书单201904

 

数据结构与算法

  • 大话数据结构-程杰
  • 算法问题实战策略
  • 算法导论
  • 数据结构与算法分析(C++版)
  • 算法 第4版

语言

C++

  • C++ Primer
  • Effective C++ : 改善程序与设计的55个具体做法
  • Exceptional C++
  • More Effective C++
  • More Exceptional C++
  • Essential C++
  • Effective STL
  • 深度探索C++对象模型
  • STL源码剖析
  • 泛型编程与STL
  • Boost程序库完全开发指南
  • C++代码设计与重用
  • C++多核高级编程
  • C++Templates
  • 深入应用C++11 : 代码优化与工程级应用
  • 深入理解C++11:C++11新特性解析与应用
  • 大规模C++程序设计
  • Modern C++ design(现代C++设计)
  • C++ template
  • Thinking in C++(C++编程思想)
  • C和指针
  • C专家编程
  • C陷阱与缺陷
  • 编写高质量代码:C++程序的150个建议
  • Qt Creator快速入门
  • Qt5开发及案例

Python

  • Python基础教程
  • Python高级编程
  • PYTHON网络编程基础

操作系统与网络

操作系统

  • 构建高可用Linux服务器
  • Linux环境编程-从应用到内核
  • Linux内核设计与实现
  • 深度实践嵌入式Linux系统移植
  • 操作系统原理-技术与编程
  • 鸟哥的Linux私房菜 , 服务器架设篇
  • 鸟哥的Linux私房菜 , 基础学习篇
  • UNIX环境高级编程
  • 高性能Linux服务器构建实战-运维监控、性能调优与集群应用
  • Linux高性能服务器编程

网络

  • UNIX网络编程 . 卷1 , 套接字联网API
  • UNIX网络编程 . 卷2 , 进程间通信
  • TCP/IP协议族

服务端

并发

  • 并行程序设计
  • 并行编程模式
  • 多核程序设计
  • 多核应用架构关键技术

容器

  • Docker经典实例
  • Kubernetes In Action中文版
  • Kubernetes权威指南 : 从Docker到Kubernetes实践全接触

C++后台

  • Linux多线程服务端编程:使用muduo C++网络库
  • 深入理解Nginx : 模块开发与架构解析
  • 云计算应用架构
  • 后台开发:核心技术与应用实践

数据库

  • SQL必知必会
  • redis设计与实现(第二版)
  • MySQL必知必会
  • 高性能MySQL

人工智能

  • 深度学习
  • 机器学习

软件工程

敏捷

  • 敏捷软件开发-原则、模式与实践
  • 敏捷建模-极限编程和统一过程的有效实践
  • 解析极限编程
  • Scrum精髓-敏捷转型指南
  • 高效程序员的45个习惯: 敏捷开发修炼之道
  • 敏捷建模:极限编程和统一过程的有效实践
  • 解析极限编程-拥抱变化(第2版)
  • 精益软件度量 : 实践者的观察与思考

设计模式/重构/需求分析/UML

  • UML精粹:标准对象建模语言简明指南
  • 需求分析与系统设计
  • 需求分析与系统设计(第3版)
  • 重构:改善既有代码的设计
  • 设计模式之禅
  • 大话设计模式-程杰

其他

  • 软件工程
  • 软件架构设计
  • 统一软件开发过程
  • 企业应用架构模式
  • 响应式架构
  • 重塑用户体验-卓越设计实践指南
  • 基于CMMI的软件研发管理
  • 微软软件开发解决方案框架MSF
  • 特定领域应用框架:行业的框架体验
  • 面向模式的软件体系结构
  • 领域驱动设计 软件核心复杂性应对之道
  • 项目管理修炼之道
  • 系统分析与设计方法(第7版)
  • 面向主体的软件开发
  • RUP导论
  • 领域驱动设计-软件核心复杂性应对之道
  • 领域驱动设计与模式实战
  • 软件随想录
  • 软件开发践行录 : ThoughtWorks中国区文集

未分类

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MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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