张宪超
深度学习（上）.pdf
《深度学习（上）》对所有主要的深度学习方法和最新研究趋势进行了深入探索。《深度学习（上）》分为上下两卷，五个部分。上卷包括两个部分：第一部分是基础算法，包括机器学习基础算法、早期神经网络算法、深度学习的正则化方法和深度学习的优化方法；第二部分是判别式模型，包括卷积神经网络（CNN
深度学习（下）.pdf
《深度学习（下）》对所有主要的深度学习方法和最新研究趋势进行了深入探索。《深度学习（下）》分为上下两卷，五个部分。上卷包括两个部分：第一部分是基础算法，包括机器学习基础算法、早期神经网络算法、深度学习的正则化方法和深度学习的优化方法；第二部分是判别式模型，包括卷积神经网络（CNN
数据结构、算法及应用.pdf
本书系统讲述数组、链表、栈、队列、表、二叉树、优先队列、堆、集合、映射、散列表、树和图等基本数据结构，以及插入、删除、遍历、查找、归并和排序等基本算法。
数据结构、算法及应用（第2版） 张宪超 主编.pdf
本书依据ACM/IEEE计算课程体系规范CC2020，在常用数据结构与算法基础上，适当补充算法设计方法、计算复杂性理论和若干高级算法，帮助学生系统地学习数据结构与算法的理论知识和实践技能。全书共7章：第1章概述数据结构与算法的基本知识；第2章讲述线性表、栈与队列等线性结构；第3章