大學ACM班，2013年帶領上海交大ACM隊獲得ACM全球。總決賽金牌、亞軍。本科畢業后赴美國伊利諾伊大學厄巴納香檳分校（UIUC）攻讀數據挖掘方向博士，師從數據挖掘領域開山鼻祖韓家煒教授。在數據挖掘、自然語言處理、大模型方向上的研究成果在業界得到廣泛應用，並獲NSF CAREER Award、谷歌學者、WAIC雲帆獎·璀璨明星、SIGKDD最佳博士論文獎（亞軍）等榮譽。

第1篇生活中的程序設計與數據結構
第1章遞歸：老和尚給小和尚講故事
1 1 「老和尚給小和尚講故事」中的遞歸
1 2 《盜夢空間》中的遞歸
1 3 生活中的遞歸
第2章二進位：靠掰手指居然能數幾萬個數
2 1 用雙手表示0∼99的任意數字
2 2 用雙手表示0∼1023的任意數字
2 3 用雙手表示更大的數字
第3章循環與上下文切換：怎麼更有效地做重複勞動
3 1 按說明書組裝玩具書，重複勞動多
3 2 優化一：同類操作集中做，減少上下文切換
3 3 優化二：調整組裝順序，減少額外開銷
3 4 優化三：兩人合作變身「雙核CPU」
第4章二分法與二叉樹：圖書館保安應該怎麼找到沒借過的書
4 1 用二分法在有序數組中定位數字
4 2 用二分法找沒有借過的書，鬧出了大烏龍
4 3 二叉樹可以更好地對借書問題建模
4 4 二叉樹的層數：需要的檢測次數
第5章隊列與棧：明天該穿什麼衣服
5 1 把T恤衫組織成棧結構
5 2 把T恤衫組織成隊列結構
5 3 生活中的其他隊列結構
5 4 生活中的其他棧結構
第2篇生活中的演算法與理論
第6章蛋糕怎麼切才公平：多贏是可能的
6 1 切蛋糕是一個博弈論問題
6 2 A切B選演算法
6 3 懸線切蛋糕演算法
第7章啟髮式搜索：《最強大腦》里的那些計算力小遊戲
7 1 掌握正確演算法，你就是最強大腦
7 2 啟髮式搜索解數獨
7 3 啟髮式搜索解珍瓏棋局
第8章深度優先遍歷：迷宮裡的右手法則
8 1 矩形迷宮中的右手法則
8 2 右手法則與深度優先搜索
8 3 右手法則與迷宮拓撲結構
8 4 右手法則在其他迷宮未必奏效
第9章最短路與負環：套餐定價和外匯兌換的約束
9 1 合理的菜單定價與三角形不等式
9 2 從菜單到圖論
9 3 用最短路演算法進行合理性檢驗
9 4 最短路演算法與貨幣兌換中的負環
第10章最佳匹配：外賣平台是怎樣派單的
10 1 外賣派單與二分圖
10 2 二分圖匹配與運力判定問題
10 3 二分圖最大匹配：匈牙利演算法
10 4 從最大匹配到最優匹配
第11章旅行商問題：怎樣逛超市最省時間
11 1 逛超市採購是一個旅行商問題
11 2 生活中的其他旅行商問題
11 3 旅行商問題極具複雜性
11 4 旅行商問題的近似演算法
第3篇生活中的數據科學
第12章數據標註：驗證碼里的大生意
12 1 訓練數據通常需要人工數據標註
12 2 先有訓練數據，才有人工智慧模型
12 3 訓練數據的質量與數量都很重要
12 4 巧妙使用驗證碼來進行數據標註
第13章資料庫：搶火車票的背後發生了什麼
13 1 關係資料庫：最經典的資料庫
13 2 索引：為了更高效的資料庫查詢
13 3 多表單資料庫：提高整體查詢效率
13 4 資料庫中的併發與鎖：為什麼查到有票卻買不到
13 5 為什麼購物平台往往比購票平台更高效
第14章大數據：啤酒和尿布為什麼要擺放在一起售賣
14 1 頻繁模式：看兩種物品同時出現的頻率
14 2 關聯規則：用戶購買A了，還有多大概率購買B
14 3 分散式挖掘頻繁模式：高效探索關聯規則
第15章最優化：為什麼肯德基、麥當勞總是開在一起
15 1 店鋪選址的「最優化」目標究竟是什麼
15 2 生活中的其他最優化問題
第16章特徵工程：如何區分三個「一模一樣」的燈泡
16 1 區分浣熊和貓咪的特徵構建：特徵工程重要且複雜
16 2 提取燈泡發熱的特徵，妙解特徵工程的經典面試題
16 3 好的特徵工程能力處處有用
第4篇生活中的機器學習
第17章最近鄰演算法：孟母三遷背後的假設
17 1 最近鄰演算法不需要「學習」
17 2 最近鄰演算法的關鍵：如何定義相似度
17 3 從最近鄰到K-最近鄰：綜合考慮更穩健
第18章支持向量：美國大選基本只需要看搖擺州
18 1 得搖擺州者，得美國大選
18 2 從二分類的角度看支持向量：尋找最優分界線
18 3 遠離最大化邊界的點對最優分界線沒有影響
第19章過擬合：高考失誤真的是因為心態嗎
19 1 人類學習與機器學習的類比
19 2 高考表現得不好可能是因為過擬合
19 3 過擬合產生的原因
19 4 如何避免過擬合
第20章集成學習：疑難雜症要多看幾個專家
20 1 集成學習與尋醫問診
20 2 Bagging框架：群策群力、一人一票
20 3 Boosting框架：考慮專家可信度加權平均
第21章梯度下降：駕駛汽車和登山都用到了導數
21 1 一尺之棰，日取其半，萬世不竭
21 2 位移、速度、加速度之間的導數關係
21 3 梯度下降：利用導數尋找最優解
21 4 登山、高爾夫球中的「梯度下降」
第22章樸素貝葉斯：為什麼我的郵件被識別為垃圾郵件
22 1 垃圾郵件中的關鍵詞
22 2 關鍵詞分類
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