我的书籍巴扎及其在线资源汇总（高能贴）

《编码：隐匿在计算机软硬件背后的语言 》

永不褪色的计算机科学经典著作。世界范围内顶级技术作家Charles Petzold的呕心之作，（英文版原名Code:The Hidden Language of Computer Hardware and Software）

• 【关于作者】本书作者Charles Petzold是Windows编程界的一位大师，当今世界项级技术作家。1994年5月，Petzold作为仅有的七个人之一（并且是唯一的作家）被《视窗杂志》和Microsoft公司联合授予Windows Pioneer奖，以表彰他对Microsoft Windows所做出的贡献。
• 【关于内容】本书是一本解释计算机运行原理的神作。全书不见任何晦涩生硬的概念，相反却是平常生活中用到的灯泡、电池、手电筒等穿梭其中。而流行歌手、历史人物、影评剧作等内容更是信手捏来且运用地毫无违和感。不经意间，让你将计算机组成原理、数字电子技术、计算机基础等内容彻彻底底合成一气，豁然顿悟。
• 【名家推荐】刘未鹏（暗时间作者）、洪强宁（豆瓣技术总监）、Joel Spolsky（Stackoverflow联合创始人）等众多名家倾力推荐的计算机科学必读经典。
• 【网络评价】京东网、当当网、亚马逊五星图书、豆瓣评分9.2 (超过1400次评价)，中国大陆范围内重印超过20次！

《算法之美——隐匿在数据结构背后的原理（C++版》

• 探秘算法世界、求索数据结构之道
• 汇集经典问题、畅享编程技法之趣
• 点拨求职热点、敲开业界名企之门

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• 【读者交流群】如果你是本书读者，强烈建议你加入算法之美读者交流群495573865（该群仅限读者交流之用，我会不定期在其中分享一些资料，同样包含算法和数据结构方面的资料），参与讨论，共同提高。
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• 【本书涉及的45个算法】BF算法、MP算法、KMP算法、BM算法、BMH算法、Needleman-Wunsch算法、Smith-Waterman算法、N-gram算法、Soundex算法、Phonix算法、二分查找算法、欧几里得算法、二叉树遍历算法、哈夫曼算法、广度优先遍历算法、深度优先遍历算法、Dijkstra算法、Floyd算法、最短路径的动态规划算法、Kruskal算法、Prim算法、AVL树旋转算法、红黑色的操作算法、直接定址法、除留余数法、平方取中法、乘余取整法、折叠法、BKDR散列算法、RS散列算法、FNV散列算法、线性探查法、二次探查法、双重散列法、并查集的路径压缩算法、直接插入排序算法、二分插入排序算法、希尔排序算法、鸡尾酒排序算法、冒泡排序算法、快速排序算法、归并排序算法、堆排序算法、计数排序算法、排序算法。
• 【22个经典问题】Z字形编排问题、大整数乘法问题、九宫格问题、约瑟夫环问题、魔术师发牌问题、拉丁方阵问题、维吉尼亚加密问题、括号匹配问题、停车场模拟问题、舞伴问题、杨辉三角问题、迷宫问题、八皇后问题、骑士周游问题、传染病问题、汉诺塔问题、文字游戏问题、游程编码问题、旅游交通路线问题、道路修建问题、拼写检查问题、犯罪团伙问题。

《R语言实战――机器学习与数据分析》

• 探寻数据挖掘之术，拨开机器学习迷雾，点破公式背后的层层玄机
• 整合R语言深藏不漏的强大威力，决胜数据分析之巅

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• 【内容简介】经典统计理论和机器学习方法为数据挖掘提供了必要的分析技术。本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中最为重要和流行的多种技术及其基本原理，在详解有关算法的基础上，结合大量R语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容被分成三个部分，即R语言编程基础、基于统计的数据分析方法以及机器学习理论。统计分析与机器学习部分又具体介绍了参数估计、假设检验、极大似然估计、非参数检验方法（包括列联分析、符号检验、符号秩检验等）、方差分析、线性回归（包括岭回归和Lasso方法）、逻辑回归、支持向量机、聚类分析（包括K均值算法和EM算法）和人工神经网络等内容。同时，统计理论的介绍也为深化读者对于后续机器学习部分的理解提供了很大助益。知识结构和阅读进度的安排上既兼顾了循序渐进的学习规律，亦统筹考虑了夯实基础的必要性。本书内容与实际应用结合紧密，又力求突出深入浅出、系统翔实之特色，对算法原理的解释更是细致入微。

数字图像处理：原理与实践（MATLAB版）

• 【内容简介】本书全面系统地介绍了数字图像处理技术的理论与方法，内容涉及几何变换、灰度变换、图像增强、图像分割、图像去噪、小波变换、形态学处理、多尺度融合、偏微分方程应用、正交变换与图像压缩、边缘及轮廓检测、图像复原、图像去雾、多尺度空间构建与特征匹配等15大核心话题。工欲善其事，必先利其器。本书所有算法均配有完整的MATLAB实现代码，并以此为基础详细介绍了MATLAB中与图像处理有关的近200个函数的使用方法，便于读者学习与实践。此外，本书还提供了丰富的在线支持资源，方便为读者答疑解惑及提供辅助资料下载。
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• 【图像处理研究学习群】如果你是图像处理的同道中人，欢迎你加入图像处理算法研究学习QQ群（群号：529549320），为保证群质量，希望你入群前阅读“群规”（本博客置顶帖），并在群规下方留言以表明你已知晓本群各项规定，并自愿遵守（本群人员压力较大，不愿意遵守群规并留言者将被谢绝入群，还望谅解）。

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《图像处理中的数学修炼》

• Applied Mathematics in Digital Image Processing

• 【专栏简介】结合对图像处理的学习和实践，大致总结了一部分图像处理研究中所需的数学原理基础。主要涉及微积分、向量分析、场论、泛函、偏微分方程、复变、变分法等。总结、归纳了上面这些数学课程中，在研究图像处理最容易碰到也最需要知道的一些知识点。并结合具体的图像处理算法讨论来讲解这些数学知识的运用。

• 我的“图像处理中的数学原理”专栏中之系列文章由“清华大学出版社”结集出版。欢迎关注！

• 或者你也可以参考我的“图像处理中的数学原理详解”专栏以了解更多数学知识。