《分子模拟入门(第2版)》由世界图书出版公司出版 。

《分子模拟的原理和应用(第2版)(英文版)》内容简介：This important new edition is for graduate students studying Molecular Modelling, Computational Chemistry within Chemistry, Medicinal Chemistry and Biochemistry. Postgraduates and researchers in academia and in the chemical and pharmaceutical industries. This new edition introduces background theory and techniques of molecular modelling, also illustra...(展开全部)

作者根据多年数学建模竞赛辅导工作的经验编写本书，涵盖了很多同类型书籍较少涉及的新算法和热点技术，主要内容包括时间序列、支持向量机、偏二乘回归分析、现代优化算法、数字图像处理、综合评价与决策方法、预测方法以及数学建模经典算法等内容。 《数学建模算法与应用（第2版）》所选案例具有代表性，注重从不同侧面反映数学思想在实际问题中的灵活应用，既注重算法原理的通俗性，也注重算法应用的实现性，克服了很多读者看懂算法却解决不了实际问题的困难。 本书所有例题均配有Matlab或Lingo源程序，程序设计简单精炼，思路清晰，注释详尽，有利于没有编程基础的读者快速入门。同时很多程序隐含了作者多年的编程经验和技巧，为有一定编程基础的读者深入学习Matlab、Lingo等编程软件提供了便捷之路。 《数学建模算法与应用（第2版）》配有丰富的课件资源，包括教师授课PPT课件、主教...(展开全部)

Steven Skiena (1961-, http://www.cs.sunysb.edu/~skiena/) is a Professor of Computer Science in State University of New York at Stony Brook

《算法设计编程实验（第2版）》基于作者20余年来总结的编程知识体系和行之有效的编程能力训练方法，以ACM-ICPC、IOI等各类大型程序设计竞赛的经典试题为素材编写而成，通过启发式、案例化的教学，系统、全面地培养读者编程解决问题的能力。 《算法设计编程实验（第2版）》不仅可以作为ACM-ICPC、IOI等程序设计竞赛的训练教程，亦可作为高校程序设计相关课程的实践教材以及对编程感兴趣的读者的自学读物。 《算法设计编程实验（第2版）》特色： 《算法设计编程实验（第2版）》从ACM-ICPC、IOI等各类国内外程序设计竞赛中精选300余道典型赛题，并归为AdHoc、模拟、数论、组合分析、贪心、动态规划、高级数据结构、计算几何八类，使读者掌握各类经典问题的思考方法和解题策略。 《算法设计编程实验（第2版）》将150余道试题作为范例试题，每道试题不仅有详尽的试...(展开全部)

人工智能时代，数字数据的爆炸式增长推动了人们对使用机器学习（ML）的交易策略相关知识的需求。《机器学习在算法交易中的应用（第2版）》就以Python为基本工具，从全局、战略的视角介绍了相关的概念，以及机器学习在交易策略设计和执行中的价值及实践运用。全书分4部分，其中第1部分主要介绍基于机器学习的交易策略的基础知识，该部分内容围绕机器学习算法以及交易策略相关的数据展开，概述了如何有效捕获数据信号内容、如何准确提取特征，以及如何基于这些数据优化算法评估投资组合。第2部分重点阐述了在端到端工作流环境中，一些基本的监督学习、无监督学习是如何为交易策略的制定提供帮助的。第3部分是自然语言处理，这部分引入了无监督学习算法，力求从文本数据这种最关键的另类数据中高质量地提取信号。第4部分通过TensorFlow和PyTorch，重点介绍深度学习和强化学习在交易策略设...(展开全部)

人工智能时代，数字数据的爆炸式增长推动了人们对使用机器学习（ML）的交易策略相关知识的需求。《机器学习在算法交易中的应用（第2版）》就以Python为基本工具，从全局、战略的视角介绍了相关的概念，以及机器学习在交易策略设计和执行中的价值及实践运用。全书分4部分，其中第1部分主要介绍基于机器学习的交易策略的基础知识，该部分内容围绕机器学习算法以及交易策略相关的数据展开，概述了如何有效捕获数据信号内容、如何准确提取特征，以及如何基于这些数据优化算法评估投资组合。第2部分重点阐述了在端到端工作流环境中，一些基本的监督学习、无监督学习是如何为交易策略的制定提供帮助的。第3部分是自然语言处理，这部分引入了无监督学习算法，力求从文本数据这种最关键的另类数据中高质量地提取信号。第4部分通过TensorFlow和PyTorch，重点介绍深度学习和强化学习在交易策略设...(展开全部)

《从分子到网络:细胞和分子神经科学导论(原著第2版)(导读版)》内容简介：过去二十年，人们对神经系统各个层面的理解突飞猛进，其中最为突出的进展，恐怕就是对于神经元的细胞与分子生物学的理解。神经元不再是个黑匣子，它的功能涉及一系列生物化学及生物物理学过程，其协同作用，最终达到加工、传输并存储信息的目的。 《从分子到网络:细胞和分子神经科学导论(原著第2版)(导读版)》是唯一一本对已知的神经细胞形态学．生物化学及生物物理学性质进行全面概括的教科书，第二版基于第一版的成功经验，更新了最近五年的学科进展。新版本扩充了细胞神经生物学网络方面的内容，还阐述了细胞生物学过程与多种神经疾病的相互、作用关系。 事可配合分子生物学、神经科学、生物化学及相关专业研究生和高年级本科生课程使用 导读版每章前均附国内相关领域专家所作的详尽导读一篇 被专家誉为“神经科学家书架上的...(展开全部)