本书根据编者多年主讲概率论与数理统计课程的教学经验和现阶段大学生的基本学情，并参照该课程的教学基本要求编写。全书共分八章，主要包括随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、统计量及其分布、参数估计和假设检验。本书注意基本概念和基础理论，特别注意基础知识间的内在联系和融会贯通，强化基本概率模型和规律性，注意各章间的联系与综合，章内各节有精选的典型例题，各章后有习题，书末有习题答案。

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智能优化算法在解决大空间、非线性、全局寻优、组合优化等复杂问题方面具有独特的优势，因而得到了国内外学者的广泛关注，并在信号处理、图像处理、生产调度、任务分配、模式识别、自动控制和机械设计等众多领域得到了成功应用。本书介绍了近年来新提出的5种智能优化算法及其改进算法的算法思想、原理、算法流程和程序实现说明，并给出了具体的MATLAB仿真应用实例。对于要用这些算法工具来解决具体问题的理论研究和工程技术人员，通过本书可以节省大量查询资料和编写程序的时间。

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本书以最优化算法及其MATLAB程序实现为主线，结合相应优化例题及其编程示例，利用自编函数和MATLAB优化工具箱函数求解优化模型，使读者轻松掌握编程应用。全书共8章，内容包括最优化概论、线搜索方法、无约束优化算法、约束优化算法、线性规划算法、整数规划算法、二次规划算法、动态规划算法以及各类优化算法的MATLAB实现，同时在优化算法的相关章节分别给出了相应例题和习题。书末的附录还给出了优化问题的最优性条件、MATLAB编程的基础知识，以便读者查阅。

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作者基于丰富的教学经验，开发了一套全新的算法分类方法。该分类法站在通用问题求解策略的高度，对现有大多数算法进行了较为准确的分类，旨在引领读者沿着清晰、一致、连贯的思路来探索算法的设计与分析。
《算法设计与分析基础（第3版 详解版）》适合用作算法设计与分析的基础教材，也适合任何有兴趣探究算法奥秘的读者自学使用。

作者基于丰富的教学经验，开发了一套全新的算法分类方法。该分类法站在通用问题求解策略的高度，对现有大多数算法进行了较为准确的分类，旨在引领读者沿着清晰、一致、连贯的思路来探索算法的设计与分析。
《算法设计与分析基础（第3版 详解版）》适合用作算法设计与分析的基础教材，也适合任何有兴趣探究算法奥秘的读者自学使用。

本书从信息流个性化推荐算法从业者的角度，阐述在资讯内容类App中，如何搭建健壮、完善的个性化推荐算法体系，如何融合产品运营的专家模型和端到端的深度学习，如何平衡短期的商业化目标和长期的用户体验，以及我们在多个行业头部平台实践的过程中遇到的典型业务问题和解决方案，对比理论推导为主的机器学习书籍，本身更偏向基于行业问题的深度思考及落地实践。

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本书前7章为操作基础，详细介绍了Ansys分析的基本步骤和方法：第1章Ansys概述；第2章几何建模；第3章建模实例；第4章网格划分；第5章施加载荷；第6章求解；第7章后处理。后8章为专题实例，按不同的分析专题讲解了各种分析专题的参数设置方法与技巧：第8章静力分析；第9章模态分析；第10章谐响应分析；第11章瞬态动力学分析；第12章谱分析；第13章结构屈曲分析；第14章非线性分析；第15章接触问题分析。

本书前7章为操作基础，详细介绍了Ansys分析的基本步骤和方法：第1章Ansys概述；第2章几何建模；第3章建模实例；第4章网格划分；第5章施加载荷；第6章求解；第7章后处理。后8章为专题实例，按不同的分析专题讲解了各种分析专题的参数设置方法与技巧：第8章静力分析；第9章模态分析；第10章谐响应分析；第11章瞬态动力学分析；第12章谱分析；第13章结构屈曲分析；第14章非线性分析；第15章接触问题分析。