你将学到的
  • 搜索问题
  • 图问题
  • k 均值聚类
  • 对抗搜索
  • 约束满足问题
  • 遗传算法
  • 神经网络
  • Python 高级特性

图片描述

本课程是面向中高级程序员的算法教程,借助 Python 语言,用经典的算法、编码技术和原理来求解计算机科学的一些经典问题。原书内容共 9 章,不仅介绍了递归、结果缓存和位操作等基本编程组件,还讲述了常见的搜索算法、常见的图算法、神经网络、遗传算法、k 均值聚类算法、对抗搜索算法等,运用了类型提示等 Python 高级特性,并通过各级方案、示例和习题展开具体实践。

先学课程

适合人群

  • 课程将计算机科学与应用程序、数据、性能等现实问题深度关联,定位独特,示例经典,适合有一定编程经验的中高级 Python 程序员提升用 Python 解决实际问题的技术、编程和应用能力。

作者介绍

  • 大卫·科帕克(David Kopec)是香普兰学院(Champlain College)的计算机科学与创新专业助理教授,该学院位于美国佛蒙特州的伯灵顿市。他是一位经验丰富的软件开发人员,也是 Classic Computer Science Problems in Swift 和 Dart for Absolute Beginners 的作者。他拥有达特茅斯学院(Dartmouth College)的经济学学士学位和计算机科学硕士学位。

书籍购买

  • 课程基于原书籍内容制作,但受限于部分章节并不适合改编为线上实验,课程并不会包含书籍的完整内容。如果希望阅读完整书籍内容,请前往 异步图书人民邮电出版社网站 购买。

课程信息

  • 学习周期:课程有效期 2 个月,2 个月后无法进行在线实验,但可查看文档内容。高级会员有效期内可一直学习,到期后课程失效,且无法查看文档。部分云主机实验环境因成本较高,存在开启次数限制。关于课程退款等相关注意事项说明,请阅读 用户付费协议
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人民邮电出版社成立于 1953 年 10 月,是工业和信息化部主管的大型专业出版社,隶属于中国工信出版传媒集团。

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