本书由哈尔滨工业大学基础数学博士，哈尔滨商业大学数学与应用数学系主任、副教授、应用统计硕导、数学建模竞赛主教练张敬信老师编写，是一本编程技巧与建模方法高度融合的数学建模指导手册。

《数学建模算法与应用》主要内容简介：作者司守奎、孙玺菁根据多年数学建模竞赛辅导工作的经验编写《数学建模算法与应用》，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、偏最小二乘面归分析、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》系统全面，各章节相对独立。《数学建模算法与应用》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。《数学建模算法与应用》所有例题均配有madab或lingo源程序，程序设计简单精炼，思路清晰，注释详尽，灵活应用Matlab工具箱，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...(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)

本书由作者根据多年数学建模竞赛辅导工作的经验编写，涵盖了很多同类型书籍较少涉及的新算法和热点技术，主要内容包括支持向量机、偏很小二乘回归分析、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。全书系统全面，各章节相对独立。本书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，克服了很多读者能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，思路清浙，注释详尽，灵活应用Matlab工具箱，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。本书既可以作为数学建模课程教材和辅导书，也可以作为相关科技...(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)

《普通高等院校"十二五"规划教材:数学建模算法与应用习题解答》是国防工业出版社出版的《数学建模算法与应用》的配套书籍。《普通高等院校"十二五"规划教材:数学建模算法与应用习题解答》给出了《数学建模算法与应用》中全部习题的解答及程序设计，另外针对选修课的教学内容，又给出一些补充习题及解答。《普通高等院校"十二五"规划教材:数学建模算法与应用习题解答》的程序来自于教学实践，有许多经验心得体现在编程的技巧中。这些技巧不仅实用，也很有特色。书中提供了全部习题的程序，可以将这些程序直接作为工具箱来使用。

本书主要从数学规划的视角出发，系统地介绍了数学优化问题建模和求解的相关理论、方法、实际案例，以及基于 Python 和数学规划求解器（COPT 和 Gurobi）的编程实战。全书共分为四部分。第一部分为基本理论和建模方法，重点介绍了数学规划模型分类和建模方法（包括逻辑约束与大 M 建模方法、线性化方法）以及计算复杂性理论。第二部分为建模案例详解，通过理论、案例和实战相结合的方式，详细介绍了如何利用各种建模方法和数学规划求解器对实际生产活动中的优化问题进行建模和求解。这部分内容丰富，案例翔实，代码完整，旨在提高读者的实战能力。第三部分和第四部分聚焦于编程实战，主要讲解如何使用 COPT 和 Gurobi 求解器进行数学规划模型的编程求解。这两部分内容涵盖了调用数学规划求解器的各种高级用法，可以满足读者实现定制化求解的需求。 本书适合用作运筹学、数学建模、最优化理论、离散优化等相关课程的高年级本科生、研究生的参考教材，也可供从事数学规划、运筹学、物流与供应链等领域的科研人员、算法开发人员，以及各类数学建模竞赛的参赛者阅读。

本书主要从数学规划的视角出发，系统地介绍了数学优化问题建模和求解的相关理论、方法、实际案例，以及基于 Python 和数学规划求解器（COPT 和 Gurobi）的编程实战。全书共分为四部分。第一部分为基本理论和建模方法，重点介绍了数学规划模型分类和建模方法（包括逻辑约束与大 M 建模方法、线性化方法）以及计算复杂性理论。第二部分为建模案例详解，通过理论、案例和实战相结合的方式，详细介绍了如何利用各种建模方法和数学规划求解器对实际生产活动中的优化问题进行建模和求解。这部分内容丰富，案例翔实，代码完整，旨在提高读者的实战能力。第三部分和第四部分聚焦于编程实战，主要讲解如何使用 COPT 和 Gurobi 求解器进行数学规划模型的编程求解。这两部分内容涵盖了调用数学规划求解器的各种高级用法，可以满足读者实现定制化求解的需求。 本书适合用作运筹学、数学建模、最优化理论、离散优化等相关课程的高年级本科生、研究生的参考教材，也可供从事数学规划、运筹学、物流与供应链等领域的科研人员、算法开发人员，以及各类数学建模竞赛的参赛者阅读。

本书深入探讨算法与数学的密切关系，旨在帮助读者通过数学思维提升编程能力。 本书系统梳理算法学习所需的数学基础，全面介绍二分查找、素数判定法、欧几里得算法、蒙特卡罗方法、排序算法、动态规划法、埃拉托斯特尼筛法、图论算法等经典算法，将典型数学分析归纳为9个要点进行讲解。书后配有30道综合测试题，可帮助读者检验和复习所学知识。 本书配有丰富的插图，辅以翔实的例题与习题，精选算法学习的必要数学知识，无论您的目标是提升编程能力、深入学习算法，还是备战竞赛，读完本书后，都将收获实用且扎实的知识。

《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》由业界专家编撰，采用理论描述加代码实践的思路，详细介绍PyTorch的理论知识及其在深度学习中的应用。全书分为两篇，共16章。第一篇为基础知识，主要介绍PyTorch的基本知识、构建开发环境、卷积网络、经典网络、模型保存和调用、网络可视化、数据加载和预处理、数据增强等内容；第二篇为高级应用，主要介绍数据分类、迁移学习、人脸检测和识别、生成对抗网络、目标检测、ViT等内容。本书内容涵盖PyTorch从入门到深度学习的各个方面，是一本基础应用与案例实操相结合的参考书。 《细说PyTorch深度学习：理论、算法、模型与编程实现》理论兼备实例，深入浅出，适合PyTorch初学者使用，也可以作为理工科高等院校本科生、研究生的教学用书，还可作为相关科研工程技术人员的参考书。