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    网络实用技术:余青松, 江红

    作者:余青松, 江红 出版社:清华大学出版社 出版时间:2006 ISBN:7-81082-682-4
    索书号:TP393-43/37 分类号:TP393-43 页数:259页 价格:27.00
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    本书内容包括: 计算机网络基础、局域网技术、网络互连和广域网技术、文件服务和打印服务、网络基础服务、路由和远程访问服务等。
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    Python程序设计与算法基础教程:江红, 余青松

    作者:江红, 余青松 出版社:清华大学出版社 出版时间:2017 ISBN:978-7-302-46683-3
    索书号:TP311.561-43/10 分类号:TP311.561-43 页数:XXII, 399页 价格:59.00
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    本教程集教材、练习册、上机指导于一体, 基于Windows 10和Python 3.5.2构建Python开发平台, 阐述Python语言的基础知识, 以及使用Python语言的实际开发应用实例。具体内容包括: Python概述、Python语言基础、程序流程控制、常用内置数据类型、系列数据类型、输入和输出、错误和异常处理、函数等。
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    计算机专业英语教程:江红, 余青松

    作者:江红, 余青松 出版社:清华大学出版社 出版时间:2017 ISBN:978-7-302-47319-0
    索书号:TP3-43/168=2 分类号:TP3-43 页数:xviii, 367页 价格:49.50
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    本书综合计算机信息技术以及英语阅读和应用能力, 便于学生日后在科技领域进行国际交流, 使学生具有更强的对信息社会快速发展的适应、生存、发展和提升能力。本书适合于高校大学生以及研究生计算机技术基础(计算机导论)课程的双语或全英语教学。具体内容包括课程知识要点的介绍、参考译文、课程习题和思考等。
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    算法基础: Python和C#语言实现:(美) 罗德·斯蒂芬斯, Rod Stephens, 余青松, 江红, 余靖

    作者:(美) 罗德·斯蒂芬斯, Rod Stephens, 余青松, 江红, 余靖 出版社:机械工业出版社 出版时间:2021 ISBN:978-7-111-67185-5
    索书号:TP301.6/52 分类号:TP301.6 页数:XVII, 404页 价格:119.00
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    本书是一本算法入门教程, 第2版添加了Python语言的代码示例, 更加易于学习。书中不仅介绍了重要的经典算法, 而且阐述了通用的问题求解技巧, 帮助读者在理解算法性能的基础上学会将算法灵活地应用于新问题。其中, 算法部分包括数值算法, 数组、链表、树、网络等数据结构算法, 排序和查找算法, 以及网络算法 ; 问题求解技巧包括分而治之法、递归法、分支定界法、贪婪算法、启发式算法等。此外, 书中还分析了一些IT公司的编程面试问题, 帮助读者掌握解题方法。
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    多处理器编程的艺术:(美) 莫里斯·赫利希 ... , Maurice Herlihy, 江红, 余青松, 余靖

    作者:(美) 莫里斯·赫利希 ... , Maurice Herlihy, 江红, 余青松, 余靖 出版社:机械工业出版社 出版时间:2022 ISBN:978-7-111-70432-4
    索书号:TP332/39 分类号:TP332 页数:XII, 434页 价格:149.00
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    本书主要讨论共享存储通信方式下的多处理器并发程序设计。首先介绍基本原理, 分析异步并发环境中的可计算问题, 包括相关度量标准和方法。然后开展应用实践, 侧重于并发程序的性能分析。每一章讨论一种特定的并发数据结构、程序设计模式或算法技巧, 深入剖析锁问题, 进而将其应用到不同的多处理器系统设计中。第2版对数据并行、事务性编程、存储管理等内容做了重点更新和扩充, 并采用C++语言重构相关示例, 更加关注底层机制。
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    机器学习: Python版:(美) 马克·E.芬纳, Mark E.Fenner, 江红, 余青松, 余靖

    作者:(美) 马克·E.芬纳, Mark E.Fenner, 江红, 余青松, 余靖 出版社:机械工业出版社 出版时间:2022 ISBN:978-7-111-70600-7
    索书号:TP181/269 分类号:TP181 页数:XVIII, 482页 价格:149.00
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    本书主要包括以下四个部分: 第一部分包括第1章到第4章。主要阐述有关机器学习的基本概念, 重点阐述基本分类器和回归器的构建、训练和评估。第二部分包括第5章到第7章。主要阐述机器学习系统的通用评估技术, 并使用通用评估技术对基本分类器和回归器进行性能评估。第三部分包括第8章到第11章。主要阐述机器学习系统的重要学习技术工具库, 如其他分类和回归技术、特征工程。第11章讨论了如何构建机器学习管道, 以及通过调整超参数改进机器学习系统的性能。第四部分包括第12章到第15章。主要介绍机器学习的最新技术, 包括组合机器学习模型、自动化特征工
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